За последние несколько лет некоторые характеристики Трубопроводы ETL претерпели гигантские изменения. Благодаря появлению новых технологий, таких как машинное обучение (ML) и современные конвейеры данных, процессы управления данными предприятий постоянно совершенствуются. Объем доступных данных также ежегодно растет как на дрожжах. 

Инженеры по обработке данных называют этот сквозной маршрут «конвейерами данных ETL», где каждый конвейер имеет один или несколько источников и целевых систем для доступа к доступным данным и манипулирования ими. Этот процесс перемещения данных из источника в пункт назначения имеет решающее значение для любого типа конвейера данных. 

В каждом конвейере данные проходят трансформацию, проверку, нормализацию и другие процессы. Конвейеры ETL и конвейеры данных могут включать в себя как потоковая передача данных ETL и пакетная обработка. Конвейер данных может включать ETL и любые другие действия или процессы, которые включают перемещение данных из одного места в другое. 

Так в чем же разница между конвейером ETL и конвейером данных? Давайте подробно рассмотрим конвейер данных и ETL и ключевые различия между ними.

Что такое конвейер ETL?

ETL означает извлечение, преобразование и загрузку.. Итак, по определению,Конвейер ETL — это набор процессов, включающий извлечение данных из различных источников и их преобразование. Данные впоследствии загружается в целевые системы, такие как облако хранилище данных, витрина данныхили базу данных для анализа или других целей.

Во время извлечения система получает данные из различных гетерогенных источников, таких как бизнес-системы, приложения, датчики и банки данных. Следующий этап включает преобразование необработанных данных в формат, необходимый конечному приложению. 

Наконец, преобразованные данные загружаются в целевое хранилище данных или базу данных. Кроме того, это может быть опубликован как API для совместного использования с заинтересованными сторонами. 

Основная цель создания конвейера ETL — получить правильные данные, подготовить их для отчетности и сохранить для быстрого и легкого доступа и анализа. Инструменты ETL помогите бизнес-пользователям и разработчикам освободить свое время и сосредоточиться на других важных бизнес-деятельности. Предприятия могут создавать конвейеры ETL, используя различные стратегии в зависимости от своих уникальных требований. 

Конвейеры ETL используются в различных процессах обработки данных, таких как:

• Интеграция данных
• Хранилище данных
• Преобразование данных
• Управление качеством данных

Примеры конвейера ETL

Есть различные бизнес-сценарии где конвейеры ETL можно использовать для принятия более быстрых и высококачественных решений. Конвейеры ETL полезны для централизации всех источников данных, что помогает компании просматривать консолидированную версию своих активов данных. 

Например, отдел CRM может использовать конвейер ETL для получения данных о клиентах из нескольких точек взаимодействия на пути клиента. Это также может позволить департаменту создавать подробные информационные панели, которые могут выступать в качестве единого источника для всех Информация для покупателей с разных платформ. 

Аналогично, часто возникает необходимость перемещать и преобразовывать данные между несколькими внутренними хранилищами данных, поскольку бизнес-пользователю сложно анализировать и осмысливать данные, разбросанные по разным информационным системам.

Объедините данные из более чем 100 источников с Astera Centerprise

Попробуйте сейчас

Преимущества конвейера ETL

Эффективное принятие решений: Имея конвейер ETL, конечные пользователи могут быстро получить доступ к необходимым им данным, что позволяет быстрее принимать решения и сокращать время, необходимое для подготовки и обработки данных. 

Масштабируемая обработка данных: Конвейеры ETL эффективно обрабатывают большие объемы данных, позволяя конечным пользователям масштабировать свои возможности обработки данных без ущерба для производительности. 

Улучшенный доступ к данным: Конвейеры ETL делают данные легко доступными для конечных пользователей за счет интеграции и централизации данных из различных источников, исключая ручной поиск и агрегирование данных.

Что такое конвейер данных?

Конвейер данных — это этапы перемещения данных из исходной системы в целевую систему. Эти шаги включают копирование данных, их перенос из локального местоположения в облако и объединение их с другими источниками данных. Основная цель конвейера данных — гарантировать, что все эти шаги выполняются последовательно для всех данных.

