Наличие слишком большого количества конвейеров — это просто еще одна проблема, которую нужно поддерживать и беспокоиться о повторном запуске. Бизнес-пользователи могут отправлять запросы ко Views, зная, что они всегда получают доступ к последним данным. Content_hash вычисляется при заполнении промежуточной области Data Vault. Content_hash будет использовать все соответствующие контекстные поля данных. Когда любое из этих полей контекстных данных обновляется, будет вычисляться другой content_hash.

Сущности-Satellite для описания полной картины деятельности организации с точки зрения бизнес-процедур. Сущности-Link для поддержки взаимосвязей между бизнес-ключами, т.е. Информация о деятельности организации в контексте бизнес-ключей. При создании модели Data Vault необходимо сначала создать сущности и описать их атрибуты, а затем установить связи между ними. Link определяет отношения между бизнес-ключами от двух или более Hub. Link — это таблица, в которой хранятся пересечения бизнес-ключей нескольких HUB, эта таблица обеспечивает связь типа многие-ко-многим.

В результате агрегации информация «склеивается» в новую таблицу — в ней все представлено так, как требует новое хранилище. В некоторых процессах используется обогащение данных — получение дополнительных сведений на основе имеющейся информации. Иногда дополнительные данные можно вычислить из существующих с помощью алгоритма. Термин Business Intelligence был введен в обиход в 1989 году Говардом Дреснером, аналитиком https://deveducation.com/ компании Gartner Group. Это понятие определяло набор концепций и методов, используемых для повышения эффективности процесса принятия бизнес-решений и базирующихся на информационных системах, которые содержат основанную на фактах информацию. Обе вышеприведенные истории нельзя рассматривать как некий Best Practice использования ETL, все же основной задачей этого инструмента остаётся интеграция данных.

ETL-разработчик — это человек, который занимается проектированием и реализацией ETL-процессов. Связи между таблицами многомерной схемы ХД и таблицами – источниками данных можно указать с помощью стрелочек, как на диаграмме на рис. Рассмотрим пример многомерной схемы ХД системы поддержки принятия решений на рис.

Данные очищаются, обогащаются и трансформируются, чтобы они могли выступать в качестве «единого источника истины», которому пользователи могут доверять. Не секрет, что физическая модель ХД зачастую не совпадает со структурой оперативных источников данных. Это вызвано повышенными требованиями к качеству структурирования информации и особенностями моделирования ХД. Поэтому возникает потребность в преобразовании данных, которые поступают из оперативных источников в структуры, соответствующие таблицам ХД.

Способны решить задачи, которые типичны для средних и крупных организаций. Технология достигла необходимой для использования в корпоративной среде зрелости. Разрабатывает и автоматизирует сложные приложения, которые могут эффективно извлекать, преобразовывать и загружать данные. Соответственно проверки на ошибки реализуются либо формулами, либо скриптами в редакторе конкретного ETL-инструмента.

При этом максимальная детализация сумм OLAP равна количеству перестановок (агрегаций) всех элементов всех справочников. OLTP-система может содержать несколько сумм для одного и того же набора элементов справочников. Чтобы проследить, из каких строк OLTP сформировалась сумма в ячейке OLAP-системы, необходим мэппинг OLTP-детализации, а потом «склейка» данных в отдельной таблице для загрузки в OLAP. Загрузка данных— запись преобразованных данных, включая информацию о структуре их представления (метаданные) в необходимую систему хранения (КХД) или витрину данных. Загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных (КХД).

Зачем нам нужен ETL?

Процесс включения больших объемов устаревших данных в хранилище данных сложен. Важным инструментом проектирования хранилища данных в методологии Ральфа Кимбалла является матрица шины предприятия или архитектура шины Кимбалла, которая записывает факты по вертикали и записывает согласованные измерения по горизонтали. Эта модель разделяется на таблицу фактов, которая представляет собой числовые данные транзакций, и таблицы измерений, которые являются справочной информацией, которая является контекстом для данных в таблице фактов. Column Oriented Database — хранилище данных, в котором значения столбцов таблицы непрерывно хранятся на диске. DataOps — способ управлять все более огромными и сложными данными.

