ETL
ETL का मतलब एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड है। यह वह प्रक्रिया है जो डेटा-संचालित संगठन कई स्रोतों से डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग करते हैं और फिर इसे खोज, रिपोर्टिंग, विश्लेषण और निर्णय लेने में सहायता के लिए एक साथ लाते हैं।
यह सोचना आकर्षक है कि डेटा वेयरहाउस बनाना केवल कई स्रोतों से डेटा निकालना और 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 लेने वालों के लिए एक उपकरण के रूप में इसके मूल्य का समर्थन कर सकता है। डेटा वेयरहाउस सिस्टम को व्यवसाय विकास के साथ बदलने की जरूरत है। ETL डेटा वेयरहाउस सिस्टम की एक निरंतर गतिविधि है और इसे तेज़, कम्प्यूटरीकृत और अच्छी तरह से आधिकारिक होना आवश्यक है।
एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस के लिए ETL टूल को उच्च-मात्रा, उच्च-निष्पादन बैच लोड सहित डेटा एकीकरण आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए; घटना-संचालित, ट्रिकल-फीड एकीकरण प्रक्रिया; प्रोग्राम करने योग्य परिवर्तन; और ऑर्केस्ट्रेशन ताकि वे सबसे अधिक मांग वाले परिवर्तनों और वर्कफ़्लो से निपट सकें और सबसे विशिष्ट डेटा स्रोतों के लिए कनेक्टर हों।
ETL के कई क्षेत्रों में कई उपयोग के मामले हैं। उनमें से एक ग्राहक डेटा से मूल्य प्राप्त कर रहा है और ग्राहक एक ब्रांड के साथ कई तरह से संवाद करते हैं। ईटीएल इन सभी ग्राहक डेटा को कई स्रोतों से जोड़ता है, सूचना को एक मानक प्रारूप में देखने के लिए बदलता है, और फिर इसे डेटा वेयरहाउस या विश्लेषण के लिए एकाधिक डेटा स्रोतों में लोड करता है।
जब कंपनी आसानी से अपने डेटा का विश्लेषण कर सकती है जो सभी एक ही भाषा और एक ही स्थान पर है, तो इससे संगठन को अपने ब्रांड के साथ ग्राहक की बातचीत का सटीक 360-डिग्री दृश्य मिलता है। यह संगठन को ग्राहकों की जरूरतों को समझने और उन्हें अत्यधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
ईएलटी
ELT का मतलब एक्सट्रेक्ट, लोड और ट्रांसफॉर्म है। यह विभिन्न स्रोतों से जानकारी निकालने और लक्ष्य डेटा वेयरहाउस में लोड करने का चरण है। ईएलटी पारंपरिक अर्क, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईटीएल) प्रक्रिया का एक विकल्प है। यह बेहतर उपलब्धि के लिए प्रक्रिया के परिवर्तन तत्व को लक्ष्य डेटाबेस में धकेलता है। बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए आवश्यक विशाल डेटा सेट को संसाधित करने के लिए यह सुविधा बहुत फायदेमंद है।
क्योंकि यह पहले से ही डेटा स्टोरेज इन्फ्रास्ट्रक्चर में निर्मित प्रोसेसिंग क्षमता का लाभ उठाता है, ELT ट्रांज़िट में डेटा खर्च करने में लगने वाले समय को कम करता है और दक्षता में सुधार करता है।
यह स्टेजिंग विधि में डेटा अखंडता विश्लेषण को लागू कर सकता है, प्रक्रिया में एक और चरण को निजी होने और प्रक्रिया में सबसे उपयुक्त बिंदु पर असाइन करने में सक्षम बनाता है। यह विधि यह प्रदान करने में भी मदद करती है कि परिवर्तन के लिए केवल साफ और जांचा गया डेटा ही वेयरहाउस में लोड किया जाता है।