The perbezaan utama antara ETL dan Data Warehouse adalah bahawa ETL adalah proses mengekstrak, mengubah dan memuat data untuk menyimpannya di gudang data sementara gudang data adalah lokasi pusat yang digunakan untuk menyimpan data gabungan dari beberapa sumber data.

Gudang data adalah sistem yang membantu menganalisis data, melaporkan dan memvisualisasikannya untuk membuat keputusan perniagaan. Ia berorientasikan subjek, bersepadu, varian masa dan tidak mudah berubah. Namun, ada beberapa langkah yang harus diikuti sebelum menyimpan data ke gudang data. Proses ini dipanggil ETL. Ia melibatkan Pengekstrakan data, Transformasi, dan akhirnya, Memuatkannya ke gudang data. Oleh itu, perbezaan antara ETL dan Data Warehouse berpunca dari konsep asas ini.

Data Warehouse, ETL

Apa itu ETL

ETL bermaksud Ekstrak, Transform dan Muatkan. Dalam proses ini, pertama, data diekstrak dari pelbagai sumber data. Kemudian, ia diubah dan dimuat ke gudang data. ETL menunjukkan keseluruhan proses ini. Tahap Data IBM, Informatica, dan, Microsoft Integration adalah beberapa alat ETL peringkat perusahaan. Mari kita lihat setiap langkah ETL dengan lebih terperinci.

Pengekstrakan

Pengekstrakan adalah langkah pertama. Ia melibatkan pengekstrakan data dari pelbagai sumber data seperti pangkalan data. Satu fakta utama yang perlu diperhatikan semasa melakukan pengekstrakan adalah bahawa ia tidak boleh mempengaruhi prestasi atau masa tindak balas dari sumber data asal. Oleh itu, terdapat pelbagai strategi pengambilan data.

Pengekstrakan Penuh - Ini melibatkan pengekstrakan semua data dari semua sumber data. Penggunaan utama strategi ini adalah memuatkan gudang data pada tahap awal atau memuatkannya ketika sukar untuk mengenal pasti data yang diubah.

Pengekstrakan Separa (dengan pemberitahuan kemas kini) - Strategi ini lebih mudah dan pantas daripada pengambilan penuh. Ia hanya melibatkan pengekstrakan data yang diubah.

Pengekstrakan Separa (tanpa pemberitahuan kemas kini) - Ia melibatkan pengekstrakan data berdasarkan ciri utama tertentu. Sebagai contoh, jika sudah ada data yang diekstrak hingga semalam, adalah mungkin untuk mengekstrak data hari ini dan mengenal pasti perubahan di dalamnya.

Transformasi

Data yang diekstrak adalah data mentah, jadi tidak begitu berguna. Oleh itu, transformasi data berlaku pada langkah seterusnya. Ini melibatkan pembersihan, pemetaan, dan penukaran data. Tugas transformasi asas adalah seperti berikut:

Pemilihan - Memilih data yang diperlukan

Pemetaan - Mencari data dari pelbagai fail pencarian dan memadankan data yang memerlukan transformasi

Pembersihan data –Membersihkan data untuk menyeragamkannya

Ringkasan - Mengumpulkan dan menggabungkan data

Tugas transformasi data utama adalah seperti berikut.

Menyeragamkan - Oleh kerana data berasal dari pelbagai sumber, ia memerlukan standardisasi

Penukaran set watak dan pengendalian pengekodan - Menukar data menjadi pengekodan yang ditentukan

Mengira nilai - Mengira dan memperoleh lajur baru dari lajur yang ada.

Tumpahan dan gabungkan ladang - Memisahkan bidang menjadi beberapa bidang atau menggabungkan beberapa bidang menjadi satu bidang berdasarkan keperluan.

Penukaran unit ukuran - Melibatkan penukaran masa data, dll.

Ringkasan - Mengumpulkan dan menggabungkan data.

Menghapuskan pendua - Menghapus data pendua yang diterima dari pelbagai sumber.

Memuatkan

Ini adalah proses mengambil data yang telah disiapkan dan menyimpannya di gudang data. Terdapat pelbagai teknik memuatkan.

Beban Permulaan - Memuat gudang data untuk pertama kalinya.

Beban Tambahan - Menerapkan perubahan berterusan sekiranya perlu secara berkala.

Refresh Penuh - Hapus sepenuhnya kandungan satu atau beberapa jadual dan muat semula dengan data baru.

Apa itu Gudang Data

Data warehouse adalah sistem yang menyokong proses risikan perniagaan. Ia mengubah data menjadi maklumat yang bermakna untuk menganalisis perniagaan. Oleh itu, ia adalah sumber yang berharga bagi pengurusan organisasi dalam membuat keputusan.

Selanjutnya, data di gudang data dibahagikan kepada data mart. Masing-masing mengandungi data untuk pengguna tertentu. Mereka meningkatkan keselamatan dan integriti data. Biasanya, gudang data terletak di lokasi yang terpisah dari pangkalan data operasi biasa.

Perbezaan Antara ETL dan Gudang Data

Definisi

ETL adalah proses mengekstrak, mengubah dan memuatkan data dalam persekitaran pergudangan data. Sebaliknya, gudang data adalah repositori gabungan untuk semua data yang dikumpulkan oleh pelbagai sistem operasi perusahaan. Oleh itu, ini adalah perbezaan asas antara ETL dan gudang data.

Penggunaan

ETL adalah proses yang digunakan untuk mengubahsuai data sebelum menyimpannya di gudang data. Gudang data digunakan untuk mengambil keputusan perniagaan. Lebih-lebih lagi, ia meningkatkan kualiti dan konsistensi data dan meningkatkan kecerdasan perniagaan. Oleh itu, terdapat perbezaan antara ETL dan gudang data berdasarkan penggunaan individu.

Kesimpulannya

Dalam breif, perbezaan asas antara ETL dan gudang data adalah bahawa ETL adalah proses mengekstrak, mengubah dan memuat data untuk menyimpannya ke gudang data sementara gudang data adalah lokasi pusat yang digunakan untuk menyimpan data gabungan dari beberapa sumber data.

Rujukan:

1. “3 - Tutorial ETL | Extract Transform and Load ”, Vikram Takkar, 8 September 2015, Terdapat di sini.2. "Apa itu Gudang Data? - Definisi dari WhatIs.com. " SearchDataManagement, Terdapat di sini.

Gambar Kesopanan:

1. "KrisangelChap2-ETL" Oleh Kkristangel - Karya sendiri (CC BY-SA 4.0) melalui Wikimedia Commons2. "Gambaran keseluruhan gudang data" Oleh Hhultgren - Karya sendiri (Domain Awam) melalui Wikimedia Commons