ETL is an acronym for extract, transform, and load. The ETL process aims to get raw data out of source systems, refine it, and load it to a target data warehouse where it can be used for business decision-making.
Was sind ETL-Werkzeuge?
Dateningenieure und Datenexperten verwenden ETL-Tools, um ein Data Warehouse mit Daten von ausreichender Qualität zu füllen, auf die sie sich bei der Entscheidungsfindung verlassen können. ETL-Tools bieten die Möglichkeit, den ETL-Prozess zu vereinfachen und zu verwalten und ermöglichen es, die Datenbewegung in Data Warehouses durch Automatisierung zu skalieren.
ETL tools ease connectivity to data sources and provide functions to filter, merge, and fill data gaps using a staging database. The output data from the staging and data cleansing process is loaded into the target data warehouse. ETL tools provide end-to-end monitoring of the data transfer and transformation process and provide scheduling capabilities to provide ongoing operational management. Most tools focus on the content and format of the data using third-party file transfer technology to move data in streams or batches.
Arten von ETL-Werkzeugen
ETL-Tools können in die folgenden Kategorien eingeteilt werden, wobei viele Tools mehrere Segmente abdecken:
- Batch-ETL-Tools, die Datenumwandlungen und -übertragungen über Nacht oder in Mikro-Batches planen.
- Echtzeit-ETL-Tools, die Streaming oder Datenreplikation durch CDC (Changed Data Capture) unterstützen.
- On-Premises-ETL-Tools, die herunterladbare Designstudio-Tools zur Erleichterung der Entwicklung anbieten.
- Cloud ETL-Tools, die den Deployment über mehrere Cloud hinweg ermöglichen.
Ist SQL ein ETL-Werkzeug?
Es gibt eine Klasse von ETL, die als ELT bekannt ist und Rohdaten in die Zieldatenbank lädt, wo sie innerhalb derselben Datenbank umgewandelt werden. Die strukturierte Anfrage (SQL) kann für einige ETL-Funktionen verwendet werden, verfügt aber nicht über die Überwachungs- und Verwaltungsaspekte der großen ETL-Tools. SQL kann für die Datenumwandlung mit Hilfe eingebauter Funktionen verwendet werden. SQL selbst kann Daten filtern, zusammenführen und sortieren. Wenn die Data-Warehouse-Technologie externe Daten unterstützt, kann der Schritt des Datenladens in einigen Fällen umgangen werden. Die Verwendung externer Daten ist jedoch mit einem erheblichen Leistungsverlust verbunden.
Viele kommerzielle Datenbanken bieten verteilte Fähigkeiten , so dass Sie z.B. mit CREATE REMOTE-TABLE-NAME AS SELECT * FROM LOCAL-TABLE-NAME entfernte Tabellen erstellen können. Daten können über entfernte Knoten mit INSERT INTO LOCAL-TABLE-NAME as SELECT * FROM REMOTE-TABLE verschoben werden.
Ist SSIS ein ETL-Werkzeug?
Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) is an ETL tool with the ability to build workflows to support data pipelines for SQL Server data warehouses. SSIS includes a graphical designer user interface used to develop an ETL package that includes procedural logic and error handling. SSIS is very much geared towards the SQL Server platform, so it should not be considered as a general ETL tool that spans platforms beyond Windows and that can be used with non-Microsoft databases.
Datenmanagement im Cloud Computing
The main difference between on-premises systems and cloud computing is that you are using someone else’s server and storage resources over a secure internet connection. You can build an application platform from raw iron with a local setup in your own data center. You can choose what operating system (OS) to use, decide if you want to use virtualization software, and select from directly attached or network-attached storage. Everything is connected using high-speed gigabit network connections.
Data management on-premises is easy because your data and servers are in a single location with low-latency connections. You have purchased the hardware, so you don’t need to pay for use with a metered subscription for CPU and storage. The downside of this approach is that you need to buy more hardware when you have used the available capacity, and you usually buy bigger systems than you need, as you must cater for usage peaks.
Data management in cloud computing environments has some distinct advantages. Because you are using a subscription pay-as-you-go pricing model, so don’t have to lay out capital budgets for expansion; you can buy additional storage as needed. Another major advantage is cloud systems are increasingly software-defined, so you are not constrained from having to size for peak storage, as you can expand and shrink your storage footprint as needed. If you are a retailer and your business is seasonal, you can size your storage and compute to match seasonal processing cycles.
Die Speichereigenschaften können in der Cloud sehr unterschiedlich sein. Jeder Anbieter bietet abgestuften Speicherplatz an, so dass Sie für teuren SSD-basierten Hochgeschwindigkeitsspeicher bezahlen können, oder wenn die Leistung nicht so wichtig ist, können Sie herkömmliche Festplatten verwenden, um Geld zu sparen. Die Datenbanktechnologie in der Cloud wird zunehmend serverlos, so dass Sie in den Genuss elastischer Rechen- und Speicherkapazitäten kommen, die von den Beschränkungen physischer Server und Speichergeräte losgelöst sind. Sie wählen einfach die verschiedenen Speicher- und Berechnungsklassen, die kennenlernen Anwendung benötigt.
Auch die Hochverfügbarkeit ist in der Cloud anders, denn Sie wählen ein Cloud in der Nähe des Ortes, an dem Sie Ihre Daten erzeugen und verarbeiten. Für hohe Verfügbarkeit können Sie Ihren Speicher auf mehrere Speichergeräte aufteilen, um sich vor Geräteausfällen zu schützen. Zum Schutz vor einem Ausfall des Rechenzentrums aufgrund von Katastrophen wie Feuer, Überschwemmung oder Erdbeben können Sie ein Standby-Rechenzentrum in einer anderen Region bestimmen.
