数据分析最重要的一个方面是收集数据并使用户可以访问。根据您选择的数据加载方法, 您可以显著加快洞察时间并提高整体数据准确性, 尤其是因为它来自更多的来源和不同的格式。etl(提取、转换、加载) 是一种从整个组织收集数据并为分析做好准备的高效和有效的方法。
定义的数据加载
数据加载是指 etl 的 “加载” 组件。从多个源 (提取) 检索和组合数据 (提取)、清理和格式化 (转换) 后, 将其加载到存储系统 (如云数据仓库) 中。
etl 在数据集成过程中提供帮助, 该过程可对不同的数据类型进行标准化, 使其可用于许多不同个人和团队的查询、操作或报告。由于当今的组织越来越依赖自己的数据来做出更智能、更快速的业务决策, etl 需要具有可扩展性和简化性, 以提供最大的好处。
数据加载的好处
在 etl 发展到当前状态之前, 组织必须手动加载数据, 或者为每个不同的数据库或源使用几个不同的 etl 供应商。可以理解的是, 这使得这个过程比需要的要慢和复杂–加强数据孤岛, 而不是分解它们。
如今, etl 流程(包括数据加载) 旨在实现速度、效率和灵活性。但更重要的是, 它可以扩展以满足大多数企业不断增长的数据需求。随着物联网和互联设备等技术的不断普及, etl 可以轻松地适应数据源的激增。它还可以处理任意数量的数据类型和格式, 无论是结构化的、半结构化的还是非结构化的。
数据加载带来的挑战
许多 etl 解决方案都是基于云的, 这也是它们的速度和可扩展性的原因。但是, 具有传统的内部部署基础结构和数据管理流程的大型企业通常使用自定义生成的脚本通过自定义配置收集自己的数据并将其加载到存储系统中。这可以:
- 慢慢来分析.每次添加或更改数据源时, 都必须重新配置系统, 这需要时间, 并妨碍快速决策的能力。
- 增加出错的可能性.更改和重新配置为人为错误、重复或丢失数据以及其他问题打开了大门。
- 需要专业知识.内部 it 团队通常缺乏自己对 etl 功能进行编码和监视所需的技能 (和带宽)。
- 需要昂贵的设备.除了投资于合适的人力资源外, 组织还必须购买、安置和维护硬件和其他设备, 才能在现场运行流程。
数据加载的方法
由于数据加载是更大的 etl 过程的一部分, 因此组织需要正确了解可用的etl 工具和方法的类型, 以及哪种工具和方法最适合其需要、预算和结构。
基于云.云中的 etl 工具是为速度和可扩展性而构建的, 通常支持实时数据处理
批处理.etl 工具, 可在每天或每周的同一计划时间处理批处理移动数据。它最适用于大量数据和不一定需要实时访问其数据的组织。
开源.许多开源 etl 工具具有相当高的成本效益, 因为它们的代码库是可公开访问的、可修改的和可共享的。虽然这些工具是商业解决方案的一个很好的替代方案, 但仍然需要一些自定义或手工编码。