Dwh Data Warehouse

В этом случае пользователи создают свои собственные, локальные хранилища и витрины данных, которые не интегрированы с общим КХД. В результате при использовании одной и тоже же по смыслу информации у разных бизнес-подразделений возникают разночтения, что приводит к несогласованности в работе . 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. Реляционная модель представления данных, подходящая для потребностей транзакционных систем, оказалась неэффективной для комплексной обработки и анализа информации. Поиск унифицированного решения привел к развитию хранилищ и витрин данных – самостоятельных систем хранения консолидированной информации в виде измерений и показателей, что считается оптимальным для формирования аналитических запросов .

что такое ETL простыми словами

Стойкая потребность в корпоративных хранилищах данных появилась еще в 90-х годах 20-го столетия. В этот период в бизнес-среде активно стали применяться информационные системы. Они применялись компаниями для контроля многих показателей эффективности работы, обеспечивая возможность мгновенно реагировать на их изменения.

Как правило, это попадание пальцем в небо, тория вероятности, которую можно проверить только на практике. А это трата времени и денег, нанесение ущерба бизнесу. Область, в которой собираются первичные данные. Осуществляется загрузка сведений из отдельных разрозненных систем. После обработки информации формируется отчет. Документ содержит таблицы, цифры и указывает на причины, приведшие к снижению доходов интернет-магазина.

Данные с разных источников и разных форматов должны быть приведены в единый вид, который регламентируется собственными бизнес-правилами, единством применяемых систем кодирования, используемыми классификаторами и справочниками. Агрегация данных, необходимая из-за разности детализации данных что такое ETL в OLTP и OLAP-системах. OLAP представляет собой полностью денормализованную таблицу фактов и окружающие ее таблицы справочников по схеме звездочка или снежинка. При этом максимальная детализация сумм OLAP равна количеству перестановок (агрегаций) всех элементов всех справочников.

Это позволит ускорить работу с информацией, что особенно важно для data-driven организаций со сложной многоуровневой филиальной структурой и большим количеством подразделений . В результате нескольких ETL-процессов получилась система автоматической привязки платежей, при этом основные затраты были связаны с не с разработкой программного обеспечения, а с проектированием и изучением как стать программистом форматов файлов. В редких случаях ручной привязки обогащение данных с помощью ETL-технологии существенно облегчает эту процедуру. В частности, наличие телефонного номера плательщика позволяет уточнить данные о платеже лично у него, а геолокация платежа даёт информацию для аналитических отчётов и позволяет более эффективно отслеживать переводы от партнёров-брокеров (рис. 4).

Решить данную проблему призвано корпоративное хранилище данных – Data Warehouse, или DWH. Это предметно-ориентированная база данных, позволяющая автоматически готовить консолидированные отчеты и выполнять интеграцию бизнес-анализа. Благодаря ей пользователь получает возможность своевременно принимать правильные решения по управлению на основе целостной информационной картины.

Etl

Загрузка обработанной информации в корпоративное хранилище данных (КХД). Витрина данных представляет собой срез КХД в виде массива тематической, узконаправленной информации, ориентированного, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента. Витрина данных, аналогично дэшборд-панели, позволяет аналитику увидеть агрегированную информацию в определенном временном или тематическом разрезе, а также сформировать и распечатать отчетные данные в виде шаблонизированного документа . Аналитики будут работать только с DWH, не вмешиваясь в работу других баз данных, что могло бы привести к проблемам в их работе и поставить под угрозу работу всего отдела или подразделения. Изначально все данные поступают в рабочие базы, а уже оттуда подтягиваются в корпоративное хранилище.

Что означает ELT?

Что такое ELT? Извлечение, загрузка и преобразование (ELT) — это процесс, с помощью которого данные извлекаются из исходной системы, загружаются в выделенный пул SQL, а затем преобразовываются.

Преобразовывать эти данные согласно имеющейся бизнес-модели. Значимость данных с точки зрения анализа; сложность получения данных из источников; возможное нарушение целостности и достоверности данных; объем данных в источнике. Выгрузка в целевую систему с использованием коннектора и интерфейсных инструментов. Разработкой DWH должны заниматься опытные люди. Те, кто обладает глубокими профессиональными знаниями в данной области.

