Отображение данных - это основной шаг в широком спектре процессов управления данными, таких как преобразование данных, интеграция, виртуализация хранилищ и т. Д. Оно преобразует данные из исходного формата в целевой совместимый формат, устанавливая соединение между двумя отдельными наборами данных для достижения определенного диапазона. трансформации и интеграции рабочих мест. Сложность задач отображения данных варьируется в зависимости от структуры исходной и целевой систем и отображаемых данных.
Используя отображение данных, предприятия могут собирать информацию из различных источников и преобразовывать ее, чтобы получить практическую информацию.
Извлечение данных - это процесс извлечения данных из структурированных, полуструктурированных или неструктурированных источников, таких как электронные письма, PDF-файлы, текстовые файлы и т. Д. Он позволяет предприятиям использовать данные для дальнейшей обработки, чтобы их можно было агрегировать, анализировать, переносить в центральное хранилище или используется для отчетности.
Извлечение - это первый шаг в процессе ETL, после которого данные очищаются, преобразуются и загружаются в соответствующую целевую систему.
Процесс изменения структуры или формата исходных данных для обеспечения их совместимости с целевой системой называется преобразованием данных. Он используется в различных процессах управления данными, включая интеграцию данных, миграцию, очистку, репликацию и т. Д.
Преобразование данных предлагает пользователям несколько преимуществ, таких как:
- Это делает данные лучше организованными, делая их доступными как для компьютеров, так и для людей.
- Правильно структурированные и отформатированные данные улучшают качество данных и обеспечивают точные результаты при интеграции или анализе.
- Преобразованные данные гарантируют, что приложения могут взаимодействовать друг с другом, несмотря на разницу в формате хранения исходной и целевой систем.
ETL - это сокращение для извлечения, преобразования и загрузки. Процесс ETL:
- Извлекает данные из исходной системы, такой как файл, база данных и т. Д. - Добыча
- Изменяется в формате, совместимом с местом назначения - трансформация
- Сохраняет его в целевой базе данных или хранилище данных - Загрузка
Оптимизация развертывания, также известная как ELT, - это метод балансировки нагрузки на сервер, который максимизирует производительность процессов интеграции. Он извлекает, загружает и преобразует данные, позволяя пользователям выбирать, будет ли обработка данных происходить в исходной или целевой базе данных.
Помещая промежуточную таблицу в базу данных, она устраняет ненужное перемещение данных и сокращает сетевую задержку, сокращая общее время выполнения.
Режимы оптимизации с расширением можно разделить на два типа:
1- Частичное нажатие вниз: В этом режиме логика преобразования частично передается в исходную или целевую базу данных, в зависимости от поставщика базы данных.
2- Полное вытягивание вниз: Он полностью передает логику преобразования в базу данных, выполняя задание в режиме с расширением от начала до конца.
ETL (извлечение, преобразование и загрузка) извлекает данные из нескольких источников, преобразует данные из одного формата в другой, а затем загружает их в целевую базу данных или хранилище данных.
ELT (извлечение, загрузка и преобразование), с другой стороны, извлекает данные из источника, загружает их в целевую базу данных и преобразует данные в этой базе данных. Однако для работы ELT исходная и целевая системы должны быть базами данных.
Основное различие между этими двумя методами обработки заключается в том, где преобразование имеет место.
- В ELT сервер интеграции обрабатывает нагрузку преобразования, тогда как в ELT преобразование происходит в исходной или целевой базе данных.
Процесс объединения данных из разнородных источников и их представления в едином формате известен как интеграция данных. Это включает в себя:
- Консолидация данных из самых разных исходных систем с разными форматами, таких как файловые системы, API, базы данных и т. Д.
- Очистка данных путем удаления дубликатов, ошибок и т. Д.
- категоризация данных на основе бизнес-правил
- Преобразование в требуемый формат, чтобы его можно было использовать для отчетности или анализа
Интеграция данных используется в различных процессах управления данными, таких как миграция данных, интеграция приложений, управление основными данными и т. Д.
Миграция данных - это процедура перемещения данных между разнородными системами, включая базы данных и файлы. Тем не менее «перенос» - не единственный шаг в миграции. Например:
- Если данные представлены в разных форматах, процесс миграции включает сопоставления и преобразования между исходной и целевой системами.
