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Qu'est-ce que le mappage de données?
Qu'est-ce que l'extraction de données?
Qu'est-ce que la transformation des données?
Qu'est-ce que l'optimisation du refoulement?
Quelle est la différence entre ETL et ELT?
Qu'est-ce que l'intégration de données?
Qu'est-ce que l'intégration de base de données?
Qu'est-ce que la consolidation des données?
Qu'est-ce que l'intégration API?
Qu'est-ce que la migration des données?
Qu'est-ce que la validation des données?
Qu'est-ce que le nettoyage des données?
Qu'est-ce que la qualité des données?
Le mappage de données est une étape principale dans un large éventail de processus de gestion de données, tels que la conversion de données, l'intégration, la virtualisation d'entrepôt, etc. Il convertit les données du format source au format compatible avec la cible, établissant une connexion entre deux ensembles de données distincts pour accomplir une plage d'emplois de transformation et d'intégration. La complexité des tâches de mappage de données varie en fonction de la structure des systèmes source et de destination et des données mappées.
Grâce à la cartographie des données, les entreprises peuvent collecter des informations à partir de diverses sources et les transformer pour obtenir des informations exploitables.
L'extraction de données est le processus de récupération de données à partir de sources structurées, semi-structurées ou non structurées, telles que des e-mails, des PDF, des fichiers texte, etc. Elle permet aux entreprises d'utiliser les données pour un traitement ultérieur, afin qu'elles puissent être agrégées, analysées, migrées vers un référentiel central, ou utilisé pour les rapports.
L'extraction est la première étape du processus ETL, après quoi les données sont nettoyées, transformées, chargées dans le système de destination concerné.
Le processus de modification de la structure ou du format des données source pour les rendre compatibles avec le système de destination est appelé transformation des données. Il est utilisé dans divers processus de gestion des données, notamment l'intégration, la migration, le nettoyage, la réplication des données, etc.
La transformation des données offre aux utilisateurs plusieurs avantages, tels que:
- Il rend les données mieux organisées, ce qui les rend lisibles pour les ordinateurs et les humains.
- Des données correctement structurées et formatées améliorent la qualité des données et garantissent des résultats précis lorsqu'elles sont intégrées ou analysées.
- Les données transformées garantissent que les applications peuvent communiquer entre elles malgré la différence de format de stockage des systèmes source et de destination.
ETL est l'abréviation pour extraire, transformer et charger. Un processus ETL:
- Récupère les données d'un système source, comme un fichier, une base de données, etc. - extraction
- Se transforme en un format compatible avec la destination - De La Carrosserie
- Stocke-le dans une base de données ou un entrepôt de données ciblé - chargement
L'optimisation du refoulement, également connue sous le nom d'ELT, est une technique d'équilibrage de charge du serveur qui maximise les performances des processus d'intégration. Il extrait, charge et transforme les données - permettant aux utilisateurs de choisir si le traitement des données a lieu dans la base de données source ou cible.
En plaçant la table intermédiaire dans la base de données, elle élimine les mouvements de données inutiles et réduit la latence du réseau, réduisant ainsi le temps d'exécution global.
Les modes d'optimisation du refoulement peuvent être classés en deux types:
1- Pushdown partiel: Dans ce mode, la logique de transformation est partiellement poussée vers le bas vers la base de données source ou de destination, selon le fournisseur de base de données.
2- Pushdown complet: Il pousse complètement la logique de transformation vers la base de données, exécutant le travail en mode pushdown du début à la fin.
ETL (extraire, transformer et charger) extrait les données de plusieurs sources, transforme les données d'un format à un autre, puis les charge dans la base de données ou l'entrepôt de données cible.
ELT (extraire, charger et transformer), d'autre part, extrait les données d'une source, les charge dans une base de données cible et transforme les données dans cette base de données. Cependant, pour que l'ELT fonctionne, les systèmes source et de destination doivent tous deux être des bases de données.
La principale différence entre ces deux techniques de traitement réside dans le transformation a lieu.
- Dans ELT, le serveur d'intégration gère la charge de transformation, tandis que dans ELT, la transformation a lieu dans la base de données source ou de destination.
Le processus consistant à combiner des données provenant de sources hétérogènes et à les présenter dans un format unifié est appelé intégration de données. Ceci comprend:
- Consolidation des données à partir d'une grande variété de systèmes sources avec des formats disparates, tels que les systèmes de fichiers, les API, les bases de données, etc.
- Nettoyage des données en supprimant les doublons, les erreurs, etc.
- catégorisation des données en fonction des règles métier
- Le transformer dans le format requis pour qu'il puisse être utilisé pour le reporting ou l'analyse
L'intégration des données est utilisée dans divers processus de gestion des données comme la migration des données, l'intégration des applications, la gestion des données de base, etc.
