ETL چیست؟ مراحل و ابزارهای ETL چه نقشی در ادغام داده‌ها دارند؟

اکثر شرکت‌ها اطلاعات زیادی را در سیستم‌عامل‌های مختلف مانند ERP ،CRM، صفحات گسترده ذخیره می‌کنند. این امر باعث از بین رفتن قابلیت ردیابی داده می‌شود. بنابراین سازمان نمی‌تواند دید جهانی داشته باشد که به آن اجازه می‌دهد تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کند. در حال حاضر، ذخیره داده‌ها برای رقابت بیشتر سازمان کافی نیست، اما لازم است داده‌ها در یک مکان واحد ادغام شوند تا از تبدیل شدن آنها به یک هزینه برای تبدیل شدن به یک دارایی تجاری، متوقف شوند. برای دستیابی به این هدف، سازمان باید فرآیند ETL را انجام دهد.

فرآیند ETL چیست؟

فرآیندETL چیست؟

به طور خلاصه، فرایند ETL (Extract ،Transform ،Load) سیستمی است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد داده‌ها را از چندین منبع (ERP ،CRM ،Excel ، Open Data ،Internet Of Things، شبکه‌های اجتماعی و…) انتقال دهند تا آنها را در یک مکان واحد، که می‌تواند یک پایگاه داده، یک انبار داده و غیره باشد، ذخیره کند.

ابزارهای اصلی

  • برنامه‌نویسی سفارشی ETL شرکت‌هایی که ابزارهای خاص خود را توسعه می‌دهند تا انعطاف‌پذیری بیشتری داشته باشند.
  • نمونه‌هایی از زبان‌های مورد استفاده برای این برنامه نویسی: Java ، .Net ،Python و غیره
  • متن باز بودن ابزار رایگان برای همه کاربران.
  • سرویس ابری ابزارهایی از Google ،Microsoft یا Amazon که خدمات ETL خاص خود را در Cloud دارند.

نقش ابزارهای Etl در فرآیند ادغام داده‌ها

ETL مخفف Extract-Transform-Load، مرحله فرآیند ETL است. این یک فناوری است که برای خواندن داده‌ها از یک پایگاه داده، تبدیل آنها به فرم دیگری به لطف فرآیندهای خاص و در نهایت بارگیری آنها در پایگاه داده دیگری مورد استفاده قرار می‌گیرد. این در واقع برای بسیاری از شرکت‌ها بسیار مفید بوده است. غالباً به اندازه کافی، تمام آن اطلاعات در منابع ناهمگن تولید و ذخیره می‌شد و این امر نیاز به تبدیل آن در قالب مشترک برای پرس و جو و تجزیه و تحلیل را ایجاد می‌کرد: ابزارهای ETL برای غلبه بر این مسئله ایجاد شدند.

در طول دهه گذشته، تعداد ابزارهای BI سلف سرویس رشد فزاینده‌ای داشت. زیرا افزایش نیاز به مشاغل کوچک با استفاده از داده‌های آنها بدون اتکا به تیم‌های فناوری‌اطلاعات، بهتر و بهتر تصمیم می‌گرفت. اما مشکل تبدیل داده‌ها و تنظیم فرآیندهای پیچیده ETL همچنان وجود داشت. بدون اطلاعات تمیز و هماهنگ، هیچ تحلیلی امکان‌پذیر نیست.

چرا ابزارهای ای تی ال برای ادغام داده‌ها مهم هستند؟

در ابتدا، متخصصان داخلی IT شما ممکن است بتوانند همه داده‌های شما را کنترل کنند. با این حال، امروزه فناوری‌اطلاعات بیش از هر زمان دیگری بیشتر شده است که سرعت تجارت سر به فلک می‌کشد. و آنها هر زمان که منبع جدید داده جدیدی به دست می‌آید، به سختی وقت برای تغییر اسکریپت‌ها پیدا می‌کنند. سونامی شرکت‌های داده که امروز با آن سر و کار دارند، مهاجرت و ادغام داده‌ها را بیش از هر زمان دیگری پیچیده‌تر کرده است. چندین نیروی همگرا یکپارچه‌سازی داده‌ها را پیچیده می‌کنند، از جمله این موارد افزایش استفاده از منابع مبتنی بر ابر، تغییر ماهیت خود فناوری‌اطلاعات و تکثیر دستگاه‌هایی است که همزمان حجم عظیمی از اطلاعات را تولید و مصرف می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده

