CDC для оптимизации процессов ETL в финансовой отрасли

Каждый день клиенты производят огромный объем данных посредством сотен тысяч, если не миллионов отдельных транзакций. Данные играют решающую роль во всех аспектах банковских операций: от управления транзакциями клиентов и финансовой отчетностью до соблюдения нормативных требований и управления рисками. Эти данные относятся к категории «больших данных» — термин, обозначающий «большие, разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно растущими темпами». Чтобы представить это в перспективе, ошеломляющее 2.5 квинтиллиона байтов данных генерируется ежедневно.

Банки полагаются на процессы извлечения, преобразования, загрузки (ETL), чтобы осмыслить данные и извлечь ценную информацию. Эти процессы имеют решающее значение для банков для эффективного управления и использования огромных объемов данных. Однако по мере того, как объемы данных продолжают расти, а потребность в аналитике в режиме реального времени возрастает, банки вынуждены использовать более гибкие стратегии управления данными. Система сбора измененных данных (CDC) становится ключевым решением, позволяющим синхронизировать и анализировать данные в режиме реального времени.

Понимание процессов ETL в банковской сфере

ETL относится к трем фундаментальным шагам в интеграции данных. Во-первых, данные извлекаются из различных источников, включая базы данных, приложения и внешние системы. Этот процесс извлечения включает в себя идентификацию соответствующих точек данных и их структурированное извлечение. Например, данные о транзакциях клиентов могут быть извлечены из базы данных с помощью запросов SQL, а нормативные данные могут быть получены из внешних систем через API.

Далее извлеченные данные преобразуются в стандартизированный формат и очищаются от любых несоответствий и ошибок. Этот этап преобразования включает в себя применение различных методов манипулирования данными, таких как валидация данных, очищение и обогащение. Например, если извлеченные данные содержат пропущенные значения или выбросы, эти проблемы устраняются в процессе преобразования, чтобы обеспечить точность данных.

Наконец, преобразованные данные загружаются в целевую систему или хранилище данных для составления отчетов и анализа. Фаза загрузки предполагает сохранение данных в структуре, облегчающей их поиск и анализ. Например, загрузив преобразованные данные в хранилище данных, банки могут проводить углубленный анализ, создавать отчеты и получать ценную информацию.

Ключевые проблемы в текущих процессах ETL

• Растущий объем и скорость передачи данных: С появлением цифрового банкинга, мобильных платежей и других технологических достижений банки генерируют данные с беспрецедентной скоростью. Этот экспоненциальный рост данных создал значительные требования к традиционным процессам ETL, которые с трудом справляются со скоростью и масштабом, необходимыми для анализа в реальном времени.
• Cсложность источников и форматов данных: Банкам приходится иметь дело со структурированными и неструктурированными данными из различных источников, таких как транзакционные базы данных, файлы журналов, каналы социальных сетей и многое другое. Каждый источник данных может иметь свой собственный формат и схему данных, что требует тщательного сопоставления и преобразования в процессе ETL.
• Nнеобходимо для интеграции данных практически в реальном времени: Традиционные процессы ETL обычно работают в пакетном режиме, то есть данные извлекаются, преобразуются и загружаются через заранее определенные интервалы (например, ежедневно или еженедельно). Однако в эпоху, когда своевременная информация может иметь существенное значение, банки ищут способы уменьшить задержки в своих процессах ETL.

Введение в систему отслеживания измененных данных (CDC)

CDC стал ценным инструментом для решения проблем, с которыми сталкиваются банки при оптимизации своих процессов ETL.

Что такое сбор измененных данных?

CDC фиксирует изменения (вставки, обновления, удаления), внесенные в данные на уровне исходной системы, как события. Эти события затем передаются в целевую систему, где они применяются, чтобы обеспечить синхронизацию данных между двумя системами.

