Прием данных и ETL: понимание разницы

Работа с большими объемами данных требует эффективных методов и инструментов управления данными, и два часто используемых процесса — это прием данных и ETL. Учитывая сходство этих двух процессов, люди, не разбирающиеся в технических вопросах, стремятся понять, что отличает их, часто используя поисковые запросы типа «прием данных или ETL». 

Прием данных фокусируется на первоначальном сборе и импорте данных, подготовке их к хранению или будущему использованию. ETL, с другой стороны, развивает этот процесс, не только поглощая данные, но и преобразовывая их. Преобразование включает в себя очистку данных для удаления неточностей или ненужной информации, их структурирование в предопределенную схему для упрощения выполнения запросов и добавление ценного контекста перед загрузкой в ​​место назначения, например в хранилище данных. Давайте закроемr посмотрите на прием данных и ETL понимать чем они отличаются и hоу, их часто используют вместе. Это поможет нам понять их роль в современной архитектуре конвейера данных. 

Что такое прием данных? 

Прием данных это процесс сбора, импорта и передачи данных из различных источников, таких как файлы, базы данных и потоковые платформы, в систему хранения или обработки. Это начальный шаг в конвейере обработки данных, на котором необработанные данные из таких источников, как файлы, потоки, API или базы данных, собираются и подготавливаются для дальнейшего анализа и хранения.  

Например, прием данных для розничной компании будет включать сбор данных о продажах из таких источников, как мобильные приложения, платформы электронной коммерции и формы обратной связи с клиентами, которые будут включать информацию о продуктах, профили клиентов, записи транзакций и обновления запасов. Затем процесс приема данных будет включать извлечение данных из каждого источника и загрузку их в централизованное хранилище данных. 

 Существует два типа методов приема данных: 

Пакетный прием данных: Он предполагает сбор и перемещение данных через регулярные промежутки времени. 

Потоковый прием данных: Сюда входит сбор данных и загрузка их в целевой репозиторий в режиме реального времени. is

Что такое ETL? 

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) это тип процесса интеграции данных, который был стандартизирован в 1970-х годах. Он включает в себя извлечение данных из нескольких источников, преобразование их в согласованный формат и, наконец, загрузку в целевую систему, которой обычно является база данных, хранилище данных или озеро данных. Извлечение включает извлечение данных из различных исходных систем, таких как API, файлы, базы данных или потоки. Этот шаг требует запроса к базам данных или чтения файлов для сбора необходимой информации.  

Трансформация включает в себя преобразование извлеченных данных в формат, подходящий для анализа и составления отчетов. Некоторые распространенные операции преобразования включают нормализацию, очистку данных, агрегацию и обогащение. 

Наконец, загрузка включает в себя перемещение преобразованных данных в целевую систему для отчетности или BI-анализа. Совсем недавно облачные вычисления позволили поменять два последних этапа ETL так, чтобы они работали в последовательности «Извлечение, загрузка и преобразование» (ELT).

Однако основная цель остается прежней: интегрировать данные из разных источников, организовать их в стандартизированный формат или структуру и, наконец, подготовить их для анализа и принятия решений.  

 Прием данных и ETL: различия

Оба эти процесса помогают улучшить знания о данных в организации, поскольку они преобразуют данные в правильный формат. Более того, ETL и прием данных требуют внимания к качеству данных. В ETL особое внимание уделяется дедупликации, очистке и проверке данных для обеспечения согласованности и точности. Аналогичным образом, при приеме данных основное внимание уделяется надежному получению необработанных данных.

Несмотря на все сходства, прием данных и ETL имеют некоторые явные различия. Начнем с того, что цель ETL — извлекать, преобразовывать и загружать данные в целевой репозиторий в согласованном формате для поддержания качества и целостности данных. С другой стороны, прием данных направлен на сбор и импорт необработанных данных из разных источников в централизованный репозиторий для дальнейшего анализа и обработки. 

Вот еще несколько различий между приемом данных и ETL:  

• Прием данных предшествует ETL в конвейере обработки данных и служит начальным шагом в агрегировании необработанных данных. ETL появляется позже и направлен на подготовку данных для анализа и отчетности. 
• ETL включает в себя действия по преобразованию, очистке и интеграции данных, тогда как прием данных включает в себя перемещение данных.  
• Целью приема данных является сбор необработанных данных, качество которых все еще может иметь множество проблем. Однако ETL всегда очищает информацию и преобразует ее в правильный формат перед загрузкой в ​​целевую систему.  
• Процессы приема данных почти всегда запускают процессы в других системах, в то время как Трубопроводы ETL завершиться сразу после загрузки данных в целевую систему.  
• Прием данных поддерживает как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени, тогда как ETL обычно перемещает данные пакетами по регулярному графику. 