Как Устроена Etl

Классической ETL-системой является, например, продукт Ascential DataStage компании Ascential Software . Это как раз позволит связать платёж с данными из банковской выписки. Данные из реестра обогащаются информацией о банках-контрагентах (филиалах, подразделениях, городах front-end developer кто это и адресах отделений), после этого осуществляются их соответствие (мэппинг) к конкретным полям таблиц корпоративных информационных систем и загрузка в КХД. Обогащение уже очищенных данных происходит в рамках реляционной модели с использованием внешних ключей.

  • Данные с разных источников и разных форматов должны быть приведены в единый вид, который регламентируется собственными бизнес-правилами, единством применяемых систем кодирования, используемыми классификаторами и справочниками.
  • Специалисты получили уникальные ресурсы для построения теории и проведения экспериментов, подтверждающих или опровергающие ее, оперируя огромным количеством реальных показателей.
  • После обработки информации формируется отчет.
  • Основные сложности на этом этапе состояли в разных рабочих схемах различных систем, что приводило к расхождению информации.
  • Рассмотрим пару типовых примеров использования ETL-систем .

В этом случае следует подключать технологии больших данных , например, Apache Hive и Pig для загрузки и преобразования информации, хранящейся в распределенной файловой системе Hadoop Distributed File System . Hive реализует принципы традиционных баз и хранилищ данных на основе SQL-запросов и схем, а Pig похож на стандартный язык ETL-сценариев. Оба инструмента используют функции MapReduce в пакетной обработке данных , т.е., как и типовые ETL-системы, ориентированы на регулярную загрузку информации для обеспечения согласованности источников и витрин данных с КХД . А для потоковой обработки множества разноструктурированной информации потребуются распределенные фреймворки, обеспечивающие работу с непрерывно поступающими данными, например, Apache Spark, Flink, Storm, Samza или Kafka Streams . Стоит отметить, что разработчики многих ETL-систем учитывают потребность аналитики больших данных с помощью своих продуктов и потому включают в их возможности работы с Apache Hadoop и Spark, как, например, Pentaho Business Analytics Platform .

Что Такое Etl И Зачем Это Нужно

Все это – трата усилий и времени, которое во многих случаях является решающим фактором. С Data Warehouse вся необходимая информация будет под рукой. Необходимо просто вытянуть оттуда нужную статистику. Если не использовать Data Warehouse, причину падения прибыли пришлось бы искать наугад, каждый раз проверяя теорию на практике до тех пор, пока не будет выявлена проблема. Ненамного быстрее была бы и работа с классическими базами данных. Маркетологу пришлось бы заходить в разные хранилища, пытаясь отыскать в них нужную информацию, сопоставлять ее.

На основе Data Warehous создаются и индивидуальные решения под большие объемы данных. Многие разработчики создают персональные коробочные и облачные проекты специально под такие задачи. Специалист поднимает сведения о компании из базы DWH. Изучает статистику продаж, уровень выручки, численность покупателей, расходы и пр. Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности. «зрелость» системы, включающая завершенность ее функциональных возможностей, простоту эксплуатации и уровень технической поддержки.

Поэтому ETL – это не только процесс переноса данных из одного приложения в другое, но и инструмент подготовки данных к анализу. Часто источниками данных являются очень разносторонние системы хранилищ данных с разными форматами самих данных. А это влечет за собой знание различных процедур извлечения этих данных. Иногда бывает, что внутри одной информационной системы данные извлекаются разными путями. Прикладное назначение ETL состоит в том, чтобы организовать такую структуру данных с помощью интеграции различных информационных систем. Учитывая, что BI-технологии позиционируются как «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных» , можно сделать вывод о прямой принадлежность ETL к этому технологическому стеку.

Для чего используется хранилище данных?

Хранилище данных — определение

Хранилище данных служит для централизации и консолидации больших объемов данных из различных источников. Аналитические инструменты дают возможность компаниям извлекать из собственных данных ценные для бизнеса сведения и повышать эффективность принятых решений.

В этом случае не придется самостоятельно разрабатывать средства интеграции ETL-системы с распределенными решениями сбора и обработки больших данных, а можно воспользоваться готовыми коннекторами и API-интерфейсами. Впрочем, это не отменяет необходимость предварительной аналитической работы по проектированию и реализации ETL-процесса. Организация сбора информации в хранилище данных может достигать до 80% трудозатрат по проекту.

