НАИЛУЧШИЕ ПРАКТИКИ ETL — ВВЕДЕНИЕ
Все, кто читает этот блог, должны согласиться с тем, что инженерия данных в настоящее время является обширной областью с растущим объемом онлайн и оффлайн данных. В связи с растущим потоком онлайн-данных получение данных из нескольких источников в одном месте становится серьезной проблемой. Процесс интеграции данных, заключающийся в извлечении данных из нескольких источников, преобразовании данных и загрузке их в целевую базу данных, называется процессом ETL. Здесь мы обсуждаем лучшие практики ETL, которым стоит следовать.
ETL означает извлечение, преобразование и загрузку в бизнесе по обработке данных.
- Извлечение данных из источника.
- Преобразуйте данные в подходящий формат.
- Загрузите данные в целевую базу данных.
10 лучших практик ETL
ПОНЯТЬ ТРЕБОВАНИЯ К ПРОЕКТУ.
Одной из наиболее важных частей передового опыта ETL является четкое понимание бизнес-требований. Организации анализируют доступные данные с помощью инструментов бизнес-аналитики, которые помогают извлекать широкий спектр источников и типов данных.
Анализ источника и цели данных — анализ того, как данные создаются и в каком формате их необходимо хранить.
Использование и задержка — анализ того, как данные будут загружаться в целевую базу данных и как они будут использоваться целевыми пользователями.
АУДИТ ИСТОЧНИКА ДАННЫХ
Аудит источников данных включает оценку качества информации и полезности имеющихся данных для выполнения бизнес-требований. Аудит данных включает в себя профилирование данных и оценку некачественных данных и их влияния на эффективность организации.
Читать полный блог @ https://www.64-squares.com/etl-best-practices-tips-for-efficient-data-extraction-transformation-and-loading/