Системы этого класса всё чаще используются в задачах интеграции данных, причём не только в привычном корпоративном секторе, но и в среднем бизнесе и даже в небольших проектах энтузиастов. Аббревиатура ETL стала для многих такой же привычной, как и СУБД, и в этом есть определённый смысл. Расцвет ETL как средства интеграции данных напрямую связан с широким распространением БД. Поскольку затратный в вычислительном и временном плане этап преобразования не предшествует загрузке, пользователи получают интересующие данные быстрее.

Почему именно такие инструменты и технологии?

Это особенно важно, в случаях, когда требуемая скорость принятия решений на основе данных высока, а риск ухудшения качества решений из-за того, что данные не обработаны, невелик. Такое имеет место, когда источники хорошо управляются, и из них поступают качественные данные. Примером может является фондовый рынок, который генерирует большие объемы данных, используемых для принятия решений (покупать/продавать) в режиме реального времени. Его задача собрать в ETL-систему данные произвольного качества для дальнейшей обработки. В заключение, Фил Ховард объясняет, почему поставщики построили свои собственные инструменты.

Для управления хранилищем данных достаточно небольшой группы проектировщиков и разработчиков, поскольку системы источников данных стабильны, а хранилище данных ориентировано на процессы. Кроме того, оптимизация запросов проста, предсказуема и управляема. В общем приложения ETL извлекают информацию из исходной базы данных, преобразуют ее в формат, поддерживаемый базой данных назначения, а затем загружают в нее преобразованную информацию. Для того чтобы инициировать процесс ETL, применяются программы извлечения данных для чтения записей в исходной базе данных и для подготовки информации, хранящейся в этих записях, к процессу преобразования. Чтобы извлечь данные из исходной базы данных, можно выбрать один из трех вариантов – создать собственные программы, обратиться к готовому специализированному инструментарию ETL или использовать сочетание и того и другого. Apache NiFi — распределенная система для быстрой параллельной загрузки и обработки данных с большим числом плагинов для источников и преобразований, широкими возможностями работы с данными.

Пользовательский веб-интерфейс NiFi позволяет переключаться между дизайном, управлением, обратной связью и мониторингом. Cloud Big Data — PaaS-сервис для анализа больших данных на базе Apache Hadoop, Apache Spark, ClickHouse. Легко масштабируется, позволяет заменить дорогую и неэффективную локальную инфраструктуру обработки данных на мощную облачную инфраструктуру. Помогает обрабатывать структурированные и неструктурированные данные из разных источников, в том числе в режиме реального времени. Развернуть кластер интеграции и обработки данных в облаках можно за несколько минут, управление осуществляется через веб-интерфейс, командную строку или API. Понятие ETL возникло в результате появления множества корпоративных информационных систем, которые необходимо интегрировать друг с другом с целью унификации и анализа хранимых в них данных.

Так, в некоторых случаях необходимая для поставщика технология оказалась недоступной. Или существует потребность в специализированной функциональности, как, например, создание индексов. Или же, и это самый главный аргумент, потому что обычные ETL-продукты обладают множеством ненужных для поставщика функций. Это особенно справедливо в отношении поставщиков Web-аналитики и других продуктов – этим компаниям нужно просто полностью автоматизировать ETL-процесс. Загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных.

Magic Quadrant for Data Integration Tools

Data Lineage (Происхождение данных) — описывает происхождение и изменения данных с течением времени (как данные были преобразованы, что изменилось и почему). Data Lineageпомогает пользователям убедиться, что их данные поступают из надежного источника, были правильно преобразованы и загружены в указанное место. Data Catalog (Каталог данных) — Организованная инвентаризация активов данных, основанная на метаданных для помощи в управлении данными.

• Сложность увеличивается со временем по мере добавления нескольких таблиц в модель данных.
• При подходе сверху вниз требования пользователей на разных уровнях организации объединяются до начала процесса проектирования, и создается одна схема для всего хранилища данных, из которой могут быть получены витрины данных.
• После ухода IBM и Oracle из России лицензии на эти решения продлить не получится (а оставшееся без поддержки решение не проработает долго).
• Pitney Bowes предлагает большой набор инструментов и решений, нацеленных на интеграцию данных.
• По нашему опыту, некоторые компании до сих пор не подготавливают готовые для бизнеса данные и не строят отчеты на необработанных данных.
• ETL используется для переноса данных из одной базы данных в другую, что имеет решающее значение, например, в маркетинговой деятельности, работе с персоналом и управлении отчетами.