Отличия Dwh От Других Баз Данных

Только так можно будет получить продукт, простой и эффективный в использовании. Не имеет никаких сведений, но управляет ими, производит аудит. Содержит инструменты мониторинга и проверки ошибок, что способствует их быстрому устранению.

Разработчик на практике находит, собирает, извлекает, преобразует какие-то данные из разносторонних источников и адаптирует их под нужды компании, где он трудится. Частное облако на VMWare с управлением через vCloudDirector Простая, удобная и надежная интеграция облачной инфраструктуры в IT-инфраструктуру компании с глубокими индивидуальными настройками. Более подробные консультации из данной области, нюансах создания продукта высокого качества и техническую поддержку можно получить у специалистов компании Xelent. Руководитель или менеджеры изучают отчет и принимают эффективные меры, направленные на устранение проблемы. При необходимости корректируется маркетинговая политика.

что такое ETL простыми словами

Разработчик в компанию, к нему уже применяют конкретные требования к его опыту и пониманию. Поэтому если вы стоите на старте и только смотрите в сторону работы с большими данными, то имеет смысл проверить наличие вакансий и свежих требований к этой специальности. Тогда у вас будет возможность выучить именно те инструменты, знания которых часто требуются.

Структура Dwh

И если в рабочую базу будут внесены корректировки или изменения, то они сразу же отобразятся и в DWH. Это в разы повышает эффективность труда и позволяет постоянно иметь под рукой актуальные данные. В простых базах данных находится только та информация, которая в определенный момент времени нужна для работы определенного сектора. В Data Warehouse записываются не столько актуальные состояния, как архивные, агрегированные.

что такое ETL простыми словами

Прием нового сотрудника на работу, когда требуется завести учетную карточку во множестве корпоративных систем. В реальности в средних и крупных организациях этим занимаются специалисты разных подразделений, не скоординировав задачу между собой. ETL поможет быстро наладить взаимодействие между всеми корпоративными информационными системами. ETL часто рассматривают как средство переноса данных из различных источников в централизованное КХД.

Что Такое Dwh

Почему она настолько привлекает внимание бизнес-аналитиков? Разрозненность конечных данных – после того, как Data Analyst определил, какая информация и из каких источников должна попадать в КХД, эти источники становятся основными репозиториями. Содержимое витрин данных становится доступным для пользователей, однако исходные данные не хранятся и не могут быть извлечены. Но на практике различным категориям пользователей нужно больше информации, чем предоставляют ETL-системы.

Для подобных запросов предназначены OLAP-системы. OLAP – это интерактивная аналитическая обработка, подготовка суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. При этом строится сложная структура данных – OLAP-куб, включающий таблицу фактов, по которым делаются ключевые запросы и таблицы агрегатов (измерений), показывающие, как могут анализироваться агрегированные данные. Например, группировка продуктов по городам, производителям, потребителям и другие сложные запросы, которые могут понадобиться аналитику. Куб потенциально содержит всю информацию, нужную для ответов на любые количественные и пространственно-временные вопросы. При огромном количестве агрегатов зачастую полный расчёт происходит только для некоторых измерений, для остальных же производится «по требованию» .

В DWH будут находиться общие сведения от всех подразделений вашего предприятия или организации, начиная от персонала и вплоть до заключенных, выполненных сделках. Разноска платежей, когда при взаимодействии со множеством контрагентов необходимо сопоставить информацию в виде платёжных документов, с деньгами, поступившими на расчетный счёт. В реальности это два независимых потока данных, которые сотрудники бухгалтерии или операционисты связывают вручную.

Etl: Что Такое, Зачем И Для Кого

Облачная платформа Облачная платформа — это набор инструментов, предназначенных для удаленного запуска и использования приложений без затрат на приобретение серверной техники. Такие услуги как PaaS, IaaS, SaaS базируются на технологии вычислений в облаке. Правильное управление компанией – это не только повышение прибыли. И все эти показатели позволяет анализировать комплекс из Business Intelligence и Data Warehous.

Автор: Алексей

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *