Современные конвейеры данных имеют больше смысла, чем вы думаете

Пузырь доткомов 90-х годов привел к созданию различных сервисных компаний, и с тех пор предложения ИТ-компаний росли в геометрической прогрессии. Параллельно с этим происходил экспоненциальный рост доступности данных, который растет день ото дня.

Например: Сегодня Pizza Hut собирает данные из различных источников, таких как социальные сети, текстовые SMS, мобильные телефоны, приложения, системы наблюдения, интеллектуальные устройства и многие другие, и объединяет их с данными о продажах, демографическими и географическими данными, чтобы получить максимальную информацию для оптимизации запасов, прямой рекламы. предлагает целевому потребительскому сегменту и оптимально управлять их цепочками поставок. Это было невозможно 20 лет назад, когда не было таких источников данных. Согласно отчету McKinsey & Co., точная интерпретация исторических данных может повысить операционную маржу более чем на 60%.

Изменения - единственная константа

Хотя источники данных могут постоянно меняться, рабочие процессы, создаваемые организациями для распределения необходимых данных, должны быть гибкими, надежными и легко перестраиваемыми при необходимости. Хотя данные могут быть «нефтью» для организации, это будет пустой тратой времени, энергии и капитала для организации, если она тратит месяцы только на построение конвейеров данных. Конвейеры должны быть динамичными, гибкими и не должны занимать месяцы, чтобы строить или вносить какие-либо изменения, если это необходимо. В конце концов, конвейер данных - это всего лишь инструмент, и организациям следует сосредоточиться на том, чтобы вкладывать свои таланты в то, что у них хорошо получается.

Традиционные рабочие процессы ETL

Чтобы получить важную информацию, компаниям необходимо сначала очистить, преобразовать и загрузить данные, собранные из различных источников. «Очистка данных» соответствует удалению пустых точек данных, тогда как «преобразование» подразумевает выполнение определенных вычислений, конкатенации и т. Д. Перед загрузкой данных в систему хранилища. Традиционные конвейеры данных следуют рабочему процессу «ETL» (извлечение, преобразование и загрузка). В рабочем процессе ETL пользователям приходится ждать завершения всего процесса даже для доступа к простой информации. На этапе преобразования к извлеченным данным применяется ряд правил и функций, в результате чего создается новая таблица, которая затем загружается в хранилище. Это занимает много времени, и в случае больших сложных наборов данных доступ к ним просто невозможен, пока преобразование не будет завершено.

Что меняется, когда мы меняем "Т" и "L"?

В отличие от вышеизложенного, в современном рабочем процессе «ELT» все данные уже загружены и могут быть использованы в любой момент времени. Проще говоря, преобразование в ELT выполняется во время выполнения запроса. Выходные результаты в обоих случаях абсолютно одинаковы, но поскольку все данные уже загружены, легко продолжить выполнение других запросов в той же среде, что помогает найти наилучшее возможное преобразование для соответствующего варианта использования. Следовательно, ELT гораздо более эффективен и гибок в контексте разработки. С помощью ELT мы можем выполнять больше преобразований, тестировать больше запросов напрямую без каких-либо временных сложностей, как в ETL.

Неужели реализовать так же просто, как сдвигать буквы?

Внедрение рабочих процессов ELT является более сложным по сравнению с традиционным ETL, поскольку требует глубоких знаний об инструментах, а также необходимо тщательно спроектировать основной репозиторий. ETL использует меньше места и дает более чистые результаты. Однако традиционный ETL требует значительного обслуживания по сравнению с ELT. Традиционный ETL использует фиксированные таблицы и временные шкалы и реализует несколько сценариев для создания представлений, что также означает удаление данных для удаления представления. Напротив, ELT создает специальные представления, которые просты в использовании для всех, а также соответствуют более низким затратам и меньшим затратам на обслуживание.

Хотя ETL по-прежнему может быть полезен для перемещения небольших подмножеств данных в хранилища данных, он становится сложным по мере увеличения набора данных с точки зрения объема, сложности или разнообразия или даже когда возрастает потребность в скорости обработки и анализа данных.

Где фигурирует Зетта?

Учитывая все богатые новые источники данных, традиционные способы больше не могут быстро и оптимально реагировать на бизнес-задачи. В Zetta мы создали абсолютно простой облачный конвейер данных ELT, который вы можете использовать для централизации всех ваших данных в вашем хранилище данных всего за несколько минут.

Функции:

В реальном времени

Создавайте конвейеры данных и отслеживайте их в режиме реального времени без особых усилий.

Масштабируемый

Вы можете добавлять новые источники данных в любое время, не дожидаясь месяца.

Встроенное машинное обучение

Анализ данных становится настолько простым, когда вы применяете машинное обучение для принятия решений, сопоставляя сотни точек данных.

Красивая визуализация

Просматривайте свои данные и аналитику в красивой форме, поскольку мы встроили Google Data Studio и другие интеграции, такие как Tableau и Loooker.

Сделано для компаний, управляемых данными

Мы используем ту же серверную технологию, что и Google для своих продуктов. Теперь вы можете представить, что мы имели в виду под «компаниями, управляемыми данными». Мы упрощаем сбор и централизацию ваших данных, чтобы вы могли сосредоточиться на том, чтобы сделать своих клиентов счастливыми.

Чтобы узнать больше, посетите наш сайт getzettadata.com.

Автор: Ашутош Икаде