Inmon использует витрины данных как физическое отделение от корпоративного хранилища данных, и они предназначены для использования в отделах. В архитектуре Кимбалла нет необходимости отделять витрины данных от пространственного хранилища данных. Требуется дополнительная операция ETL, поскольку витрины данных создаются после создания хранилища данных. Подход Кимбалла также называют подходом etl это к образу жизни, измеряющим бизнес, потому что он позволяет инструментам business intelligence глубже проникать в несколько звездообразных схем и дает надежную информацию. После того, как данные загружены в промежуточную область хранилища данных, следующий этап включает загрузку данных в многомерную модель хранилища данных, денормализованную по своей природе (схема звезда).

Роль Docker и Kubernetes в Data Engineering

При проектировании хранилищ и витрин данных аналитику следует ориентироваться на возможности их прикладного использования и с учетом этого разрабатывать ETL-процессы. Это позволит ускорить работу с информацией, что особенно важно для data-driven организаций со сложной многоуровневой филиальной структурой и большим количеством подразделений . Кроме специализированных сервисов, ETL-инструменты есть в более общем и более мощном ПО. Это, например, полномасштабная платформа для работы с данными IBM InfoSphere Information Server, СУБД Microsoft SQL Server или российский Cloud Big Data от VK — облачный сервис для больших данных. ETL — это общий термин для процессов, которые происходят, когда данные переносят из нескольких систем в одно хранилище. Аббревиатура расшифровывается как Extract, Transform, Load, или «извлечение, преобразование, загрузка».

Как правило, данные хранятся в виде больших двоичных объектов или файлов. В ответ компании начали поддерживать озера данных, которые хранят все структурированные и неструктурированные корпоративные данные в одном месте. Enterprise Data Warehouse является одной из форм корпоративного хранилища, которое хранит и управляет всеми историческими бизнес-данными предприятия. Фабрика данных — это единая среда, состоящая из унифицированной архитектуры и служб или технологий, работающих на этой архитектуре, которая помогает организациям управлять своими данными.

Hybrid Data Lake — это объединение Data Lake и Data Warehouse в единую экосистему данных. Комбинированный подход позволяет покрывать все потребности компании по хранению данных, а также быстрого доступа к этим данным для всех заинтересованных лиц. Подумайте о фабрике данных как о переплетении, растянутом на большом пространстве, которое соединяет несколько местоположений, типов и источников данных с методами доступа к этим данным.

Ключевые отличия DWH и Data Lakes

Apache Airflow — платформа с удобным веб-интерфейсом, где можно создавать, планировать и отслеживать рабочие процессы. Позволяет пользователям объединять задачи, которые нужно выполнить в строго определенной последовательности по заданному расписанию. Пользовательский интерфейс поддерживает визуализацию рабочих процессов, что помогает отслеживать прогресс и видеть возникающие проблемы.

При обновлении данных в архитектуре Kimball DWH могут возникать не точные данные. Это связано с тем, что при использовании техник денормализации хранилища данных избыточные данные добавляются в таблицы базы данных. Kimball dimensional modeling позволяет быстро реализовывать хранилища данных поскольку не требуется нормализация данных, что позволяет быстро выполнять начальные фазы процесса проектирования хранилища данных. Знание решений для баз данных (SQL и NoSQL), инструментов ETL/ELT и различных операционных систем , колоночные базы данных.

На этом шаге данные принимаются на вход из разных источников (пользовательских логов, внешнего набора данных, копий реляционной БД и т.д.). ETL представляет собой общий термин, описывающий процессы миграции данных из одного источника в другой. В общем семантическом ядре, прямо или косвенно связанном с ETL, находятся и такие понятия, как импорт/экспорт/конвертация данных, web-scrapping, парсинг файлов и т. БТЬ инструменты гораздо проще и быстрее использовать, чем традиционные методы, которые перемещают данные путем написания кода вручную.