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/