ETL 管道:自動數據提煉

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ETL 管道是將企業轉變為智慧、半自主生物的數據處理系統。本文深入探討了它們的核心,並向您展示了如何在您的公司中實施它們。

ETL 管道最常見的用例是從資料庫中提取數據並將其移動到不同的資料庫或文件系統位置。您想要這樣做的原因有很多,但最常見的原因是您當前的資料庫可能沒有足夠的容量,或者您需要更多存儲空間來存儲檔。

但這還不是全部。 

ETL 管道的自動化解決了更多問題,例如生成源源不斷的改進反饋和見解,這些反饋和見解隨時可用。 

讓我們更深入地挖掘。 

什麼是 ETL 管道?

ETL 管道由一組用於數據遷移、轉換、載入和清理的工具和流程組成。它用於將數據從一個源系統提取到另一個目標系統。 

ETL 管道可以分為三個主要元件:源系統、轉換和載入器。

源系統 是原始數據的來源。這可以是磁碟上的現有資料庫或檔等。它包含需要處理的所有數據。它可以是關係資料庫、Excel 電子表格或任何其他類型的數據源。

轉換是轉換原始數據的過程,以便使其更易於其他系統(如資料庫、Web 服務或源系統本身不支援的應用程式)使用。換句話說,此元件將源中的原始數據轉換為對應用程式邏輯有意義的格式。例如,如果您正在處理銷售數據,並且想要計算每個月的總收入,則此步驟會將原始數據轉換為每月總計。

載入器是一種工具,可將轉換后的數據載入到目標系統(如SQL Server或Oracle Databas)中,以便其他系統(如報告和商業智慧工具)可以對其進行進一步處理。

此外,這些核心流程中還有其他步驟。 

提取 ETL 管道:自動數據提煉

載入轉換

這些轉換在每次轉換之後進行,以確保在處理過程中不會發生錯誤,並在處理大量數據時提供更好的性能。您可以使用它們將所有必要的資訊從一個表載入到另一個表中(例如,將歷史記錄從一個表載入到另一個表中)。 

載入操作

這些操作可以對資料庫中的不同表執行每日更新(例如,更新產品價格)。它們可能包括諸如根據庫存水準在現有產品表中插入新行或根據到期日期刪除舊行等內容。如果我們在這裡談論現實生活中的應用程式,這些可能包括每天根據我們的業務用戶設置的某些標準添加新客戶、刪除過期客戶等。 

報告操作

在執行所有數據轉換后,是時候進行報告了。您可以使用 SQL Server Reporting Services 或 Power BI 報告來獲取有關 ETL 到目前為止的運行情況的即時反饋。

使用 ETL 管道有什麼好處?

自動化數據管道有很多好處。其中許多都強調了公司通信和反饋中支援智能創新的更高效率。

節省時間和資源

使用 ETL 管道的主要好處是,您可以通過編寫腳本在一個位置執行所有轉換來自動執行該過程。這樣可以確保您在所有系統上獲得一致的結果,這意味著手動執行諸如使用 Excel 電子表格創建報告或在不同應用程式之間手動複製檔等操作所花費的時間更少。 

想像一下,您的員工收集和清理數據所花費的時間突然被釋放出來。這意味著繁瑣和重複的數據收集任務不再使您的團隊陷入困境。因此,他們可以自由地從事創意和管理業務。 

減少錯誤並闡明數據見解

您還可以更好地控制數據發生的情況。如果在轉換過程中有任何錯誤,您可以在離開系統之前捕獲它們。因此,數據的端點(您的服務或產品與客戶聯繫的地方)會尊重他們的反饋。 

消除冗餘

最後,一切都發生在一個腳本中。這意味著您無需擔心多人同時處理同一報表。您只需編寫一個腳本,讓每個人都運行它。

如何在您的業務中實施 ETL 管道。

許多公司已經開始在其業務中實施ETL流程。主要原因是:

  • 需要數據一致性以及將來自不同來源的資訊提取到單個資料庫或系統中的能力。

  • 您可以使用分析數據並生成數據的自動化流程來解決數據質量問題。這將説明您提高組織的績效、降低成本並提高客戶滿意度。 

  • 需要準確及時的客戶資訊。這將説明您改善客戶服務,降低成本並提高客戶滿意度。數據準確性是決定您的業務未來效率的最重要因素之一。

但是,如何讓作為 ETL 管道的數據提煉廠投入運行呢?

你可以從Facebook或Reddit等社交媒體平臺收集數據集,然後審查Yelp等網站。 

在內部,您可以從電子郵件中收集關鍵數據,並使用該資訊來識別服務和產品中的差距。從這裡,您可以製作要處理的優先順序清單。 

在更大的範圍內,可以使用來自互聯網的數據自動為您的業務提供數據。然後,您可以將其組織為可讀的格式,如 PDF、Excel 工作表或 CVS 檔。 

您可以在我們的 數據集綜合指南中閱讀有關在何處查找數據的更多資訊。但是現在,讓我們向您展示使用稱為網路爬蟲的自動化軟體腳本收集數據的要點。 

使用網路抓取工具自動執行 ETL 管道。

使用 Web 抓取 工具自動化您的 ETL 管道是一個允許您自動執行資料處理管道所有步驟的過程。

  • 通過網路爬蟲和網路抓取收集數據
  • 數據清理,例如從數據集中刪除重複項或錯誤記錄
  • 解析和清理文字檔
  • 將 CSV 檔載入到資料庫中
  • 數據可視化,例如創建條形圖和圖形

您可以使用單獨的工具手動執行所有這些步驟,但這需要大量學習,並且如果您不知道自己在做什麼,則可能會出現許多錯誤。 

您可以在我們的抓取工具研究中發現一些可用的服務,這些 工具 可以為您完成大部分此過程。 

如果您決定使用這些簡化的服務,我們建議您將它們與輪換 的住宅代理配對。簡而言之,它們可以加快數據處理速度,擴大您在互聯網上的覆蓋範圍,保護您免受數據漏洞的侵害,並繞過IP禁令。 

要瞭解有關住宅代理的更多資訊,請查看我們的 博客,或聯繫IPBurger團隊以獲取更多解決方案。 

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