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定義: ETL

Web サイトがユーザーから収集する情報は、消費習慣をモデル化することを目的としています。この情報は他の原因にも使用できます。いずれの場合も、データに語らせるには産業プロセス全体が必要です。 ETL は、データセンターでの詳細な分析に向けた最初の 3 つのステップをまとめます。この投稿は、このトリオについての理解を深めることを目的としています。

データの抽出、変換、ロード、または ETL

物理的なサプライ チェーンと同様に、データ センターには定期的に供給が行われます。データ ウェアハウスには、大量の生の情報が保存されます。これらは統合され、分類されてサイロが形成されます。このようにして、さまざまな情報やパラメータが運用システムから取得されます。コピーは将来の分析のためにデータ ウェアハウスに送信されます。この統一システムは、ビジネス モデルをより深く理解することを目的としています。

データを抽出して仮想ウェアハウスに転送することをETLと呼びます。英語の頭字語が示すように、このプロセスには 3 つの異なる段階が含まれます。とはいえ、これはデータセンターで何が起こっているかを単純化して示したものです。実際には、情報はさらに複雑な経路をたどります。これには、転送や認証などの他の関連フェーズが含まれます。

データの識別と収集に基づくプロセス

データ抽出中に、特別なアルゴリズムがさまざまな場所から情報を取得します。情報はブラウザ、請求ソフトウェア、地理位置情報などから取得されます。さまざまな形式のファイルに加えて、スプレッドシート、アプリケーションの記録、さまざまなコンテンツが抽出されます。この段階では、情報は生の状態であり、まだ使用できません。

データは、データセンターに送信される前に変換される場合があります。これは、帯域幅が依然として制限されているモバイルから発信される特定のコンテンツの場合に当てはまります。したがって、抽出はファイル サイズ圧縮を使用して行われます。そうは言っても、ギガバイト範囲の特定の情報はソースから取得されることもあります。リアルタイムで送信されるデータもあれば、収集前にコンパイルされるデータもあります。

情報の輸送とデジタル変革

任意のソースから抽出されたデータは、2 つの結果を引き起こす可能性があります。場合によっては、それらは直接分析ソフトウェアを目的としています。また、仲介システムを経由することもあります。後者は、悪用を待つ間の保管場所として使用できます。データ サイエンティストは、情報の抽出直後に情報の変換をスケジュールする場合があります。

ほとんどのデータ分析プロセスではコンテンツの変換が必要です。この手順は回路によって異なります。ほとんどの場合、これには適切な形式の変更が含まれます。とはいえ、専用のアルゴリズムが生データのクリーニングを処理できます。一部のロボットには、ファイルを組み立てたりグループ化するという使命もあります。次に、出力でより信頼性の高い結果を得るためにデータの検証も行われます。

データ抽出

データベースをロードする 2 つの方法

データ ウェアハウスは 2 つの方法でプロビジョニングされます。

  • フルロードとは、データが初めて配信されるときのことを指します。これには、まとめて配信される大量の情報が含まれます。
  • 増分負荷には、一定の間隔または大きなバッチで中継される少量の情報が含まれます。

データセンターで受信されると、分析された情報はいくつかの可能な経路をたどります。多くの場合、専門家はクエリを使用するソフトウェアを使用してそれらを分析します。要約統計または予測が表示される場合があります。場合によっては、タスクが非常に複雑なため、ビジネス インテリジェンス チーム全体に任せなければならないことがあります。これらの専門家は、スポンサーの期待に応じてさまざまな方法で寄付を伝える方法を知っています。

標準化されたデータ活用の強みと限界

ETL または ELT プロセスは、データ マイニングを専門とする企業に固有です。とはいえ、大企業や新興企業は小規模ながらその恩恵を受けることができます。データの抽出と分析により、商業ブランドは最善の決定を下せるようになりました。予測の精度は情報源の多さだけでなく、収集される情報の質にも左右されます。さらに、マーケティング戦略は活動と地理的位置に基づいて決定する必要があります。

ETL を完璧に習得することで、分析、機械学習、人工知能の自動化が実現します。後者はモノのインターネットの進化にも貢献します。家電製品のインターフェースは、フィードバックと期待を考慮して設計されています。データマイニングの分野は目立たないままですが、日常生活の簡素化に大きく貢献しています。最新の自動車からデジタル医療、バイオ農業、ロボット工学に至るまで、あらゆるものを ETL で改善できます。

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