La migration de données est la procédure de déplacement de données entre des systèmes disparates, y compris des bases de données et des fichiers. Néanmoins, le «transfert» n'est pas la seule étape de la migration. Par exemple:
- Si les données sont dans différents formats, le processus de migration comprend des mappages et des transformations entre les systèmes source et cible.
- Cela implique également d'évaluer la qualité des données source avant de les charger dans le système de destination.
L'efficacité de tout projet de migration de données dépend de la diversité, du volume et de la qualité des données déplacées.
La validation des données est la méthode de suppression des valeurs non valides, des doublons et autres erreurs pour garantir l'exactitude et la qualité des données avant le traitement. le processus garantit que les données sont:
- Complet et cohérent
- Unique et sans erreurs
- Conforme aux exigences de l'entreprise
La validation des données est essentielle pour tous les processus de données, y compris l'intégration, la migration, l'entreposage, etc., car l'objectif final est d'aider à garantir l'exactitude des résultats. Travailler avec des données fiables donne aux entreprises la confiance nécessaire pour prendre des décisions en temps opportun sans hésitation.
Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données, est une étape principale du processus de préparation des données. Il comprend la recherche et la correction des erreurs, des duplications, des problèmes de format et d'autres inexactitudes dans un ensemble de données pour garantir la qualité des données. Le besoin de nettoyage des données augmente lorsque les données proviennent de sources disparates, avec des formats et des structures différents, car elles doivent être normalisées pour l'analyse et le reporting.
La qualité des données évalue la précision et la fiabilité des données en fonction de règles métier personnalisées. Il comprend un ensemble d'attributs qui garantit que des données de haute qualité sont utilisées dans la prise de décision, le reporting et d'autres processus métier.
Certaines dimensions critiques de la qualité des données sont les suivantes:
- état complet garantit qu'aucune information n'est perdue ou manquante dans un ensemble de données.
- Cohérence indique que les données de différents systèmes sont synchronisées et affichent des informations similaires.
- Précision s'assure que les données montrent correctement ce qu'elles devraient être. Il peut être évalué par rapport aux données source et authentifié via des règles métier définies par l'utilisateur.
- Unicité garantit que les informations sont exemptes de doublons.
- Validité s'assure que les données sont conformes aux critères et normes fixés par l'utilisateur professionnel.
Le profilage des données est utilisé pour évaluer les données en présentant une ventilation complète de ses caractéristiques statistiques, telles que le nombre d'erreurs, le taux de duplication, le nombre d'avertissements, la valeur minimale et maximale, etc. Il facilite une inspection détaillée en aidant les utilisateurs à reconnaître les risques, les problèmes de qualité et les tendances générales des données.
Le profilage des données est utilisé dans une gamme de processus de gestion des données, notamment:
1- Migration des données
2- Intégration des données
3- Entreposage de données
4- Synchronisation des données
Change Data Capture (CDC) facilite l'intégration des données en temps réel en capturant les modifications individuelles apportées aux données source et en les propageant au système de destination. Le processus est principalement utilisé pour la synchronisation des données. Comme il réplique les données en temps quasi réel et ne traite que les modifications de données, il constitue une option évolutive et rentable.
L'intégration de base de données combine des informations provenant de plusieurs sources, notamment des bases de données, du cloud, des fichiers, etc., et les stocke dans une base de données unifiée pour une vue claire et consolidée.
Le stockage des informations dans une base de données centralisée garantit la disponibilité des données à l'échelle de l'entreprise pour les parties prenantes et les partenaires. De plus, il améliore l'expérience utilisateur et réduit le délai de livraison des informations.
L'intégration d'API permet aux applications de se connecter aux systèmes d'entreprise principaux via des API. Les API incluent un ensemble de protocoles, de routines ou d'outils qui aident les applications à interagir entre elles, ainsi que les bases de données et les périphériques.
À l'aide d'une plateforme d'intégration d'API, les entreprises peuvent créer et ajouter de nouvelles API dans l'écosystème d'entreprise pour:
- Connectez-vous aux applications cloud
- Extraire de la valeur à partir de sources de données héritées
- Automatisez les processus d'intégration
La consolidation des données est le processus de collecte et d'intégration de données provenant de sources disparates dans un système unifié, tel qu'un entrepôt de données ou une base de données. Le processus peut être mis en œuvre à l'aide de différentes techniques, telles que l'intégration de données, l'entreposage ou la virtualisation.
La consolidation des données offre divers avantages, tels que:
- La consolidation des données d'entreprise offre aux utilisateurs une vue à 360 degrés de leurs actifs commerciaux.
- Il permet aux entreprises de planifier et de mettre en œuvre des processus métier et des solutions de reprise après sinistre en fonction de ces informations.
- Il accélère l'exécution des processus et simplifie l'accès aux informations.