לא נמצאו תוצאות

החיפוש שלך לא תאם לאף תוצאה.

אנו ממליצים לך לנסות לבצע את הפעולות הבאות כדי למצוא את מה שאתה מחפש:

  • בדוק את האיות בחיפוש מילות המפתח שלך.
  • השתמש במילים נרדפות למילת המפתח שהקלדת, לדוגמה, נסה “יישום” במקום “תוכנה.”
  • התחל חיפוש חדש.
צור קשר התחבר אל Oracle Cloud

מה זה ETL?

חילוץ, טרנספורמציה וטעינה (ETL) הוא התהליך שארגונים מונעי נתונים משתמשים בהם כדי לאסוף נתונים ממקורות מרובים ולאחר מכן לחבר אותם יחד כדי לתמוך בגילוי, דיווח, ניתוח וקבלת החלטות.

מקורות הנתונים יכולים להיות מגוונים מאוד בסוג, בפורמט, בנפח ובאמינות, ולכן יש לעבד את הנתונים כדי שיהיו שימושיים בשילובם. מאגרי הנתונים היעד עשויים להיות מסדי נתונים, מחסני נתונים או אגמי נתונים, בהתאם למטרות וליישום הטכני.

שלושת השלבים הנבדלים של ETL

לחלץ
במהלך החילוץ, ETL מזהה את הנתונים ומעתיקה אותם ממקורותיו, כך שהוא יכול להעביר את הנתונים למאגר הנתונים היעד. הנתונים יכולים להגיע ממקורות מובנים ובלתי מובנים, לרבות מסמכים, מיילים, יישומים עסקיים, מסדי נתונים, ציוד, חיישנים, צדדים שלישיים ועוד.

שינוי צורה
מכיוון שהנתונים שחולצו הם גולמיים בצורתם המקורית, יש למפות אותם ולהמיר אותם כדי להכין אותם למאגר הנתונים הסופי. בתהליך הטרנספורמציה, ETL מאמת, מאמת, מבטל כפילות ו/או אוסף את הנתונים בדרכים שהופכות את הנתונים המתקבלים לאמינים וניתנים לשאילתה.

לִטעוֹן
ETL מעביר את הנתונים שעברו טרנספורמציה אל מאגר הנתונים היעד. שלב זה יכול לכלול טעינה ראשונית של כל נתוני המקור, או שהוא יכול להיות טעינה של שינויים מצטברים בנתוני המקור. אתה יכול לטעון את הנתונים בזמן אמת או באצוות מתוזמנות.

ELT או ETL: מה’האם ההבדל?

שלב הטרנספורמציה הוא ללא ספק המורכב ביותר בתהליך ה-ETL. לפיכך, ETL ו-ELT נבדלים בשתי נקודות עיקריות:

  • מתי מתרחש השינוי
  • מקום השינוי

במחסן נתונים מסורתי, נתונים מופקים תחילה מ"מערכות מקור" (מערכות ERP, מערכות CRM וכו'). כלי OLAP ושאילתות SQL תלויים בסטנדרטיזציה של הממדים של מערכי נתונים כדי להשיג תוצאות מצטברות. המשמעות היא שהנתונים צריכים לעבור סדרה של טרנספורמציות.

באופן מסורתי, טרנספורמציות אלו נעשו לפני שהנתונים נטענו למערכת היעד, בדרך כלל מחסן נתונים יחסי.

עם זאת, ככל שהטכנולוגיות הבסיסיות לאחסון ועיבוד הנתונים העומדות בבסיס מחסני הנתונים מתפתחות, הפך אפשרי לבצע טרנספורמציות בתוך מערכת היעד. גם תהליכי ETL וגם תהליכי ELT כוללים אזורי הבמה. ב-ETL, אזורים אלו נמצאים בכלי, בין אם הוא קנייני או מותאם אישית. הם יושבים בין מערכת המקור (למשל מערכת CRM) למערכת היעד (מחסן הנתונים).

לעומת זאת, עם ELTs, אזור ההיערכות נמצא במחסן הנתונים, ומנוע מסד הנתונים שמניע את ה-DBMS עושה את הטרנספורמציות, בניגוד לכלי ETL. לכן, אחת ההשלכות המיידיות של ELTs היא שאתה מאבד את פונקציות הכנת הנתונים והניקוי שכלי ETL מספקים כדי לסייע בתהליך שינוי הנתונים.

ETL ומחסני נתונים ארגוניים

באופן מסורתי, כלים עבור ETL שימשו בעיקר כדי לספק נתונים מחסני נתונים ארגוניים תמיכה ביישומי בינה עסקית (BI). כגון מחסני נתונים נועדו לייצג מקור אמין של אמת על כל מה שקורה בארגון בכל הפעילויות. הנתונים במחסנים אלה בנויים בקפידה עם סכימות, מטא נתונים וכללים קפדניים שמנהלים את אימות הנתונים.

