ETL لمبادرات مستودع البيانات: نظرة فاحصة

By |2021-09-01T12:25:34+00:00ديسمبر شنومكرد، شنومكس|

تظهر الإحصاءات أن حوالي 44 زيتابايت (أي 44 تريليون غيغابايت) من البيانات تم إنشاؤها عالميًا بحلول بداية عام 2020. نحن نعيش في عصر رقمي حيث تعتبر البيانات أحد الأصول مثل الذهب ، والشركات التي تفشل في استخدام بياناتها بشكل فعال تجد نفسها في وضع تنافسي غير مؤات.

بالنظر إلى ذلك ، فليس من المستغرب أن تكون مستودعات البيانات جزءًا لا يقدر بثمن من أكثر من 70٪ من الأعمال. مع الشركات التي تتعامل الآن مع تيرابايت وبيتابايت من البيانات ، لم تعد تقنيات إعداد التقارير التقليدية باستخدام أنظمة OLTP كافية ، وهنا تبرز الحاجة إلى مستودعات البيانات.

إذا كانت مؤسستك تخطط لإنشاء مستودع بيانات ، فيجب أن تفهم ما ETL (استخراج وتحويل وتحميل) هو وكيف تعمل طبقة ETL في مستودع البيانات. تابع القراءة لمعرفة المزيد حول إحدى اللبنات الأساسية لأي مستودع بيانات ETL.

فهم بنية مستودع البيانات

ETL لمستودع البيانات

أفضل معمارية مستودع البيانات يتكون من طبقات متعددة ، أو طبقات، أن البيانات تمر. توجد بياناتك في أنظمة مصادر مختلفة ، مثل تطبيقات الويب والسحابة وقواعد البيانات والأنظمة القديمة والمزيد. من أنظمة المصدر هذه ، يمكنك جمع بياناتك وتحويلها في قاعدة بيانات مرحلية ونقلها إلى مستودع البيانات الخاص بك لإعداد التقارير والتحليلات. هذا هو العرض عالي المستوى لكيفية تدفق البيانات داخل بنية مستودع البيانات.

هناك أنواع مختلفة من معماريات مستودع البيانات، ولكن الأكثر شيوعًا هو ثلاثة مستويات العمارة يتكون من الطبقات التالية:

  • الطبقة السفلى: هذا هو المكان الذي توجد فيه قاعدة بيانات مستودع البيانات. في هذه الطبقة ، يتم جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وتحميلها من أنظمة المصدر.
  • الطبقة الوسطى: هذا هو المكان الذي توجد فيه خوادم OLAP لمستودع البيانات التي توفر عرضًا موجزًا ​​لقاعدة البيانات. هنا يتم تحويل البيانات إلى بنية مناسبة للتحليل.
  • الطبقة العليا: هذه هي طبقة الواجهة الأمامية التي يمكن للمستخدمين النهائيين الوصول إليها وتتكون من الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات التي يمكن استخدامها لإعداد التقارير أو التصور أو تحليل البيانات.

على هذا النحو ، من المهم معرفة أن جودة مستودع البيانات تعتمد على كيفية تدفق البيانات بسلاسة وموثوقية بين هذه المستويات. هذا هو المكان الذي تلعب فيه ETL دورًا حيويًا. في كل مرة تريد فيها نقل البيانات من طبقة إلى أخرى ، يجب عليك نشر خط أنابيب ETL. هذا هو السبب الفعال تطوير ETL عملية محورية لنجاح أي مبادرة لتخزين البيانات.

ما هو ETL في مستودع البيانات؟

ناقش القسم أعلاه كيفية قيام الطبقة السفلية من مستودع البيانات بجمع البيانات من مصادر مختلفة. لكن كيف تصل جميع البيانات إلى هذه الطبقة؟ من خلال ETL.