Если умело обращаться с инструменты конвейера данныхКонвейер данных может предложить компаниям доступ к последовательным и хорошо структурированным наборам данных для анализа. Дата-инженеры могут консолидировать информация от многочисленный источников и целенаправленно использовать их, систематизируя передачу и преобразование данных. Например, an AWS Конвейер данных позволяет пользователям свободно перемещать данные между локальными данными AWS и другими ресурсами хранения.

Примеры конвейера данных

Конвейеры данных полезны для точного получения и анализа данных. Эта технология полезна для людей, которые хранят и полагаются на несколько разрозненных источников данных, требуют анализа данных в реальном времени или хранят свои данные в облаке. 

Например, инструменты конвейера данных могут выполнять прогнозный анализ понять потенциальные будущие тенденции. Производственный отдел может использовать прогнозную аналитику, чтобы узнать, когда сырье может закончиться. Прогнозный анализ также может помочь спрогнозировать, какой поставщик может вызвать задержки. Использование эффективных инструментов конвейера данных позволяет получить ценную информацию, которая может помочь производственному отделу оптимизировать свою деятельность.

Разница между ETL и конвейерами данных

Хотя ETL и конвейеры данных связаны, они сильно отличаются друг от друга. Однако люди часто используют эти два термина как синонимы. Оба трубопровода несут ответственность за перемещение данных из одной системы в другую; Ключевое отличие заключается в приложении.

ETL против конвейера данных – понимание разницы

Конвейер ETL включает в себя ряд процессов, которые извлечение данные из источника, преобразовать их и загрузить в целевую систему. С другой стороны, конвейер данных — это несколько более широкая терминология, включающая конвейер ETL в качестве подмножества. Он включает в себя набор инструментов обработки, которые передавать данные из одну систему в другую. Однако данные могут быть преобразованы, а могут и не быть преобразованы.

Цель

Целью конвейера данных является передача данных из таких источников, как бизнес-процессы, системы отслеживания событий и банки данных, в хранилище данных для бизнес-аналитики и аналитики. Напротив, целью ETL является извлечение, преобразование и загрузка данных в целевую систему. 

Последовательность имеет решающее значение. После извлечения данных из источника вы должны вписать их в модель данных, созданную в соответствии с вашими требованиями бизнес-аналитики. Это включает в себя сбор, очистку и преобразование данных. Наконец, вы загружаете полученные данные в свое хранилище данных.

Как работает трубопровод

Конвейер ETL обычно работает в пакетном режиме, что означает, что данные перемещаются одним большим куском в определенное время в систему назначения. Например, конвейер может запускаться раз в двенадцать часов. Вы даже можете организовать запуск пакетов в определенное время ежедневно при низком системном трафике. 

Напротив, конвейер данных также может работать как процесс в реальном времени, управляя каждым событием по мере его возникновения, а не обрабатывая его пакетно. Во время потоковой передачи данных он обрабатывает непрерывный поток, подходящий для данных, требующих постоянного обновления. Например, для передачи данных, собранных с датчика отслеживания трафика. 

Более того, конвейер данных не обязательно должен заканчиваться загрузкой данных в банк данных или хранилище данных. Вы можете загружать данные в любое количество целевых систем, например в корзину Amazon Web Services или озеро данных. Он также может инициировать бизнес-процессы, активируя веб-перехватчики в других системах.

Astera Позволяет автоматизировать процессы ETL и конвейеры данных без написания кода с помощью ИИ

Узнайте больше о нашем продукте!

Конвейер данных или конвейер ETL: какой выбрать? 

Само собой разумеется, что выбор между конвейером данных и конвейером ETL во многом зависит от ваших конкретных потребностей в интеграции данных. Конвейеры ETL, являющиеся традиционным выбором для многих предприятий, подходят для сценариев, когда регулярных запланированных обновлений достаточно. С другой стороны, конвейер данных — более универсальное решение, охватывающее не только ETL, но также потоковую передачу и оркестрацию данных в реальном времени. Если вам требуется гибкость и адаптируемость, особенно при работе с разнообразными источниками данных и потребностями в динамической обработке, конвейер данных может оказаться более подходящим. 

