Automasi ETL dan ELT AI: apakah ia dan apa yang perlu dinilai
Panduan praktikal tentang ETL dan ELT berbantukan AI: apa yang boleh diautomasikan, apa yang masih memerlukan semakan manusia, dan soalan yang perlu ditanya semasa menilai alat.
ETL dan ELT dalam satu perenggan
ETL (ekstrak, transformasi, muat) memindahkan data daripada sistem sumber, membentuknya semula, kemudian memuatkannya ke sasaran seperti gudang data. ELT memuatkan data mentah dahulu dan mentransformasinya di dalam sasaran. Kedua-duanya menghasilkan data yang bersih dan konsisten yang boleh dipercayai oleh analitik dan pembelajaran mesin.
ETL berbanding ELT
| Aspek | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Di mana transformasi dijalankan | Dalam langkah pemprosesan berasingan sebelum dimuatkan | Di dalam platform sasaran selepas dimuatkan |
| Kesesuaian biasa | Pembersihan atau penyamaran ketat sebelum data sampai ke sasaran | Sasaran dengan pemprosesan dalam platform yang kukuh dan keperluan menyimpan data mentah |
| Perkara yang perlu dipertimbangkan | Kapasiti lapisan pemprosesan | Tadbir urus data mentah yang disimpan dalam sasaran |
Di mana AI boleh membantu
- Menemui data yang wujud merentas pangkalan data, fail dan API.
- Memprofilkan lajur dan mencadangkan kunci, cantuman dan hubungan.
- Mendraf saluran paip dan transformasi yang boleh disemak oleh manusia.
- Mencadangkan peraturan kualiti data berdasarkan rupa data.
Perkara yang masih memerlukan manusia
- Menentukan peraturan perniagaan. Alat boleh mencadangkan bahawa dua lajur sepadan, tetapi hanya pihak perniagaan tahu sama ada ia bermaksud perkara yang sama.
- Meluluskan saluran paip yang dijana sebelum ia dijalankan dalam pengeluaran.
- Menetapkan keperluan akses, pengekalan dan penyamaran untuk data sensitif.
- Menyiasat kegagalan dan nilai yang tidak dijangka.
Senarai semak penilaian
- Setiap langkah yang dijana boleh dilihat, disunting dan ditolak.
- Sumber dan sasaran dalam timbunan anda disahkan, dalam versi yang anda gunakan.
- Peraturan kualiti data adalah jelas dan keputusannya direkodkan.
- Penjadualan, pemantauan dan pengendalian kegagalan adalah sebahagian daripada produk.
- Anda tahu di mana platform dijalankan dan di mana data diproses.
Pendekatan DAXORA Studio
DAXORA Studio mencadangkan saluran paip ETL/ELT pada kanvas visual untuk disemak dan diluluskan jurutera, mengesahkan kualiti data sebelum digunakan, dan membina model ramalan dalam ruang kerja yang sama. Lihat halaman Studio untuk butiran.
Halaman berkaitan
Lihat DAXORA Studio, Insight dan Forge dengan kes penggunaan anda sendiri
Beritahu kami di mana data anda berada dan keputusan yang perlu disokong. Kami akan tunjukkan cara platform ini digunakan.