כלי ה-ETL עבור מחסני נתונים ארגוניים חייבים לעמוד בדרישות שילוב נתונים, כגון עומסי אצווה בנפח גבוה וביצועים גבוהים; תהליכי אינטגרציה מונעי אירועים, מטפטפים; טרנספורמציות ניתנות לתכנות; ותזמורות כדי שיוכלו להתמודד עם הטרנספורמציות וזרימות העבודה התובעניות ביותר ויהיה להם מחברים למקורות הנתונים המגוונים ביותר.

לאחר טעינת הנתונים, יש לך אסטרטגיות מרובות לשמירה על סנכרון בין מאגרי הנתונים של המקור והמטרה. אתה יכול לטעון מחדש את מערך הנתונים המלא מעת לעת, לתזמן עדכונים תקופתיים של הנתונים העדכניים ביותר, או להתחייב לשמור על סנכרון מלא בין המקור למחסן הנתונים היעד. אינטגרציה כזו בזמן אמת מכונה לכידת נתונים שינוי (CDC). עבור תהליך מתקדם זה, כלי ה-ETL צריכים להבין את סמנטיקה של העסקאות של מסדי הנתונים של המקור ולשדר נכון את העסקאות הללו למחסן הנתונים היעד.

ETL ו-Data March

Data March הם מאגרי מידע קטנים וממוקדים יותר ממחסני נתונים ארגוניים. הם יכולים, למשל, להתמקד במידע על מחלקה בודדת או קו מוצרים בודד. בגלל זה, המשתמשים בכלי ETL ל-Data Marts הם לרוב מומחי קו עסקים (LOB), מנתחי נתונים ו/או מדעני נתונים.

כלי ETL עבור Data March חייבים להיות ניתנים לשימוש על ידי אנשי עסקים ומנהלי נתונים, במקום על ידי מתכנתים וצוות IT. לכן, לכלים אלה צריך להיות זרימת עבודה ויזואלית כדי להקל על הגדרת צינורות ETL.

ללמוד על עיצוב זרימת נתונים ללא קוד

ETL או ELT ואגמי נתונים

אגמי נתונים עקוב אחר דפוס שונה ממחסני נתונים ומארצי נתונים. אגמי נתונים בדרך כלל מאחסנים את הנתונים שלהם באחסון אובייקטים או ב-Hadoop Distributed File Systems (HDFS), ולכן הם יכולים לאחסן נתונים פחות מובנים ללא סכימה; והם תומכים במספר כלים לשאילתה של נתונים לא מובנים.

דפוס נוסף אחד זה מאפשר הוא חילוץ, טעינה והתמרה (ELT), שבו הנתונים מאוחסנים “כפי שהוא” תחילה, ויעברו טרנספורמציה, ינותחו ויעובדו לאחר שהנתונים ייקלטו באגם הנתונים. דפוס זה מציע מספר יתרונות.

  • כל הנתונים מוקלטים; שום אות לא אובד עקב צבירה או סינון.
  • ניתן להכניס נתונים מהר מאוד, וזה שימושי עבור האינטרנט של הדברים (IoT) סטרימינג, ניתוח יומנים, מדדי אתרים וכן הלאה.
  • זה מאפשר גילוי של מגמות שלא היו צפויות בזמן הלכידה.
  • זה מאפשר פריסה של חדש בינה מלאכותית (AI) טכניקות שמצטיינות בזיהוי דפוסים במערך נתונים גדולים ובלתי מובנים.

כלי ETL עבור אגמי נתונים כוללים כלי שילוב נתונים חזותיים, מכיוון שהם יעילים עבור מדעני נתונים ומהנדסי נתונים. כלים נוספים המשמשים לעתים קרובות בארכיטקטורת אגם נתונים כוללים את הדברים הבאים:

  • הזרמת ענן שירותים שיכולים להטמיע זרמים גדולים של נתונים בזמן אמת לתוך אגמי נתונים להעברת הודעות, יומני יישומים, טלמטריה תפעולית, מעקב אחר נתונים של זרם קליקים באינטרנט, עיבוד אירועים וניתוחי אבטחה. תאימות עם קפקא מבטיחה ששירותים אלה יכולים לאחזר נתונים ממקורות נתונים כמעט אינסופיים.
  • שירותי ענן מבוססי ספארק שיכול לבצע במהירות משימות עיבוד ושינוי נתונים על מערכי נתונים גדולים מאוד. שירותי Spark יכולים לטעון את מערכי הנתונים מאחסון אובייקטים או HDFS, לעבד ולהמיר אותם בזיכרון על פני אשכולות ניתנים להרחבה של מופעי מחשוב, ולכתוב את הפלט בחזרה לאגם הנתונים או למחסני נתונים ו/או מחסני נתונים.