ETL هو المصطلح الجماعي لمجموعة من العمليات المستخدمة لبناء مصدر بيانات موحد للأعمال. لشرح عملية ETL في مستودع البيانات ، فيما يلي تفصيل لـ كيف تعمل عملية ETL:

  • استخراج: تسترجع الخطوة الأولى البيانات وتجمعها من جميع أنظمة المصدر لمزيد من المعالجة.
  • تحول: تقوم الخطوة الثانية بتنظيف وتنسيق وهيكلة البيانات بحيث يتم تحميل البيانات الموحدة في مستودع البيانات. يعد تحويل البيانات أمرًا ضروريًا لأن أنظمة المصدر المختلفة يمكن أن تحتوي على بيانات بتنسيقات وهياكل مختلفة. على سبيل المثال ، في أحد الأنظمة ، قد يتم تخزين الاسم الكامل للعميل معًا في نفس العمود ، بينما في نظام آخر ، قد يتم تخزين اسم العميل في أعمدة منفصلة لـ وسط الأول، و آخر في مرحلة التحويل ، يتم تحويل البيانات إلى تنسيق ثابت لتحميلها في مستودع البيانات.
  • حمل: المرحلة النهائية هي المكان الذي يتم فيه نقل البيانات من الأنظمة المصدر (أو منطقة التدريج) إلى مستودع البيانات.

أداة ETL لتكامل البيانات

كيف يتم تحميل البيانات في مستودع البيانات؟

هناك تقنيات مختلفة يمكنك استخدامها للتحميل ، ولكن أكثرها استخدامًا هي:

  • حمولة كاملة: يتضمن الحمل الكامل ، المعروف أيضًا باسم الحمل المدمر ، إزالة أو حذف جميع السجلات من مستودع البيانات ثم إعادة تحميل كل شيء من البداية. يتيح هذا النهج التنفيذ البسيط والسريع ويضمن تكامل البيانات في جميع الحالات (حيث يتم نسخ البيانات مباشرة من أنظمة المصدر في كل مرة). ومع ذلك ، هناك عدد غير قليل من العيوب أيضًا ، وأكثرها وضوحًا هو أوقات التحميل الطويلة. تخيل وجود الملايين من صفوف البيانات وتحميلها جميعًا في كل مرة كلما احتاج مستودع البيانات إلى التحديث.
  • تحميل تزايدي: في نهج التحميل المتزايد ، لا تكتب سوى البيانات الجديدة أو البيانات التي تغيرت منذ آخر تحميل. يعمل هذا النهج على تسريع عملية التحميل مقارنة بالحمل الكامل نظرًا لأن حجم البيانات المراد كتابتها أصغر بكثير. يمكنك أيضًا استخدام هذا الأسلوب للحفاظ على محفوظات البيانات. ومع ذلك ، فإن العيب هو أن الحمل الإضافي يتطلب إنشاء آلية معقدة للتنفيذ بشكل صحيح.

ما هو الفرق بين ETL وتخزين البيانات؟

الفرق بين مستودع البيانات و ETL أساسي. تدفع عملية ETL البيانات إلى مستودع بيانات ، بينما يعمل مستودع البيانات كمكان تجميع أو تخزين لجميع بيانات المؤسسة.

دور ETL في تخزين البيانات: لماذا تعتبر ETL مهمة في مستودع البيانات؟

الآن بعد أن عرفت أن ETL هي أحد المكونات الأساسية لعملية تخزين البيانات ، دعنا نلقي الضوء على أهميتها في بناء عمارة DW.

يضمن مخرجات عالية الجودة

تتمثل الخطوة الأولى في أي مبادرة لمستودع البيانات في معرفة وتخطيط كيفية معالجة المدخلات (أي البيانات من أنظمة المصدر) وإنشاء المخرجات المرغوبة (ذكاء الأعمال والتحليلات). تحتاج الشركات إلى طبقة ETL موثوقة وفعالة لاستخراج ودمج البيانات من مصادر بيانات متعددة في مستودع البيانات الخاص بهم. إذا لم يتم تطوير عملية ETL بشكل صحيح ، فيمكن أن تؤثر بشكل مباشر على جودة الرؤى من مستودع البيانات الخاص بك.

تعد البيانات لمستويات متعددة من العمارة

لا يقتصر دور ETL على جزء واحد فقط من بنية مستودع البيانات الخاصة بك ، بل هو عنصر أساسي في جميع عمليات نقل البيانات. على سبيل المثال ، عند نقل البيانات من أنظمة المصدر إلى خادم مرحلي ، فإنك تنشئ تدفق ETL ؛ عند نقل البيانات من الخادم المرحلي إلى مستودع البيانات ، فإنك تنشئ تدفق ETL آخر. لذلك ، يعد جزءًا مهمًا من مراحل متعددة في مشروع تخزين البيانات الخاص بك.

