Che cos'è ETL?
ETL sta per Estrai, Trasforma e Carica. È uno strumento di programmazione costituito da diverse funzioni che estraggono i dati dai sistemi di origine del database relazionale specificati e quindi trasformano i dati acquisiti nella forma desiderata applicando vari metodi. Quindi carica o scrive i dati risultanti sul database di destinazione.
Definizione ETL
È un processo di data warehousing utilizzato per estrarre i dati dal database o dai sistemi di origine e dopo aver trasformato il posizionamento dei dati nel data warehouse. È una combinazione di tre funzioni del database, ovvero Estrai, Trasforma e Carica.
- Estrai: questo è il processo di lettura dei dati da database singoli o multipli in cui l'origine può essere omogenea o eterogenea. Tutti i dati acquisiti da origini diverse vengono convertiti nello stesso formato di data warehouse e passati per eseguire la trasformazione.
- Trasforma: questo è il processo di trasformazione dei dati estratti nel modulo richiesto come output o nel modulo adatto per essere inserito in un altro database.
- Carica: questo è il processo di scrittura dell'output desiderato nel database di destinazione.
Capire ETL
Esistono molti strumenti ETL disponibili sul mercato. Ma è difficile scegliere quello appropriato per il tuo progetto. Alcuni strumenti ETL sono descritti di seguito:
1. Hevo: è un'efficiente piattaforma di integrazione dei dati cloud che porta i dati da diverse fonti come cloud storage, SaaS, database al data warehouse in tempo reale. Può gestire dati di grandi dimensioni e supporta sia ETL che ELT.
2. QuerySurge: è una soluzione di test utilizzata per automatizzare i test di Big Data e Data Warehouse. Migliora la qualità dei dati e accelera i cicli di consegna dei dati. Supporta test su diverse piattaforme come Amazon, Cloudera, IBM e molti altri.
3. Oracle: Oracle Data Warehouse è una raccolta di dati e questo database viene utilizzato per archiviare e recuperare dati o informazioni. Aiuta più utenti ad accedere in modo efficiente agli stessi dati. Supporta la virtualizzazione e consente anche la connessione a database remoti.
4. Panoplia: è un data warehouse che automatizza la raccolta, la trasformazione e l'archiviazione dei dati. Può connettersi a qualsiasi strumento come Looker, Chartio, ecc.
5. MarkLogic: è una soluzione di data warehousing che utilizza una serie di funzionalità per rendere l'integrazione dei dati più semplice e veloce. Specifica regole di sicurezza complesse per gli elementi nei documenti. Aiuta a importare ed esportare le informazioni di configurazione. Consente inoltre la replica dei dati per il ripristino di emergenza.
6. Amazon RedShift: è uno strumento di data warehouse. È conveniente, facile e semplice da usare. Non ci sono costi di installazione e migliora l'affidabilità del cluster del data warehouse. I suoi data center sono completamente equipaggiati con controllo del clima.
7. Teradata Corporation: è l'unico strumento di archiviazione dati disponibile in commercio disponibile in modo massiccio. Può gestire una grande quantità di dati in modo semplice ed efficiente. È anche semplice ed economico come Amazon Redshift. Funziona completamente su architettura parallela.
Lavorare con ETL
Quando i dati aumentano, aumenta anche il tempo di elaborazione. A volte il tuo sistema si blocca su un solo processo e quindi pensi di migliorare le prestazioni di ETL. Ecco alcuni suggerimenti per migliorare le tue prestazioni ETL:
1. Colli di bottiglia corretti: controllare il numero di risorse utilizzate dal processo più pesante e quindi riscrivere pazientemente il codice ovunque si trovi il collo di bottiglia, per migliorare l'efficienza.
2. Dividi tabelle grandi: devi partizionare le tabelle grandi in tabelle fisicamente più piccole. Ciò migliorerà il tempo di accesso perché in questo caso l'albero degli indici sarebbe poco profondo e le operazioni di metadati rapide possono essere utilizzate nei record di dati.
3. Solo i dati rilevanti: i dati devono essere raccolti in blocco ma tutti i dati raccolti non devono essere utili. Pertanto, i dati rilevanti devono essere separati da dati estranei o estranei per aumentare i tempi di elaborazione e migliorare le prestazioni dell'ETL.
4. Elaborazione parallela: quando possibile è necessario eseguire una procedura parallela anziché seriale, in modo che l'elaborazione possa essere ottimizzata e l'efficienza possa essere aumentata.
5. Caricamento incrementale dei dati: provare a caricare i dati in modo incrementale, ovvero caricando solo le modifiche e non di nuovo l'intero database. Può sembrare difficile ma non impossibile. Aumenta sicuramente l'efficienza.
6. Memorizzazione nella cache dei dati: l' accesso ai dati della cache è più rapido ed efficiente dell'accesso ai dati dai dischi rigidi, pertanto i dati devono essere memorizzati nella cache. La memoria della cache ha dimensioni inferiori, quindi solo una piccola quantità di dati verrà archiviata al suo interno.
7. Usa set logic: converti il loop del cursore basato su righe in istruzioni SQL basate su set nel tuo codice ETL. Aumenterà la velocità di elaborazione e migliorerebbe l'efficienza.
Vantaggi dell'ETL
- Facile da usare
- Basato sulla GUI (Graphical User Interface) e offre un flusso visivo
- Meglio per regole e trasformazioni complesse.
- Funzionalità integrata di gestione degli errori
- Funzioni di pulizia avanzate
- Risparmia sui costi
- Genera entrate più elevate
- Migliora le prestazioni.
- Carica obiettivi diversi contemporaneamente.
- Esegue la trasformazione dei dati secondo necessità.
Competenze ETL richieste
- SQL
- Capacità di risoluzione dei problemi
- Linguaggio di scripting come Python.
- creatività
- Competenze organizzative
- Sapere come parametrizzare i lavori
- Conoscenza di base di strumenti e software ETL.
Perché abbiamo bisogno dell'ETL?
- Aiuta a prendere decisioni analizzando i dati.
- Può gestire problemi complessi che non possono essere gestiti dai database tradizionali.
- Fornisce un repository di dati comune.
- Carica i dati da origini diverse nel database di destinazione.
- Il data warehouse si aggiorna automaticamente in base alle modifiche nell'origine dati.
- Verifica la trasformazione dei dati, i calcoli e le regole di aggregazione.
- Confronta i dati dei sistemi di origine e di destinazione.
- Migliora la produttività.
Ambito ETL
ETL ha un futuro brillante poiché i dati si espandono in modo esponenziale e quindi anche le opportunità di lavoro per i professionisti ETL aumentano regolarmente. Una persona può avere una grande carriera come sviluppatore ETL. I migliori MNC come Volkswagen, IBM, Deloitte e molti altri stanno lavorando a progetti ETL e quindi richiedono professionisti ETL su larga scala.
In che modo questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera?
Lo stipendio medio di uno sviluppatore ETL è di circa $ 127.135 all'anno negli Stati Uniti. Attualmente, lo stipendio di uno sviluppatore ETL varia da $ 97.000 a $ 134.500.
Conclusione
Se si desidera lavorare con i dati, è possibile scegliere lo sviluppatore ETL o altri profili relativi a ETL come professione. La sua domanda è in aumento a causa dell'aumento dei dati.
Pertanto, le persone interessate ai database e alle tecniche di archiviazione dei dati devono apprendere l'ETL.
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