- Это также включает оценку качества исходных данных перед их загрузкой в целевую систему.
Эффективность любого проекта миграции данных зависит от разнообразия, объема и качества перемещаемых данных.
Проверка данных - это метод удаления недопустимых значений, дубликатов и других ошибок для обеспечения точности и качества данных перед обработкой. процесс проверяет, что данные:
- Всесторонний и последовательный
- Уникальный и безошибочный
- Соответствует требованиям бизнеса
Проверка данных важна для всех процессов обработки данных, включая интеграцию, миграцию, хранение и т. Д., Поскольку конечная цель - помочь обеспечить точность результатов. Работа с надежными данными дает предприятиям уверенность в том, что они могут принимать своевременные решения без колебаний.
Очистка данных, также называемая очисткой данных, является основным этапом процесса подготовки данных. Он включает в себя поиск и исправление ошибок, дубликатов, проблем с форматированием и других неточностей в наборе данных для обеспечения качества данных. Потребность в очистке данных возрастает, когда данные поступают из разрозненных источников, с различными форматами и структурами, поскольку они должны быть стандартизированы для анализа и отчетности.
Качество данных оценивает точность и надежность данных на основе настраиваемых бизнес-правил. Он включает набор атрибутов, обеспечивающих использование высококачественных данных при принятии решений, составлении отчетов и других бизнес-процессах.
Некоторые важные параметры качества данных включают следующее:
- завершенность гарантирует, что никакая информация не будет потеряна или пропущена из любого набора данных.
- Согласованность указывает, что данные в разных системах синхронизированы, и показывает схожую информацию.
- точность гарантирует, что данные правильно показывают то, что должны. Его можно сравнивать с исходными данными и аутентифицировать с помощью определяемых пользователем бизнес-правил.
- Уникальность гарантирует, что информация не повторяется.
- срок действия удостоверяется, что данные соответствуют критериям и стандартам, установленным бизнес-пользователем.
Профилирование данных используется для оценки данных путем представления полной разбивки их статистических характеристик, таких как количество ошибок, коэффициент дублирования, количество предупреждений, минимальное и максимальное значение и т. Д. Это облегчает детальную проверку, помогая пользователям распознавать риски, проблемы с качеством и общие тенденции данных.
Профилирование данных используется в ряде процессов управления данными, включая:
1- Перенос данных
2- Интеграция данных
3- Хранилище данных
4- Синхронизация данных
Система отслеживания измененных данных (CDC) упрощает интеграцию данных в реальном времени, фиксируя отдельные изменения, внесенные в исходные данные, и распространяя их в целевую систему. Процесс в основном используется для синхронизации данных. Поскольку он реплицирует данные почти в реальном времени и имеет дело только с изменениями данных, он представляет собой масштабируемый и экономичный вариант.
Узнать больше о системе отслеживания измененных данных (CDC)
Интеграция с базами данных объединяет информацию из нескольких источников, включая базы данных, облако, файлы и т. Д., И сохраняет ее в единой базе данных для чистого, консолидированного представления.
Хранение информации в централизованной базе данных обеспечивает доступность данных для заинтересованных сторон и партнеров в масштабах всего предприятия. Более того, это улучшает взаимодействие с пользователем и сокращает время доставки информации.
Интеграция API позволяет приложениям подключаться к серверным корпоративным системам через API. API-интерфейсы включают в себя набор протоколов, процедур или инструментов, которые помогают приложениям взаимодействовать друг с другом, а также с базами данных и устройствами.
Используя платформу интеграции API, предприятия могут создавать и добавлять новые API в экосистему предприятия, чтобы:
- Подключиться к облачным приложениям
- Извлекайте ценность из унаследованных источников данных
- Автоматизировать интеграционные процессы
Консолидация данных - это процесс сбора и интеграции данных из разрозненных источников в единую систему, такую как хранилище данных или база данных. Процесс может быть реализован с использованием различных методов, таких как интеграция данных, хранение в хранилище или виртуализация.
Консолидация данных предлагает различные преимущества, такие как:
- Консолидация корпоративных данных предоставляет пользователям полный обзор своих бизнес-активов.
- Это позволяет компаниям планировать и внедрять бизнес-процессы и решения для аварийного восстановления на основе этой информации.
- Это ускоряет выполнение процесса и упрощает доступ к информации.