يسمح بجدولة الوظائف وأتمتة العمليات

يمكن أن يكون ترميز وإعداد تدفقات البيانات وسير العمل مهمة معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً نظرًا لأنها تتضمن بناء وتجميع المكونات المختلفة لمستودع البيانات معًا. لا تتضمن العملية فقط إنشاء نصوص ETL واستعلامات SQL ولكن أيضًا مراعاة جدولة الوظائف (لتحميل البيانات تلقائيًا) ، ضمان جودة البياناتوالمراقبة في العملية. هذا هو السبب في أنه يوصى باستخدام أداة ETL لأتمتة وتبسيط تصميم وتنفيذ عمليات ETL لمستودع البيانات الخاص بك.

اعتبارات ETL لمبادرة مستودع البيانات

تصميم عمليات ETL لتخزين البيانات يقدم تحديات مختلفة لفرق تكنولوجيا المعلومات. من المهم فهم ومعالجة ما يلي عند تطوير عمليات ETL لمبادرة مستودع البيانات الخاصة بك.

افهم مصادر البيانات

يُعد تصميم مستودع بيانات مرنًا للتغييرات الهيكلية ممارسة جيدة. هذا يعني أن التصميم النهائي لمخزن البيانات يجب أن يكون قادرًا على التعامل مع جميع أنواع البيانات الواردة ، حتى عند إضافة مصادر جديدة وتدفق البيانات إلى النظام البيئي للأعمال. لتحقيق ذلك ، يجب أن تتمتع أداة ETL أو أداة تخزين البيانات بالقدرة على إجراء تغييرات بسرعة على عمليات ETL بعد نشرها.

قد يكون لديك بيانات واردة من أنظمة قواعد بيانات متعددة ، مثل مرض التصلب العصبي المتعدد مزود و Oracle SQL وتطبيقات SaaS مختلفة مثل QuickBooks و HubSpot والملفات المسطحة مثل CSVs والملفات النصية. تحتاج إلى تحديد كل هذه المصادر ، وتوصيفها وفقًا لنوعها ، وفهم كيفية استخراج البيانات من هذه المصادر ، وإدراج تنسيقات وهيكل البيانات المستخدمة. تحتاج إلى فهم مكان تواجد البيانات الخاصة بك وكيف تختلف من أجل تنفيذ عملية ETL لقاعدة البيانات بدقة.

تحديد كيفية تحويل البيانات

بمجرد أن تعرف مصادر البيانات وأنواع البيانات الخاصة بك ، قرر كيف سيتم تحويل بياناتك وتخزينها في مستودع البيانات الخاص بك. متابعة للمثال السابق ، في هذه المرحلة ، تحدد ما إذا كنت تريد تخزين الاسم الكامل للعميل في عمود واحد أو كأعمدة منفصلة (للأسماء الأولى والمتوسطة والأخيرة). وبالمثل ، تحتاج إلى تحديد ما يجب فعله بقيم البيانات المفقودة وغير الصحيحة وكيفية إصلاح التناقضات وتحسين الجودة الإجمالية للبيانات المسترجعة من مصادر البيانات.

ستحتاج إلى تطبيق تحويلات متعددة في مراحل مختلفة من خط أنابيب ETL. لهذا ، تأكد من أن أدوات ETL الخاصة بك تحتوي على تحويلات مضمنة أو آليات داعمة للتحقق من صحة بيانات المصدر وتنظيفها وتحويلها إلى النموذج النهائي قبل تحميلها في مستودع البيانات الخاص بك.