Ключевые соображения при выборе между приемом данных и ETL 

Требования к данным в реальном времени: В этом случае прием данных идеален, поскольку он лучше облегчает обработку в режиме реального времени или почти в реальном времени. Это позволяет нам принимать и анализировать потоки данных по мере их поступления. Это оказывается полезным при принятии решений.

Случаи пакетной обработки: ETL больше подходит для случаев пакетной обработки, когда данные собираются и обрабатываются пакетно. Это легко помогает эффективно управлять большими объемами данных, поскольку преобразования и загрузка данных в целевые системы выполняются через запланированные интервалы времени.

Требования к структурированным данным: ETL может легко извлекать как структурированные, так и неструктурированные данные из нескольких источников. Следовательно, его можно использовать, когда необходимо извлечь, преобразовать и загрузить данные из структурированных источников, таких как реляционные базы данных.

Предсказуемая обработка данных: Такие характеристики, как масштабируемость и экономичность, делают ETL идеальным выбором для предсказуемых задач обработки данных. Организации могут планировать задания ETL в непиковые часы, когда нагрузка на систему низкая. Это снижает эксплуатационные расходы и оптимизирует использование ресурсов.  

Совместимая исходная и целевая система: Когда исходная и целевая системы совместимы и практически не требуют преобразования, прием данных — это лучший вариант. Прием данных позволяет компаниям вводить данные непосредственно в целевую систему без каких-либо манипуляций.

Прием данных или ETL? Оба! 

В условиях продолжающихся дебатов о приеме данных и ETL важно понимать, что речь идет не о выборе одного из них. Вместо этого оба играют ключевую роль в жизненном цикле данных и дополняют друг друга, обеспечивая бесперебойный поток и обработку данных. 

Вот почему выбор одновременно приема данных и ETL является разумным подходом: 

Прием данных гарантирует, что будет зафиксирован каждый фрагмент данных, независимо от его источника. Такая инклюзивность необходима, поскольку организации полагаются на широкий спектр типов данных и источников для обоснования своих решений. Пока прием данных собирает данные, ETL преобразует эти необработанные данные в формат, готовый для анализа. Без ETL данные могут оставаться в состоянии, в котором их будет сложно или невозможно эффективно проанализировать. Он обеспечивает точность и надежность данных за счет стандартизации форматов и устранения любых несоответствий.  

Подводя итог, можно сказать, что прием данных помогает запустить процесс интеграции и управления данными путем сбора необработанной информации. ETL дополнительно преобразует эти данные в ценную информацию. Вместе они позволяют организациям осуществлять стратегическое планирование и принимать обоснованные решения. 

Преимущества приема данных и ETL 

Прием данных и ETL предоставляют предприятиям ряд преимуществ, позволяя им эффективно обрабатывать и использовать свои данные. Некоторые из ключевых преимуществ включают в себя;  

1. Аналитика в реальном времени: Прием данных и ETL (потоковая передача) поддержка обработки в реальном времени. Это означает, что предприятия могут обрабатывать и анализировать данные по мере их поступления, что способствует своевременному реагированию на события. Непрерывное получение и обработка данных помогает организациям оперативно реагировать на меняющиеся условия бизнеса. 
2. Масштабируемость и гибкость: Прием данных и ETL упрощают организациям масштабирование обработки и хранения данных, позволяя им эффективно обрабатывать огромные объемы данных из различных источников. Используя методы параллельной обработки и оптимизации, компании могут ускорить рабочие процессы обработки и приема данных. 
3. Обеспечивает целостность данных и обеспечение качества данных: Помимо сбора данных, процессы ETL и приема данных также включают механизмы, обеспечивающие качество и целостность данных. Это может включать очистку данных, проверку, дедупликацию и обработку ошибок. Учитывая это, легче предотвратить проблемы и повысить общую надежность анализа данных и отчетности.  
4. Эффективность затрат: Эксплуатационные затраты, связанные с управлением данными, можно снизить с помощью специализированных инструментов ETL и инструментов приема данных. Эти инструменты автоматизируют процессы приема данных и ETL, что устраняет необходимость ручного вмешательства. Следовательно, компании могут добиться экономической эффективности, сохраняя при этом высокие стандарты качества данных. 
5. Поддержка расширенной аналитики: ETL и прием данных позволяют интегрировать передовые технологии, такие как прогнозное моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, при подготовке и организации данных, обеспечивая необходимую основу. Организации могут получать информацию о ценных закономерностях и корреляциях и получать действенные идеи. 

