Namai Garsas 4 būdai, kuriais valdomas etl stebėjimas gali padėti išvengti trikdžių

4 būdai, kuriais valdomas etl stebėjimas gali padėti išvengti trikdžių

Anonim

ETL (ištraukimas, transformavimas ir įkėlimas) yra vienas iš svarbiausių procesų didžiųjų duomenų analizėje - tuo pačiu metu jis gali būti ir vienas didžiausių jos trūkumų. (Norėdami sužinoti daugiau apie didelius duomenis, žiūrėkite 5 naudingus didelių duomenų kursus, kuriuos galite lankyti internete.)

Priežastis, kodėl ETL yra tokia svarbi, yra ta, kad dauguma verslo renkamų duomenų, neapdorotos formos, nėra pasirengę analizės sprendimui. Norint, kad analizės sprendimas sudarytų įžvalgas, neapdorotus duomenis reikia išgauti iš programos, kurioje jie šiuo metu gyvena, paversti tokiu formatu, kurį galėtų skaityti analizės programa, ir tada įkelti į pačią analizės programą.

Šis procesas yra analogiškas maisto gaminimui. Jūsų neapdoroti ingredientai yra jūsų neapdoroti duomenys. Juos reikia išgauti (nusipirkti iš parduotuvės), paversti (virti), o po to krauti (dengti), kad juos būtų galima analizuoti (paragauti). Sunkumai ir išlaidos gali svyruoti nenuspėjamai - nesunku patiems pasigaminti „mac n 'sūrį“, tačiau kur kas sunkiau sukurti gurmanišką meniu 40 žmonių per vakarienę. Nereikia nė sakyti, kad padaryta klaida bet kuriuo metu gali padaryti jūsų maistą nevirškinamą.

4 būdai, kuriais valdomas etl stebėjimas gali padėti išvengti trikdžių