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Definition: ETL

Die Informationen, die Websites von Ihnen sammeln, dienen der Modellierung von Konsumgewohnheiten. Diese Informationen können sogar für andere Zwecke genutzt werden. In allen Fällen ist ein ganzer industrieller Prozess erforderlich, um die Daten zum Sprechen zu bringen. ETL vereint die ersten drei Schritte zu einer detaillierten Analyse in einem Rechenzentrum. Dieser Beitrag lädt Sie ein, das Trio besser zu verstehen.

Datenextraktion, -transformation und -laden oder ETL

Wie in einer physischen Lieferkette wird ein Rechenzentrum regelmäßig beliefert. Das Data Warehouse beherbergt eine große Menge an Rohinformationen. Diese werden zu Silos zusammengefasst und klassifiziert. Dabei werden verschiedenste Informationen und Parameter aus betrieblichen Systemen übernommen. Kopien werden zur späteren Analyse an das Data Warehouse gesendet. Dieses einheitliche System soll dem besseren Verständnis von Geschäftsmodellen dienen.

Das Extrahieren von Daten und deren Übertragung in das virtuelle Lager wird als ETL bezeichnet. Wie das Akronym aus dem Englischen vermuten lässt, umfasst der Prozess drei verschiedene Phasen. Dies ist jedoch eine vereinfachte Darstellung dessen, was in einem Rechenzentrum passiert. In Wirklichkeit folgen die Informationen einem viel komplexeren Weg. Es umfasst weitere verwandte Phasen, einschließlich Übertragung und Authentifizierung.

Ein Prozess, der auf der Identifizierung und Erhebung von Daten basiert

Bei der Datenextraktion kümmern sich spezielle Algorithmen darum, Informationen von verschiedenen Orten zu übernehmen. Die Informationen können von einem Browser, einer Abrechnungssoftware, Geolokalisierung usw. stammen. Neben Dateien in verschiedenen Formaten werden auch Tabellenkalkulationen, Bewerbungsaufzeichnungen und verschiedene Inhalte extrahiert. Zu diesem Zeitpunkt sind die Informationen roh und können noch nicht verwendet werden.

Manchmal werden Daten transformiert, bevor sie an ein Rechenzentrum gesendet werden. Dies ist bei bestimmten Inhalten der Fall, die von Mobiltelefonen stammen, deren Bandbreite weiterhin begrenzt ist. Daher erfolgt die Extraktion mit Komprimierung der Dateigröße. Bestimmte Informationen im Gigabyte-Bereich können jedoch auch an der Quelle entnommen werden. Einige Daten werden in Echtzeit übertragen, während andere vor der Erfassung zusammengestellt werden.

Der Transport und die digitale Transformation von Informationen

Daten, die aus einer beliebigen Quelle extrahiert werden, können zu zwei Ergebnissen führen. Manchmal sind sie direkt für Analysesoftware gedacht. Manchmal durchlaufen sie auch ein Zwischensystem. Letzteres kann ein Speicherort sein, der auf die Nutzung wartet. Gelegentlich planen Datenwissenschaftler die Transformation von Informationen unmittelbar nach der Extraktion.

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Die meisten Datenanalyseprozesse erfordern eine Inhaltstransformation. Dieser Schritt variiert je nach Schaltung. Meistens geht es dabei um die Änderung des entsprechenden Formats. Allerdings können dedizierte Algorithmen die Bereinigung der Rohdaten übernehmen. Manche Roboter haben auch die Aufgabe, Dateien zusammenzustellen oder zu gruppieren. Hinzu kommt noch die Validierung der Daten, um deutlich zuverlässigere Ergebnisse am Ausgang zu erhalten.

Datenextraktion

Zwei Methoden zum Laden von Datenbanken

Ein Data Warehouse wird auf zwei Arten bereitgestellt.

  • Volllast bezieht sich auf den allerersten Zeitpunkt, zu dem Daten bereitgestellt werden. Hierbei handelt es sich um eine große Menge an Informationen, die am Stück geliefert werden.
  • Bei der inkrementellen Belastung handelt es sich um kleine Informationsmengen, die in regelmäßigen Abständen oder in größeren Stapeln weitergeleitet werden.

Sobald die zerlegten Informationen in einem Rechenzentrum empfangen werden, folgen sie mehreren möglichen Pfaden. Häufig analysieren Spezialisten sie mit Software, die Abfragen nutzt. Es können zusammenfassende Statistiken oder Prognosen entstehen. Manchmal ist die Aufgabe so komplex, dass sie einem gesamten Business Intelligence-Team anvertraut werden muss. Diese Experten wissen, wie sie die Spenden je nach den Erwartungen des Sponsors auf unterschiedliche Weise zum Ausdruck bringen können.

Stärken und Grenzen der standardisierten Datenverwertung

ETL- oder ELT-Prozesse sind speziell für Unternehmen gedacht, die sich auf Data Mining spezialisiert haben. Allerdings können auch große Konzerne und Start-ups im Kleinen davon profitieren. Die Datenextraktion und -analyse hat es kommerziellen Marken ermöglicht, die besten Entscheidungen zu treffen. Die Genauigkeit von Prognosen hängt von der Vielfalt der Quellen, aber auch von der Qualität der gesammelten Informationen ab. Darüber hinaus müssen Marketingstrategien auf der Grundlage der Aktivität und des geografischen Standorts festgelegt werden.

Die Automatisierung von Analysen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden dank der perfekten Beherrschung von ETL Realität. Letzteres trägt auch zur Entwicklung des Internets der Dinge bei. Die Schnittstelle von Haushaltsgeräten wurde unter Berücksichtigung von Rückmeldungen und Erwartungen entworfen. Obwohl es diskret bleibt, trägt der Bereich Data Mining enorm zur Vereinfachung des täglichen Lebens bei. Von modernen Automobilen bis hin zu digitaler Medizin, biotechnischer Landwirtschaft und Robotik kann mit ETL alles verbessert werden.