Варианты использования приема данных: 

Прием данных важен для получения и перемещения данных в систему для первоначальной обработки или хранения. Вот несколько случаев использования, когда прием данных особенно применим.  

Управление данными Интернета вещей: Прием данных — это основополагающий шаг в управлении данными с устройств Интернета вещей (IoT). Он собирает, обрабатывает и хранит большой объем данных, генерируемых этими устройствами. Прием данных позволяет организациям собирать данные из разных источников в режиме реального времени или почти в реальном времени. Более того, обработка данных позволяет интегрировать данные Интернета вещей в существующие конвейеры обработки данных, облачные платформы и озера данных. 

Регистрация данных клиента: Прием данных интегрирует внешние источники данных о клиентах в инфраструктуру данных организации. Информация о клиентах поступает из разных каналов, включая сторонних поставщиков, маркетинговые базы данных и т. д. Такой эффективный сбор данных позволяет организациям получать большие объемы данных о клиентах в режиме реального времени или в пакетных процессах. Получение данных в централизованном хранилище помогает организации проводить целевые рекламные кампании и маркетинговые инициативы. 

Анализ файла журнала: Прием данных на основе журналов часто используется при анализе производительности и мониторинге безопасности. Данные принимаются из файлов журналов, созданных системами, приложениями или устройствами, которые содержат ценную информацию о взаимодействии пользователей и производительности системы. Получение данных журналов позволяет организациям активно обнаруживать угрозы и реагировать на них. 

Обработка данных финансового рынка: Такая информация, как курсы валют, рыночные индексы, цены на акции и объемы торгов, имеет важное значение для анализа рынка и управления рисками. Поэтому крайне важно собрать такую ​​информацию из разных источников в централизованное хранилище данных. Получение данных финансового рынка помогает организации выполнять различные аналитические и количественные задачи, включая алгоритмическую торговлю, моделирование и оценку рисков.  

Варианты использования ETL  

Процессы ETL используются в различных отраслях для интеграции данных из нескольких источников. Вот некоторые распространенные случаи использования ETL: 

Автоматизация ручных рабочих процессов 

ETL, реализованный с помощью инструментов ETL, может использоваться для автоматизации ручных рабочих процессов. Используя Инструменты ETL организации могут разрабатывать логику автоматизации, отслеживать операции для непрерывной оптимизации и планировать обработку данных. Это помогает организациям повысить эффективность, оптимизировать операции и сократить ручное вмешательство в задачи, связанные с данными. 

Хранилище данных 

ETL предпочтителен для хранилище данных поскольку он обладает комплексными возможностями обработки данных. Он обеспечивает качество и удобство использования на складе за счет обеспечения качества, интеграции нескольких источников и управления историческими данными. Предоставляя эти функции, ETL обеспечивает надежность и оптимизацию данных в хранилище. 

Оптимизация миграции данных 

Миграцию данных можно упростить с помощью ETL, особенно при переносе из локальной системы в облако. Он начинается с извлечения как структурированных, так и неструктурированных данных из исходной системы, затем очищает и фильтрует их и, наконец, загружает очищенные данные в целевую базу данных. 

ETL помогает компаниям перемещать большие объемы данных, обеспечивая при этом правильную организацию и простоту использования в целевой системе. 

Заключение  

Хотя разные процессы, организации используют прием данных и ETL вместе чтобы в полной мере воспользоваться своими информационными ресурсами. Прием данных облегчает сбор и хранение необработанных данных из различных источников, а процессы ETL необходимы для преобразования и загрузки этих данных в структурированные репозитории для анализа, отчетности и принятия решений. 

Если вам нужно получать данные из нескольких источников или ETL в свое хранилище данных для анализа и принятия решений, вам нужен современный, не требующий написания кода. решение для интеграции данных упростить и автоматизировать процесс. Это где Astera появляется на сцене благодаря Data Pipeline Builder.  

Astera Data Pipeline Builder позволяет создавать полностью автоматизированные конвейеры данных для приема данных и выполнения рабочих процессов ETL без написания единой строки кода. 

Оптимизируйте интеграцию данных в масштабах всей компании с помощью множества встроенных соединителей, встроенных функций качества и управления данными, встроенных преобразований, механизма параллельной обработки ETL и интуитивно понятного пользовательского интерфейса.