Представьте себе сценарий, когда клиент обновляет свою контактную информацию на онлайн-портале банка. Без CDC традиционный процесс ETL извлекал бы весь набор данных о клиентах, преобразовывал его и загружал в целевую систему. Однако при использовании CDC фиксируются и передаются в целевую систему только конкретные изменения, внесенные клиентом. Такой целенаправленный подход не только экономит время и ресурсы, но также гарантирует, что данные остаются согласованными во всех системах.

Более того, CDC обеспечивает детальное представление изменений, внесенных в данные. Каждое изменение фиксируется как событие, которое включает в себя такую ​​информацию, как тип операции (вставка, обновление, удаление), затронутые строки и временную метку изменения. Такой уровень детализации позволяет банкам иметь полный контрольный журнал изменений данных.

Как CDC работает в интеграции данных?

CDC работает, используя журналы транзакций или журналы изменений, имеющиеся в исходных системах. Постоянно отслеживая эти журналы, технология CDC может выявлять и фиксировать изменения по мере их возникновения. Более того, CDC позволяет банкам выбирать между различными методами синхронизации, такими как односторонняя репликация или двунаправленная синхронизация, в зависимости от их конкретных требований. Такая гибкость позволяет банкам адаптировать свой подход к интеграции данных в соответствии с уникальными бизнес-потребностями.

Улучшение ETL с помощью CDC

Включив CDC в свои процессы ETL, банки могут расширить свои возможности интеграции данных. Традиционные процессы ETL можно дополнить технологией CDC для сбора и репликации изменений данных в реальном времени. Это позволяет банкам иметь более точное и актуальное представление о своих данных, что приводит к более значимой информации и более эффективному принятию решений.

Когда CDC интегрирован с ETL, процесс ETL может быть запущен изменениями зафиксированных данных, гарантируя, что целевая система всегда синхронизирована с исходными системами. Это устраняет необходимость периодических пакетных обновлений и уменьшает задержку при интеграции данных.

Более того, CDC может фиксировать не только измененные данные, но и метаданные, связанные с указанными изменениями. Эта дополнительная информация может быть полезна для целей аудита, соблюдения требований и определения происхождения данных.

Шаги по оптимизации процессов ETL с использованием CDC

Оптимизация процессов ETL с использованием CDC требует системного подхода, учитывающего уникальные требования и проблемы каждого отдельного банка. Следующие шаги обеспечивают общую основу для банков по внедрению CDC в свои процессы ETL:

Определение возможностей для оптимизации

Первым шагом в оптимизации процессов ETL является оценка текущего состояния и определение областей для улучшения. Банкам следует провести тщательный анализ существующих рабочих процессов ETL, источников данных и требований к интеграции, чтобы выявить узкие места и неэффективность.

Эта оценка помогает банкам определить конкретные области, в которых CDC может принести наибольшую пользу. Например, банки могут обнаружить, что определенные источники данных производят большой объем изменений, что делает их идеальными кандидатами для репликации в реальном времени с использованием CDC. Сосредоточив внимание на этих областях с высоким уровнем воздействия, банки могут расставить приоритеты в своих усилиях по оптимизации и добиться максимальных выгод.

На этом этапе банкам также следует учитывать требования к масштабируемости и производительности своих процессов ETL. Технология CDC может решить эти проблемы, позволяя выполнять дополнительные обновления вместо полной загрузки данных, сокращая общее время обработки и потребление ресурсов.

Реализация CDC в процессах ETL

Как только возможности оптимизации будут определены, банки смогут приступить к внедрению CDC в свои процессы ETL. Это предполагает внедрение технологии CDC, совместимой с источником данных и целевыми системами банка.

При выборе решения CDC банки должны учитывать такие факторы, как поддержка источников данных, масштабируемость, простота интеграции и возможности репликации данных в реальном времени. Крайне важно выбрать технологию CDC, которая соответствует конкретным требованиям банка и может легко интегрироваться в существующую инфраструктуру ETL.