מקרי שימוש ב-ETL

תהליך ה-ETL הוא בסיסי עבור תעשיות רבות בגלל יכולתו להטמיע נתונים במהירות ובאמינות לתוך אגמי נתונים עבור מדע וניתוח נתונים, תוך יצירת מודלים באיכות גבוהה. פתרונות ETL יכולים גם לטעון ולשנות נתוני עסקאות בקנה מידה כדי ליצור תצוגה מסודרת מנפחי נתונים גדולים. זה מאפשר לעסקים לדמיין ולחזות מגמות בתעשייה. מספר תעשיות מסתמכות על ETL כדי לאפשר תובנות ניתנות לפעולה, קבלת החלטות מהירה ויעילות רבה יותר.

שירותים פיננסיים
מוסדות שירותים פיננסיים אוספים כמויות גדולות של נתונים מובנים ובלתי מובנים כדי לקבל תובנות לגבי התנהגות צרכנים. תובנות אלו יכולות לנתח סיכונים, לייעל את השירותים הפיננסיים של הבנקים, לשפר פלטפורמות מקוונות, ואפילו לספק לכספומטים מזומנים.

נפט וגז
תעשיות הנפט והגז משתמשות בפתרונות ETL כדי ליצור תחזיות לגבי שימוש, אחסון ומגמות באזורים גיאוגרפיים ספציפיים. ETL פועלת לאסוף מידע רב ככל האפשר מכל החיישנים של אתר חילוץ ולעבד את המידע הזה כדי שיהיה קל לקרוא אותו.

רכב
פתרונות ETL יכולים לאפשר לסוכנים וליצרנים להבין את דפוסי המכירה, לכייל את מסעות הפרסום השיווקיים שלהם, לחדש מלאי ולעקוב אחר לידים של לקוחות.

תקשורת
עם הנפח חסר התקדים ומגוון הנתונים המופקים כיום, ספקי תקשורת מסתמכים על פתרונות ETL כדי לנהל ולהבין טוב יותר את הנתונים הללו. לאחר עיבוד וניתוח הנתונים הללו, עסקים יכולים להשתמש בהם לשיפור הפרסום, המדיה החברתית, קידום אתרים, שביעות רצון לקוחות, רווחיות ועוד.

בריאות
עם הצורך להפחית עלויות תוך שיפור הטיפול, תעשיית הבריאות משתמשת בפתרונות ETL לניהול רישומי חולים, איסוף מידע ביטוחי ועמידה בדרישות רגולטוריות מתפתחות.

מדעי החיים
מעבדות קליניות מסתמכות על פתרונות ETL ובינה מלאכותית (AI) כדי לעבד סוגים שונים של נתונים המיוצרים על ידי מוסדות מחקר. לדוגמה, שיתוף פעולה בפיתוח חיסונים מצריך איסוף, עיבוד וניתוח של כמויות אדירות של נתונים.

מגזר ציבורי
עם יכולות האינטרנט של הדברים (IoT) שצצות כל כך מהר, ערים חכמות משתמשות ב-ETL ובכוח הבינה המלאכותית כדי לייעל את התנועה, לנטר את איכות המים, לשפר את החניה ועוד.

מוצרים ופתרונות ETL

חבילת אדריכלות מוכוונת שירות (SOA).
כיצד תוכל להפחית את המורכבות של שילוב אפליקציות? עם יכולות אינטגרציה פשוטות של ענן, נייד, מקומי ו-IoT—הכל בתוך פלטפורמה אחת—פתרון זה יכול לספק זמן מהיר יותר לאינטגרציה ופרודוקטיביות מוגברת, יחד עם עלות כוללת נמוכה יותר של בעלות (TCO). יישומים ארגוניים רבים, כולל Oracle E-Business Suite, משתמשים רבות במוצר זה כדי לתזמן זרימות נתונים.

שער הזהב
טרנספורמציה דיגיטלית דורשת לעתים קרובות להעביר נתונים מהמקום שבו הם נלכדים למקום שבו הם נלכדים’נדרש, ו-GoldenGate נועד לפשט את התהליך הזה. Oracle גולדן גייט הוא פתרון שכפול נתונים במהירות גבוהה לאינטגרציה בזמן אמת בין מסדי נתונים הטרוגניים הממוקמים במקום, בענן או במסד נתונים אוטונומי. GoldenGate משפרת את זמינות הנתונים מבלי להשפיע על ביצועי המערכת, ומספקת גישה לנתונים בזמן אמת ודיווח תפעולי.

הזרמת ענן
הזרמת הענן שלנו הפתרון מספק פתרון מנוהל במלואו, ניתן להרחבה ועמיד להטמעה וצריכה של זרמי נתונים בנפח גבוה בזמן אמת. השתמש בשירות זה להעברת הודעות, יומני יישומים, טלמטריה תפעולית, נתוני זרימת קליקים באינטרנט, או כל מקרה אחר שבו נתונים מופקים ומעובדים באופן רציף ורציף במודל הודעות פרסום-הרשמה. זה תואם באופן מלא לספארק וקפקא.