ETL
ETL का मतलब एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, और लोड है। यह वह प्रक्रिया है जिसे डेटा-संचालित संगठन कई स्रोतों से डेटा इकट्ठा करने और फिर खोज, रिपोर्टिंग, विश्लेषण, और निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए इसे एक साथ लाने के लिए उपयोग करते हैं।
यह सोचना लुभावना है कि डेटा वेयरहाउस बनाना केवल कई स्रोतों से डेटा निकालना और इसे डेटा वेयरहाउस के डेटाबेस में लोड करना है। ETL प्रक्रिया को डेवलपर्स, विश्लेषकों, परीक्षकों, शीर्ष प्रशासन सहित कई हितधारकों से सक्रिय इनपुट की आवश्यकता होती है, और यह तकनीकी रूप से कठिन है।
यह निर्णय निर्माताओं के लिए एक उपकरण के रूप में अपने मूल्य का समर्थन कर सकता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम को व्यावसायिक विकास के साथ बदलने की आवश्यकता है। ETL डेटा वेयरहाउस सिस्टम की एक निरंतर गतिविधि है और इसे तेज़, स्वचालित, और अच्छी तरह से आधिकारिक होना आवश्यक है।
एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस के लिए ETL उपकरण डेटा एकीकरण आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए, जिसमें उच्च-मात्रा, उच्च-निष्पादन बैच लोड; इवेंट-संचालित, ट्रिकल-फीड एकीकरण प्रक्रिया; प्रोग्रामेबल ट्रांसफॉर्मेशन; और ऑर्केस्ट्रेशन शामिल हैं ताकि वे सबसे अधिक मांग वाले ट्रांसफॉर्मेशन और वर्कफ्लो से निपट सकें और सबसे विशिष्ट डेटा स्रोतों के लिए कनेक्टर्स हों।
ETL के कई क्षेत्रों में कई उपयोग के मामले हैं। उनमें से एक ग्राहक डेटा से मूल्य प्राप्त करना है और ग्राहक कई तरीकों से ब्रांड के साथ संवाद करते हैं। ETL इन सभी ग्राहक डेटा को कई स्रोतों से एकत्र करता है, जानकारी को एक मानक प्रारूप का पालन करने के लिए परिवर्तित करता है, और फिर इसे विश्लेषण के लिए डेटा वेयरहाउस या कई डेटा स्रोतों में लोड करता है।
जब कंपनी आसानी से अपने डेटा का विश्लेषण कर सकती है जो सभी एक ही भाषा में और एक ही स्थान पर है, तो यह संगठन को ग्राहक के अपने ब्रांड के साथ इंटरैक्शन का सटीक 360-डिग्री दृश्य देता है। यह संगठन को ग्राहक की जरूरतों को समझने और उन्हें अत्यधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
ELT
ELT का मतलब एक्सट्रैक्ट, लोड, और ट्रांसफॉर्म है। यह विभिन्न स्रोतों से जानकारी निकालने और इसे टारगेट डेटा वेयरहाउस में लोड करने का चरण है। ELT पारंपरिक एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ETL) प्रक्रिया का एक विकल्प है। यह प्रक्रिया के ट्रांसफॉर्मेशन तत्व को बेहतर उपलब्धि के लिए टारगेट डेटाबेस पर धकेलता है। यह सुविधा बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) और बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए आवश्यक विशाल डेटा सेट को संसाधित करने के लिए बहुत फायदेमंद है।
क्योंकि यह डेटा स्टोरेज इंफ्रास्ट्रक्चर में पहले से निर्मित प्रोसेसिंग क्षमता का लाभ उठाता है, ELT ट्रांजिट में डेटा के खर्च होने वाले समय को कम करता है और दक्षता में सुधार करता है।
यह स्टेजिंग विधि में डेटा अखंडता विश्लेषण को लागू कर सकता है जो प्रक्रिया में एक और चरण को निजी और सबसे उपयुक्त बिंदु पर सौंपा गया है। यह विधि यह सुनिश्चित करने में भी मदद करती है कि वेयरहाउस में ट्रांसफॉर्मेशन के लिए केवल साफ और जांचा गया डेटा लोड किया गया है।