هنگامی که شرکت‌ها در حال پردازش داده‌های بزرگ هستند، برای انجام دقیق‌ترین تصمیمات مبتنی بر داده، همیشه به تجزیه و تحلیل موجود در زمان واقعی یا نزدیک به زمان واقعی نیاز دارند. این بدان معناست که آنها به سختی می‌توانند صبر کنند تا یک فرایند دسته‌ای بخاطر وجود یک سیستم قدیمی و یا تیم‌های بیش از حد IT که نمی‌توانند 100٪ تلاش خود را صرفاً بر استخراج، تغییر شکل و بارگذاری داده متمرکز کنند، منتظر بمانند.

ابزارهای ETL به عنوان راه‌حل‌های درجه حرفه‌ای طراحی شده‌اند: این ابزارها به طور خاص برای مدیریت و مقیاس گذاری حجم عظیمی از داده‌ها ساخته شده‌اند، بدون اینکه خطایی را به دلیل اندازه مجموعه داده انجام دهند. آنها بسته به اندازه و کیفیت منبع داده، داده‌ها را در زمان بهینه تحویل می‌دهند. دستیابی به همان نتایج، سرعت و انعطاف‌پذیری با ابزاری که در داخل ساخته شده است، به پیشرفت قابل توجهی، سطح بالایی از تخصص و تلاش برای تضمین کیفیت نیاز دارد. و هزینه تمام اینها بسیار بیشتر از انتخاب ابزار ETL است.

استفاده از تمام ظرفیت یک سرویس

از آنجا که ادغام داده‌ها یک قسمت اساسی از هر پروژه BI است، استفاده از ظرفیت‌های یک سرویس ETL باعث صرفه‌جویی در وقت، تلاش و پول شما می‌شود. بدون اینکه انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری مورد نیاز برای ادغام داده‌ها به خطر بیفتد. بنابراین ابزارهای ETL برای یکپارچگی داده‌هایی که بعداً در تصمیم‌گیری و گزارش‌دهی مورد استفاده قرار می‌گیرند بسیار مهم هستند. به همین دلیل است که می‌خواهیم با ارائه یک ETL به عنوان یک پیشنهاد خدمات همراه با اجرای نرم‌افزار، به شما کمک کنیم تا از تمام مزایایی که یک ابزار ETL مدرن برای تجارت شما به همراه دارد استفاده کنید.

مراحل؟

فرآیند ETL شامل سه مرحله است که نام آن را تشکیل می‌دهد:

  • استخراج
  • تبدیل
  • بارگذاری
استخراج داده

اولین قدم استخراج است که به معنی اتصال به منبع داده و جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز است. هدف از فرآیند استخراج، بازیابی این داده‌ها با حداقل منابع ممکن است و از نظر عملکرد، زمان پاسخ یا هر نوع قفل‌گذاری، بر منبع داده تأثیر منفی نمی‌گذارد. در این مرحله، داده‌ها به یک قالب واحد تبدیل می‌شوند و برای تبدیل آماده می‌شوند. هنگامی که همه داده‌های جمع آوری شده و خام را بدست آوردیم، باید یک روش تمیزکاری یا تصفیه انجام دهیم که به ما کمک می‌کند از اشتباهاتی که آنها را کثیف می‌کند جلوگیری کنیم.

