Автоматизация ETL и ELT с ИИ: что это такое и что оценивать
Практическое руководство по ETL и ELT с помощью ИИ: что можно автоматизировать, что по-прежнему требует проверки человеком и какие вопросы задавать при оценке инструментов.
ETL и ELT в одном абзаце
ETL (извлечение, преобразование, загрузка) перемещает данные из исходных систем, преобразует их и загружает в целевое хранилище, например хранилище данных. ELT сначала загружает сырые данные и преобразует их уже внутри цели. Оба подхода дают чистые и согласованные данные, на которые могут опираться аналитика и машинное обучение.
ETL в сравнении с ELT
| Аспект | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Где выполняется преобразование | На отдельном этапе обработки до загрузки | Внутри целевой платформы после загрузки |
| Типичное применение | Строгая очистка или маскирование до попадания данных в цель | Цели с мощной обработкой внутри платформы и необходимостью хранить сырые данные |
| Что учесть | Мощность слоя обработки | Управление сырыми данными, хранящимися в цели |
Где может помочь ИИ
- Поиск данных, имеющихся в базах данных, файлах и API.
- Профилирование столбцов и предложение ключей, соединений и связей.
- Подготовка черновиков конвейеров и преобразований, которые может проверить человек.
- Предложение правил качества данных с учётом того, как выглядят данные.
Что по-прежнему требует участия людей
- Определение бизнес-правил. Инструмент может предположить, что два столбца совпадают, но только бизнес знает, означают ли они одно и то же.
- Утверждение сгенерированных конвейеров до их запуска в продуктиве.
- Определение требований к доступу, хранению и маскированию конфиденциальных данных.
- Расследование сбоев и неожиданных значений.
Контрольный список для оценки
- Каждый сгенерированный шаг виден, редактируется и может быть отклонён.
- Источники и цели в вашем стеке проверены в используемых вами версиях.
- Правила качества данных заданы явно, а их результаты фиксируются.
- Планирование, мониторинг и обработка сбоев входят в продукт.
- Вы знаете, где работает платформа и где обрабатываются данные.
Подход DAXORA Studio
DAXORA Studio предлагает конвейеры ETL/ELT на визуальном холсте для проверки и утверждения инженерами, проверяет качество данных до их использования и строит прогнозные модели в том же рабочем пространстве. Подробнее — на странице Studio.
Связанные страницы
Посмотрите DAXORA Studio, Insight и Forge на своём сценарии
Расскажите, где хранятся ваши данные и какие решения нужно поддерживать. Мы покажем, как применяются платформы.