أفضل الممارسات لإدارة مستودع البيانات كبير الحجم

قرر كيفية تصميم وتطوير خط أنابيب ETL

بعد اعتبارات التصميم ، يجب أن تقرر كيف ستفعل تطوير خطوط الأنابيب ETL الخاصة بك. يمكنك القيام بذلك بطريقتين:

  1. كود الكتابة لخط أنابيب ETL: يتضمن هذا النهج فريقًا مخصصًا من مهندسي ومهندسي البيانات الذين يعملون على تطوير خطوط أنابيب ETL. يتضمن كتابة سطور طويلة من التعليمات البرمجية والبرامج النصية لاسترداد بياناتك وتحويلها وتنظيفها وتحميلها في مستودع البيانات. الفائدة هي أن لديك تحكمًا أفضل في كيفية عمل كل عنصر في عملية ETL. ومع ذلك ، فإن هذا النهج يتطلب فترات تطوير طويلة ، وتنفيذ خاطئ ، ومتطلبات صيانة عالية ، ومشاكل في الأداء.
  2. باستخدام أداة ETL لجهة خارجية: أدوات ETL هي حلول متخصصة مجهزة بميزات ووظائف مدمجة لبناء خطوط أنابيب ETL الخاصة بك في بيئة تطوير سهلة وخالية من الأكواد. باستخدام أداة ETL ، تحصل على محرك ETL عالي الأداء ، ومجموعة من الميزات الجاهزة للتحويلات وأتمتة العمليات ، والموصلات الأصلية لمجموعة واسعة من المصادر ، مما يؤدي إلى أوقات تطوير أسرع ، ومرونة أعلى ، وتوفير في التكاليف.

بناء خط أنابيب ETL متكامل لمستودع البيانات الخاص بكعملية تخزين البيانات

الطريقة الدقيقة ل بناء خط أنابيب ETL لمراحل مختلفة من مستودع البيانات الخاص بك تختلف حسب متطلبات عملك. ومع ذلك ، إليك بعض الخطوات والإرشادات العامة التي يمكنك اتباعها لمبادرتك:

  1. قم بإعداد مجموعة بيانات للقيم المقبولة: قم بتحليل مصادر البيانات الخاصة بك وقم بإعداد قائمة بالقيم المسموح بها لحقول البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال ، بالنسبة للحالة الزوجية ، يمكن أن تكون القيم عزباء ، ومتزوجين ، ومنفصلين ، وما إلى ذلك.
  2. استخراج البيانات: استرجع البيانات ودمجها من جميع مصادر البيانات في تنسيق واحد لمزيد من المعالجة. تختلف عملية استخراج البيانات في ETL من مصدر إلى آخر. على سبيل المثال ، قد ترغب في استهلاك واجهات برمجة التطبيقات لاسترداد البيانات من تطبيقات SaaS ، بينما يمكنك تصدير السجلات إلى CSV أو الاستعلام مباشرة عن البيانات من قواعد البيانات العلائقية.
  3. البيانات النظيفة والمكررة: بعد استخراج البيانات ، قم بإلغاء تكرارها لمنع كتابة نفس سجلات البيانات عدة مرات وتجنب التكرار. بعد ذلك ، استخدم مجموعة البيانات التي أعددتها في الخطوة الأولى أعلاه للتحقق من صحة البيانات وتنظيفها. على سبيل المثال ، إذا كان لديك حقل بيانات بالحالة الاجتماعية 'لا شيء، يمكنك ضبط التدفق لرفض أو تجاهل هذه السجلات لضمان صحة البيانات.
  4. تطبيق التحويلات: استنادًا إلى تصميم مستودع البيانات الخاص بك ، قم بتطبيق عمليات التحويل لتجميع قيم بياناتك أو تغييرها بطريقة أخرى لتتوافق مع المخرجات المطلوبة. على سبيل المثال ، لتخزين الاسم الكامل كعمود واحد ، تأكد من تحويل السجلات بحيث تكون حقول الاسم متسلسلة دائمًا.
  5. استضافة البيانات في منطقة التدريج: على الرغم من أن هذه خطوة اختيارية ، فمن المستحسن عمومًا تحميل البيانات المحولة إلى منطقة التدريج قبل نقلها إلى مستودع البيانات. تسهل هذه الطبقة تشخيص أي مشاكل في البيانات واستعادة التغييرات ، إذا لزم الأمر.
  6. تحميل البيانات في مستودع البيانات: باستخدام تقنية التحميل الأنسب (التحميل الكامل أو التحميل الإضافي) ، انقل البيانات المحولة إلى مستودع البيانات. يمكنك القيام بذلك كل ساعة أو يوميًا أو أسبوعيًا أو بأي تردد ضروري لتلبية متطلبات عملك.

