Розуміння інструментів ETL як організації, орієнтованої на дані

Команда ETL Процес визначається як переміщення даних від джерела до цільового сховища (зазвичай сховища даних) для майбутнього використання у звітах і аналізах. Дані спочатку витягуються з великої кількості джерел, а потім перетворюються в певний формат відповідно до вимог бізнесу.

ETL є одним із найбільш цілісних процесів, необхідних для випадків використання бізнес-аналітики та аналітики, оскільки для створення звітів і візуалізацій він покладається на дані, що зберігаються в сховищах даних. Це допомагає розробляти ефективні стратегії, які можуть надати практичну та оперативну інформацію. 

Розуміння процесу ETL

Перш ніж ви зрозумієте що таке інструмент ETL, спочатку потрібно зрозуміти процес ETL.

• Витяг: на цьому кроці дані витягуються з великої кількості джерел, присутніх у різних форматах, таких як плоскі файли, файли Hadoop, XML, JSON тощо. Потім витягнуті дані зберігаються в проміжній області, де виконуються подальші перетворення. Тому дані ретельно перевіряються перед завантаженням у сховище даних. Вам знадобиться карта даних між джерелом і метою, оскільки процес ETL повинен взаємодіяти з різними системами. 
• Перетворення: цей крок вважається найважливішим етапом процесу ETL. Існує два типи перетворень, які можна виконати з даними: базові перетворення, як-от консолідація, фільтрація, очищення даних і стандартизація, або розширені перетворення, як-от дублювання, реструктуризація ключів і використання пошукових запитів для об’єднання даних.
• Навантаження: на цьому кроці ви завантажуєте перетворені дані в сховище даних, де їх можна використовувати для створення різних звітів і прийняття ключових аналітичних рішень.

Типи інструментів ETL

Ось різні типи інструментів ETL, які ви можете використовувати для свого бізнесу:

Інструменти ETL з відкритим кодом

За останнє десятиліття розробники програмного забезпечення придумали різні продукти ETL з відкритим кодом. Ці продукти є безкоштовними для використання, а їх вихідний код є у вільному доступі. Це дозволяє посилити або розширити їх можливості. Інструменти з відкритим вихідним кодом можуть значно відрізнятися за інтеграцією, якістю, адаптацією, простотою використання та доступністю підтримки. Багато інструментів ETL з відкритим вихідним кодом містять графічний інтерфейс для виконання та проектування конвеєрів даних.

Ось кілька найкращих Open-Source Інструменти ETL на ринку:

• Hadoop: Hadoop виділяється як платформа розподілених обчислень загального призначення. Його можна використовувати для маніпулювання, зберігання та аналізу даних будь-якої структури. Hadoop — це складна екосистема проектів з відкритим вихідним кодом, що включає понад 20 різних технологій. Такі проекти, як MapReduce, Pig і Spark, використовуються для виконання ключових завдань ETL.  
• Відкрита студія Talend: Talend Open Studio є одним із найпопулярніших інструментів ETL з відкритим вихідним кодом на ринку. Він генерує код Java для конвеєрів даних замість запуску конфігурацій конвеєрів через механізм ETL. Цей унікальний підхід надає йому кілька переваг у продуктивності.
• Інтеграція даних Pentaho (PDI): Pentaho Data Integration добре відома на ринку своїм графічним інтерфейсом Spoon. PDI може генерувати XML-файли для представлення конвеєрів і виконувати ці конвеєри за допомогою механізму ETL.

Інструменти корпоративного програмного забезпечення ETL

Є багато програмних компаній, які підтримують і продають комерційні програмні продукти ETL. Ці продукти існують протягом досить тривалого часу і, як правило, є зрілими щодо функціональності та впровадження. Усі продукти забезпечують графічні інтерфейси для виконання та проектування конвеєрів ETL і підключення до реляційних баз даних.

Ось кілька найкращих інструментів Enterprise Software ETL на ринку:

• IBM Infosphere DataStage: DataStage — це зрілий продукт ETL, який демонструє потужні можливості для роботи з мейнфреймами. Його вважають «складним для ліцензування та дорогим інструментом», який часто збігається з іншими продуктами цієї категорії.
• Інтегратор даних Oracle: Продукт ETL від Oracle існує на ринку вже кілька років. Він використовує принципово унікальну архітектуру інших продуктів ETL. На відміну від виконання перетворень у самому інструменті ETL за допомогою апаратних ресурсів і спеціального процесу, Oracle Data Integrator спочатку переміщує дані до місця призначення. Потім він виконує перетворення за допомогою кластера Hadoop або функцій бази даних. 
• Informatica PowerCenter: Informatica PowerCenter використовується різними великими компаніями та добре оцінюється галузевими аналітиками. Це частина більшого набору продуктів, об’єднаних у платформу Informatica. Ці продукти орієнтовані на ІТ, але досить дорогі. Informatica вважається менш зрілим, ніж деякі інші продукти на ринку для неструктурованих і напівструктурованих джерел. 

Хмарні інструменти ETL

Хмарні інструменти ETL мають перевагу забезпечення надійної інтеграції з іншими хмарними службами, ціноутворення на основі використання та еластичність. Ці рішення також є пропрієтарними і працюють лише в рамках вендора Cloud. Простіше кажучи, хмарні інструменти ETL не можна використовувати на платформі іншого хмарного постачальника.

Ось кілька найкращих хмарних інструментів ETL на ринку:

• Дані Hevo: повністю керована платформа безкодового конвеєра даних, як-от Hevo Data, допомагає інтегрувати дані з 100+ джерел даних (у тому числі 30+ безкоштовних джерел даних) до пункту призначення за вашим вибором у режимі реального часу без зусиль. Hevo з його мінімальною кривою навчання можна налаштувати всього за кілька хвилин, дозволяючи користувачам завантажувати дані без шкоди для продуктивності. Його сильна інтеграція з багатьма джерелами дозволяє користувачам плавно вводити дані різних типів без необхідності кодувати один рядок.
• Фабрика даних Azure: це повністю керована служба, яка підключається до широкого спектру локальних і хмарних джерел. Він може легко трансформувати, копіювати та збагачувати дані, зрештою записуючи їх до служб даних Azure як призначення. Azure Data Factory також підтримує Spark, Hadoop і Machine Learning як етапи трансформації.  
• Конвеєр даних AWS: AWS Data Pipeline можна використовувати для планування регулярних операцій обробки, таких як перетворення SQL, спеціальні сценарії, програми MapReduce і розподілене копіювання даних. Він також здатний запускати їх у кількох цілях, таких як RDS, DynamoDB і Amazon S3.

Висновок

У цьому блозі розповідається про основи ETL та інструменти ETL. Він також дає уявлення про пару найкращих інструментів ETL на ринку, що належать до кожної категорії інструментів ETL.

Джерело: https://www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/