Network latency is a significant consideration when you are operating in the cloud. The network connections between cloud data centers will not be as fast as within a given data center. It is advisable to perform data analysis in the same cloud region that hosts your data lake. Public cloud providers usually charge egress fees based on the volume of data you are moving, which is an additional reason to process data where it is created.
Cloud providers have their own data management ecosystems, such as Google BigQuery, Azure Synapse, and Amazon Redshift, to provide compelling reasons to lock yourself into their platform. However, most businesses don’t want to single-source critical technology so they can always procure the best value when needed. For this reason, data management solutions that span multiple cloud platforms and can run on-premises offer maximum flexibility. Actian Analytics AI Platform offers this flexibility. The Actian Data Platform is designed to deliver high performance and scale across data volumes, concurrent users, and query complexity.
Zu vermeidende Fehler beimDatenmanagement
Zu den zu vermeidenden FehlernDatenmanagement gehören:
- Avoid vendor lock-in by selecting a data management solution that spans clouds and offers on-prem options. Choosing Redshift, for example, makes it hard to migrate to cloud platforms beyond AWS.
- Legen Sie Ihre Daten nicht in einer anderen Cloud ab als dort, wo Sie die Daten verarbeiten, da Sie sonst hohe Auslagerungsgebühren riskieren. Manchmal ist es kostengünstiger, große Datenmengen per Lkw zu versenden als über Internetverbindungen.
- Don’t use a cloud data warehouse that is incompatible with your on-premise technology to keep training costs down and migration options open. Actian offers the same database engines in the cloud as on-premise.
- Don’t fragment your data. Try to consolidate data to as few platforms as possible. If you are collecting data at the network edge for an IoT app, try to consolidate to 3 or 4 data centers to control fragmentation.
- Systeme, die die Speicherung an die Datenverarbeitung koppeln, können verschwenderisch sein. Suchen Sie daher nach Datenmanagement , die eine unabhängige Skalierung von Datenverarbeitung und Speicherung ermöglichen. Actian und Snowflake nutzen die entkoppelten Rechen- und Fähigkeiten in Cloud .
Look for best-in-class infrastructure, including the latest hardware and GPUs, broad application support, solid security, expert support, and a reasonable, easy-to-understand cost structure.
Die Entwicklung von ETL
- In den 1970er Jahren wurden Datenbanken mit Hilfe von benutzerdefiniertem Code geladen oder von Menschen durch manuelle Dateneingabe eingegeben.
- In den 1980er Jahren importierten Batch-Loader flache Dateien in Datenbanken wie DB2, Ingres und Oracle.
- In den 1990er Jahren begannen Data Warehouses, einen formalen ETL-Prozess zu verwenden.
- In den 2000er Jahren wurde ETL stärker formalisiert, und es entstanden neuere spezielle ETL-Tools.
- The 2010s saw the rise of cloud computing with SaaS data warehouses.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
ETL steht für „Extract, Transform, Load“ und bezeichnet den dreistufigen Prozess, bei dem Quelldaten extrahiert, transformiert und in ein Zieldatenlager geladen werden.
Eine ETL-Pipeline beschreibt die Komponenten einer Datenpipeline Quelldaten extrahiert, transformiert und in ein Zieldatenlager lädt – als einen einzigen, durchgängig verwalteten Prozess.
Ein ETL-Prozess kann Teil einer umfassenderen Datenpipeline sein. Im Gegensatz zum ETL Datenpipeline Teile einer umfassenderen Datenpipeline Daten ohne jegliche Transformation an einem Zwischenziel wie einem Daten-Lake konsolidieren.
ETL-Pipelines verbinden und automatisieren Vorgänge zur Datenextraktion, -transformation und -ladung aus Datenquellen in ein Ziel-Data-Warehouse, wobei das wesentliche Merkmal darin besteht, dass sie als ein einziger durchgängiger Prozess verwaltet werden können.
Dateningenieure nutzen häufig Python ETL-Pipelines zu erstellen, wobei sie auf Tools wie Luigi und das Open-Source-Tool Apache Airflow zur verwalten oder auf Frameworks wie Pygrametl zurückgreifen, um Dimensions- und Faktentabellen als Python darzustellen.
ETL-Pipelines liefern präzise und konsistente Daten genau dort, wo Ihr Unternehmen sie benötigt, gewährleisten die Einhaltung von Datenqualitätsstandards, senken die Verwaltungskosten durch verwaltete Workflows und lassen sich mithilfe von Vorlagen unternehmensweit skalieren, wodurch Einarbeitungszeiten verkürzt und Fehler reduziert werden.
Ja, Actian DataConnect bietet eine visuelle Point-and-Click-Oberfläche zum Verbinden, Profilen, Bereinigen und Zuordnen von Datenquellen zu Zielen, während Actian DataFlow einen erweiterten JavaScript-Dialekt nutzt, um Datenbearbeitungsvorgänge zu koordinieren.
Actian DataFlow bietet Operatoren auf Feldebene, darunter „DeriveFields“, „DiscoverEnums“, „MergeFields“, „RemoveFields“, „RetainFields“, „SelectFields“, „RemapFields“, „SplitField“, „RowsToColumns“ und „ColumnsToRows“.