تحسين أداء عمليات ETL في مستودع البيانات

يمكن أن تكون الفواق والمشكلات في أي مكان في خط أنابيب ETL مصدر قلق للشركات. يمكن أن تسوء عدة أشياء في هذا المجال ، ولكن من أكثر الأمور صعوبة هي مشكلات الأداء. لذلك ، يعد تحسين عمليات ETL في مستودعات البيانات أمرًا بالغ الأهمية.

ماذا يمكنك أن تفعل عندما تواجه مشكلات في الأداء في عمليات ETL الخاصة بك؟ فيما يلي بعض نصائح التحسين الفعالة:

  • استخدم الأحمال الإضافية: إذا كنت تتعامل مع كميات ضخمة من البيانات ، فمن المستحسن استخدام الأحمال الإضافية لأن تحميل غيغابايت وتيرابايت من البيانات في كل مرة مع تحميل كامل يمكن أن يجهد أنظمتك وأدائها العام. على الرغم من أن التحميل الإضافي يتطلب المزيد من العمل التحضيري لتطوير العملية وأتمتتها ، إلا أنه يمكن أن يساعدك على تحسين الأداء بشكل كبير.
  • قم بإزالة نقاط البيانات غير ذات الصلة: لا تحتاج دائمًا إلى التخزين كل شىء في مستودع البيانات الخاص بك. يمكن أن يساعد تحديد حقول البيانات الدخيلة وإزالتها من خط أنابيب ETL في معالجة مشكلات الأداء. على سبيل المثال ، افترض أن لديك ملفات وصور مخزنة في قواعد بيانات المعاملات التي لا تحتوي على قيمة تحليلية قليلة أو معدومة. في هذه الحالة ، يمكنك قطعها أثناء مرحلة الاستخراج لخط الأنابيب الخاص بك.
  • تحديد ومعالجة الاختناقات: راقب سجلات عمليات ETL الخاصة بك ولاحظ الوقت الذي تستغرقه كل مرحلة وعدد السجلات التي تمت معالجتها جنبًا إلى جنب مع استخدام الأجهزة. قد تجد أنواعًا مختلفة من الاختناقات في خط أنابيب ETL ، ويجب معالجة كل منها بشكل مختلف. هنا مثالان:
    • قد تكون سعة وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك 100٪ عند تشغيل مهمة ETL بينما يكون استخدام الذاكرة والقرص لديك ضئيلاً ، مما يشير إلى أنه يمكنك زيادة الأداء عن طريق ترقية وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك أو تقييدها.
    • قد تلاحظ أن استخراج السجلات أو كتابتها من جدول معين في قاعدة البيانات يستغرق دائمًا وقتًا أطول من غيره. قد يشير هذا إلى مشكلة في الجدول نفسه ، مثل عدم وجود فهارس أو أقسام. يمكنك تحسين الأداء عن طريق تحسين هذه الجداول في قاعدة البيانات المصدر أو الهدف.

Astera Centerprise: أداة ETL الشاملة لمستودع البيانات

يتطلب تصميم وإعداد خطوط أنابيب ETL لمستودع بيانات المؤسسة تخطيطًا شاملاً وأدوات مناسبة لضمان تحليلات البيانات الدقيقة.

Astera Centerprise هو حل تكامل بيانات عالي التصنيف يوفر ميزات قوية لمساعدة المؤسسات والشركات الصغيرة والمتوسطة في بناء خطوط أنابيب ETL لمشاريع مستودعات البيانات. إنه يتميز بمحرك ETL على مستوى المؤسسات يستخدم بنية معالجة متوازية قائمة على الكتلة لتبسيط العمليات المعقدة وتسريع بياناتك إلى رحلة الرؤى. يوفر اتصالاً أصليًا بأكثر من 40 تطبيقًا سحابيًا وتطبيقات ويب وقواعد بيانات وأنظمة محلية ، مما يضمن اتصالاً سلسًا لتحويل بياناتك الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ

لتجربة كيف Astera Centerpriseيمكن للوظائف الفائقة وواجهة المستخدم الرسومية للسحب والإفلات تسريع مبادرات مستودع البيانات ، قم بتنزيل ملف نسخة تجريبية مجانية هنا.

Centerprise شعار مستخرج البيانات