Вот как вы можете выбрать между конвейером ETL и конвейером данных:  

Примеры использования

 Учитывайте характер ваших данных и требования ваших бизнес-процессов. Конвейеры ETL хорошо подходят для сценариев, в которых данные могут обрабатываться пакетно, что делает их эффективными для обработки больших объемов исторических данных. С другой стороны, конвейеры данных более универсальны и обеспечивают потоковую передачу данных в режиме реального времени для случаев использования, требующих немедленного анализа и действий на основе самых последних обновлений данных. 

Например, если вы имеете дело с финансовыми транзакциями или отслеживаете тенденции в социальных сетях в режиме реального времени, конвейер данных может быть предпочтительным выбором для обеспечения своевременного принятия решений. 

Гибкость

 Конвейеры ETL могут обрабатывать неструктурированные или полуструктурированные данные на этапе преобразования. Этот процесс включает в себя очистку, обогащение и структурирование данных для анализа и хранения. С другой стороны, простые конвейеры данных, предназначенные для непрерывной потоковой передачи, больше подходят для однородных источников данных, где поддерживается согласованный формат. Они эффективно управляют постоянным потоком данных, но не могут обеспечить такой же уровень сложных возможностей преобразования, как конвейеры ETL, для сложных и разнообразных структур данных. 

Многогранность

Что касается сложности, конвейеры ETL требуют больше усилий по предварительному проектированию и разработке по сравнению с конвейерами данных, особенно из-за процесса преобразования данных. Однако эти усилия значительно сокращаются, поскольку современные инструменты ETL берут на себя большую часть тяжелой работы. 

Инструменты и экосистема

Говоря об инструментах, инструменты и экосистема также играют роль в процессе принятия решений. Конвейеры ETL имеют хорошо зарекомендовавший себя набор инструментов и инфраструктур, часто тесно интегрированных с хранилищами данных и традиционными системами бизнес-аналитики. Это делает их надежным выбором для организаций с устаревшими системами и средой структурированных данных. 

С другой стороны, конвейеры данных используют более широкую экосистему, включающую такие технологии, как Apache Kafka, Apache Flink или Apache Spark для обработки данных в реальном времени. Они хорошо согласуются с растущей тенденцией развития технологий больших данных и облачных решений, обеспечивая масштабируемость и гибкость в выборе инструментов, которые лучше всего подходят для конкретных случаев использования. В конечном счете, выбор между конвейером данных и конвейером ETL зависит от характера ваших данных, требований к обработке, а также уровня гибкости и возможностей реального времени, которые требуются для вашей интеграции.

Конвейер данных против ETL: основной вывод

Хотя ETL и конвейеры данных используются взаимозаменяемо, это два разных термина. Инструменты ETL извлекают, преобразуют и загружают данные, тогда как инструменты конвейера данных могут включать или не включать преобразование данных. 

Обе методологии имеют свои плюсы и минусы. Перемещение данных из одного места в другое означает, что различные операторы могут систематически и правильно реагировать на запрос вместо того, чтобы просматривать различные исходные данные. 

Хорошо структурированный конвейер данных и конвейер ETL повышают эффективность управления данными. Они также упрощают менеджерам данных быстрое выполнение итераций для удовлетворения растущих требований бизнеса к данным.

Важно помнить, что на самом деле вам, возможно, не придется выбирать между реализацией конвейера данных или конвейера ETL, поскольку их можно стратегически использовать вместе. Во многих реальных сценариях речь идет об их совместном использовании для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса. Например, вы можете использовать конвейеры ETL для обработки структурированных пакетных данных с четко определенными преобразованиями. Это может быть особенно полезно при работе с историческими данными или сценариями, когда периодических обновлений достаточно. Между тем, более широкий конвейер данных может обрабатывать потоковую передачу данных в реальном времени, оркестрацию и другие задачи, выходящие за рамки традиционного ETL. 

Итак, если вы сравниваете разные инструменты интеграции данных чтобы выполнить ETL или конвейеры данных, дайте Astera попробуйте! Вы также можете подписаться на демо-версию или поговорить с нашим торговым представителем, чтобы бесплатно обсудить ваш вариант использования.