فرایند تبدیل داده

مرحله تحول مجموعه‌ای از قوانین یا توابع را برای تبدیل داده‌های استخراج شده به قالب استاندارد اجرا می‌کند. بنابراین آماده شده و “تمیز” می‌شود تا در هدف نهایی بارگیری شود. این فرآیند ممکن است نزدیک به زمان واقعی، از چند ساعت تا چند روز باشد، بسته به اندازه و کیفیت منبع داده، بلکه همچنین به تجارت و نیازهای فنی انبار داده یا پایگاه داده مورد نظر بستگی دارد. داده‌ها را به ساختاری تبدیل می‌کند که در انبار داده خود تعریف کرده‌ایم. مرحله تحول شامل اقدامات اعتبارسنجی در قوانین تجارت، اعتبارسنجی‌های فنی (نسخه‌های تکراری، یکپارچگی، پوچ‌ها و…) ، عادی سازی کد و همگن‌سازی، تغییرات قالب، و همچنین مرتب‌سازی، فیلتر کردن، تلاقی‌ها و جمع‌بندی‌ها است.

مرحله بارگذاری داده

مرحله بارگذاری آخرین مرحله از فرآیند است، داده‌های تبدیل شده شروع به بارگیری در انبار داده‌هایی می‌کنند که در آن ثبت شده‌اند، می‌توانند مورد بازرسی قرار گیرند و آنها همیشه دارای سابقه هستند. سرانجام، مرحله بارگیری اطلاعات استخراج شده و تمیز شده را به پایگاه داده یا انبار وارد می‌کند. بسته به الزامات، اطلاعات می‌توانند از طریق یک فرآیند رونویسی شامل اطلاعات تجمعی باشند. در غیر این صورت، داده‌های جدید می‌توانند در فواصل منظم، به شکل تاریخی اضافه شوند. اینکه هر چند وقت یکبار و چه مقدار اضافه یا جایگزین شود، با توجه به منابع موجود متفاوت است، اما بسته به نیازهای تجاری نیز متفاوت است.

پیاده سازی

راهکارهای یکپارچه‌سازی داده‎ هوش تجاری کیسان سازمانها را  قادر می‌سازد به درکی، درست در خصوص نظارت، تبدیل و باگذاری داده‌ها  دست یابند و شکاف بین کسب و کار و فناوری‌اطلاعات را پر کنند. در این خصوص هوش تجاری کیسان در مراحل مختلف (استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)، مجازی (فدرال) و یا افزایشی (تغییر داده‌ها) با دقت و بهره‌گیری از دانش نوین این حوزه در کنار سازمانها خواهد بود.

  • با استفاده از این راه‎کارها می‌توانید از صحت اطلاعاتی که کسب و کار شما را هدایت می‌کند، اطمینان حاصل نمایید. اطلاعات خود را درک کنید و همکاری بین کسب و کار و فناوری‌اطلاعات را تقویت کنید. رویکردی استاندارد برای دارایی‌های IT خود و ایجاد زبان کسب و کار مشترک، انتخاب کنید.
  • پاک کردن داده‌ها و نظارت بر کیفیت داده‌ها تجزیه و تحلیل، تمیز کردن، نظارت و مدیریت داده‌ها، امکان تصمیم‌گیری بهتر کسب و کار و بهبود اجرای فرآیند کسب و کار.
  • داده‌ها را به هر شکل دلخواهی تغییر دهید و آن را به هر سیستمی که می‎خواهید منتقل کنید. به ایت ترتیب در کوتاه‌ترین زمان به یکپارچگی اطلاعات سازمان خود دست یابید.
نوشتهٔ پیشین
تحلیل داده های کلان چیست؟ و چه مزایایی برای سازمانها دارد؟
نوشتهٔ بعدی
آشنایی با فضای فیزیکی و تجهیزات کانون ارزیابی مدیران
برای نوشتن دیدگاه باید وارد بشوید.

آخرین مطالب


به منظور تولید محصول، ارتباط با سایرین در زنجیره تامین…
کانال های بازاریابی چیست؟
اصول توسعه تجارت چیست؟ در ساده‌ترین عبارت، توسعه کسب و…
توسعه کسب و کار چیست؟ 8 مدل آشنایی با توسعه تجارت
بهبود روابط بین فردی؛ روابط بین فردی به ارتباط قوی…
9 نکته کاربردی برای بهبود روابط بین فردی در محل کار
چرخه عمر محصول؛ توسعه محصول جدید عبارت است از توسعه…
چرخه عمر محصول
تقویت روابط بین فردی ارتباط بین افرادی که در یک…
تقویت روابط بین فردی
فهرست