Что такое конвейер ETL?

ETL означает Извлечение, Преобразование, Загрузка. Конвейер ETL — это процедура извлечения данных из одного или нескольких источников, их преобразования в соответствии с требованиями и загрузки в целевую систему (системы). Например, ETL может объединять информацию о компании с ее транзакционными данными, находящимися в разных исходных системах, и сохранять эту новую информацию в S3 в качестве целевой системы. Без конвейера ETL данные извлекаются из различных исходных систем, а затем сохраняются в промежуточной системе хранения для выполнения преобразования, которое может быть загружено в целевую систему. Это делает традиционный процесс ETL медленным и сложным.

Почему конвейеры ETL важны?

Основная цель конвейера ETL — сделать данные доступными для различных целей, таких как анализ данных, запуск системы бизнес-аналитики, обучение моделей машинного обучения, создание хранилищ данных, озер данных и многое другое. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы получить полезную информацию о бизнесе или предоставить услуги клиенту. Все эти системы полезны только в том случае, если данные, которые они обрабатывают, точно соответствуют ожиданиям этих систем. Если полученные данные не соответствуют ожиданиям, это приведет к неправильным выводам. Конвейеры ETL могут помочь решить эту проблему, всегда автоматически выполняя предопределенные шаги как часть процесса ETL.

Это одно из многих преимуществ, которые дает использование конвейера ETL. В дополнение к этому, ETL полезен в:

  • Избавление от значительных затрат времени на подготовку и извлечение информации из данных
  • Поддержание высокого качества данных
  • Надежное предоставление данных.
  • Переход от устаревших систем к более масштабируемым системам.
  • Работа с большими данными.
  • Удовлетворение разнообразных требований к данным различными командами внутри организации.
  • Ускорение проектов, требовательных к данным.
  • В соответствии с законами о конфиденциальности данных, такими как GDPR (Общее положение о защите данных), никакие данные не обрабатываются вручную.
  • Создание общего хранилища данных.

Где конвейеры ETL используются в проектах ML?

Как упоминалось ранее, одной из основных целей конвейеров ETL является создание данных после нескольких шагов, управляемых ETL. Проекты машинного обучения требуют данных в качестве входных данных. Чтобы иметь хорошо работающую модель машинного обучения, ключевыми являются чистые и значимые данные. В зависимости от модели некоторые важные шаги, такие как очистка и переформатирование данных, могут быть реализованы как часть конвейера ETL. Таким образом, упрощается обработка данных.

Я надеюсь, что этот пост дал вам более конкретное представление о конвейерах ETL. Теперь вы знаете об основных принципах важности конвейеров ETL. В нашем следующем посте вы узнаете, как организовать конвейеры ETL для непрерывной обработки входящих данных, как только они станут доступны автоматически.