Кроме того, банкам необходимо установить правила сопоставления и преобразования данных, чтобы гарантировать правильное применение зафиксированных изменений в целевой системе. Этот шаг включает в себя определение сопоставления между исходной и целевой структурами данных, обработку преобразований типов данных и разрешение любых конфликтов или несоответствий.

Правильная настройка и настройка технологии CDC имеет решающее значение для бесперебойной интеграции и синхронизации данных. Банкам также следует протестировать реализацию CDC, чтобы убедиться, что она соответствует желаемым требованиям к производительности, надежности и качеству данных.

Кроме того, банкам следует рассмотреть возможность внедрения механизмов проверки и согласования данных для обеспечения целостности и согласованности реплицируемых данных. Это включает в себя сравнение исходных и целевых наборов данных для выявления и устранения любых несоответствий.

Автоматизированные инструменты ETL и CDC в банковских операциях

Принятие автоматизированные инструменты для ETL Процессы CDC играют важную роль в точном и гибком управлении и обработке огромных объемов данных. Эти инструменты предлагают сложную структуру для извлечения данных из разнородных источников, их преобразования в соответствии с конкретными банковскими требованиями и беспрепятственной загрузки в целевые системы. Более того, возможности CDC обеспечивают отслеживание изменений в критически важных наборах данных в режиме реального времени, позволяя банкам оперативно выявлять изменения в записях транзакций, профилях клиентов или стандартах соответствия. Используя автоматизированные инструменты для ETL и CDC, банки оптимизируют операционную эффективность, оптимизируют рабочие процессы с данными и сохраняют конкурентное преимущество в финансовой среде, которая все больше зависит от данных.

. Astera для простой настройки конвейера ETL с помощью CDC

AsteraОриентированный на пользователя подход, среда без кода и интуитивно понятный пользовательский интерфейс расширяют возможности бизнес-пользователей в их усилиях, основанных на данных.

Вот разбивка AsteraКлючевые особенности ETL с поддержкой CDC:

• Разнообразные возможности подключения: Поддерживает широкий спектр коннекторов для популярных баз данных, хранилищ данных и форматов файлов, что облегчает интеграцию в процесс ETL.
• Единое управление CDC: Консолидирует контроль CDC за реляционными базами данных на единой платформе, устраняя необходимость в отдельном управлении и обеспечивая комплексный контроль над всеми соответствующими базами данных.
• Встроенные преобразования: Предлагает встроенные возможности преобразования, позволяющие пользователям легко очищать данные и манипулировать ими, повышая качество и точность данных в конвейерах с поддержкой CDC.
• Профилирование данных и обеспечение качества: Обеспечивает надежные функции профилирования и качества данных, упрощая проверки для обеспечения точности и надежности, что особенно важно для сценариев обработки данных в реальном времени или почти в реальном времени.
• Автоматизация и планирование заданий: ускоряет передачу данных за счет функций автоматизации и планирования, оптимизируя эффективность конвейеров ETL с поддержкой CDC. Это включает в себя планирование выполнения заданий практически в реальном времени. Включив такие параметры планирования, как «Непрерывно», Astera обеспечивает своевременное обновление и синхронизацию между источниками данных.
• Комплексные протоколы безопасности: Astera уделяет приоритетное внимание безопасности данных посредством надежных мер, таких как аутентификация по токену носителя, детальный контроль доступа пользователей, настраиваемое управление на основе ролей и бесшовная интеграция с Windows Active Directory.

В заключение можно сказать, что использование CDC является для банков ключевой стратегией по рационализации и оптимизации своих процессов ETL. Собирая и обрабатывая только измененные данные, CDC сводит к минимуму избыточность, повышает эффективность и обеспечивает синхронизацию между системами в реальном времени.

Преобразуйте управление данными вашего банка с помощью Asteraмощные рабочие процессы ETL с поддержкой CDC. Безопасно защищайте, оптимизируйте и синхронизируйте данные. Зарегистрируйтесь на демонстрация или 14-дневная бесплатная пробная версия сейчас!