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정의: ETL

웹사이트가 귀하로부터 수집하는 정보는 소비 습관을 모델링하기 위한 것입니다. 이 정보는 다른 원인에도 사용될 수 있습니다. 모든 경우에 데이터가 말하도록 하려면 전체 산업 프로세스가 필요합니다. ETL은 데이터 센터의 심층 분석을 위한 첫 3단계를 통합합니다. 이 게시물을 통해 트리오를 더 잘 이해할 수 있습니다.

데이터 추출, 변환 및 로드 또는 ETL

물리적 공급망과 마찬가지로 데이터 센터도 정기적으로 공급됩니다. 데이터 웨어하우스는 많은 양의 원시 정보를 수용합니다. 이들은 통합되고 분류되어 사일로를 형성합니다. 따라서 다양한 정보와 매개변수는 운영 시스템에서 가져옵니다. 향후 분석을 위해 복사본이 데이터 웨어하우스로 전송됩니다. 이 통합 시스템은 비즈니스 모델을 더 잘 이해하기 위한 것입니다.

데이터를 추출하여 가상웨어 하우스로 전송하는 것을 ETL이라고 합니다. 영어의 약어에서 알 수 있듯이 프로세스에는 3가지 단계가 포함됩니다. 즉, 이것은 데이터 센터에서 일어나는 일을 단순화하여 표현한 것입니다. 실제로 정보는 훨씬 더 복잡한 경로를 따릅니다. 여기에는 전송 및 인증을 포함한 기타 관련 단계가 포함됩니다.

데이터 식별 및 수집을 기반으로 한 프로세스

데이터를 추출하는 동안 특수 알고리즘이 다양한 위치에서 정보를 가져옵니다. 정보는 브라우저, 청구 소프트웨어, 지리적 위치 등을 통해 얻을 수 있습니다. 다양한 형식의 파일 외에도 스프레드시트, 애플리케이션 녹음, 다양한 컨텐츠가 추출됩니다. 이 단계에서는 정보가 원시 상태이므로 아직 사용할 수 없습니다.

데이터가 데이터 센터로 전송되기 전에 변환되는 경우도 있습니다. 이는 대역폭이 제한된 모바일에서 나오는 특정 콘텐츠의 경우입니다. 따라서 추출은 파일 크기 압축을 통해 수행됩니다. 즉, 기가바이트 범위의 특정 정보를 소스에서 가져올 수도 있습니다. 일부 데이터는 실시간으로 전송되는 반면 다른 데이터는 수집되기 전에 컴파일됩니다.

정보의 전송 및 디지털 전환

모든 소스에서 추출된 데이터는 두 가지 결과를 따를 수 있습니다. 때로는 분석 소프트웨어용으로 직접 제작되는 경우도 있습니다. 때로는 중개 시스템을 통과하기도 합니다. 후자는 활용을 기다리는 동안 저장 위치가 될 수 있습니다. 때때로 데이터 과학자는 추출 직후 정보 변환을 예약합니다.

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대부분의 데이터 분석 프로세스에는 콘텐츠 변환이 필요합니다. 이 단계는 회로에 따라 다릅니다. 대부분의 경우 적절한 형식을 변경하는 작업이 포함됩니다. 즉, 전용 알고리즘이 원시 데이터 정리를 처리할 수 있습니다. 일부 로봇에는 파일을 모으거나 그룹화하는 임무도 있습니다. 그런 다음 출력에서 ​​훨씬 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 데이터 검증도 수행됩니다.

데이터 추출

데이터베이스를 로드하는 두 가지 방법

데이터 웨어하우스는 두 가지 방법으로 프로비저닝됩니다.

  • 전체 로드는 데이터가 처음으로 전달되는 시점을 의미합니다. 여기에는 한 조각으로 전달되는 많은 양의 정보가 포함됩니다.
  • 증분 로드에는 정기적으로 또는 대규모 배치로 전달되는 소량의 정보가 포함됩니다.

데이터 센터에 수신되면 분석된 정보는 여러 가능한 경로를 따릅니다. 종종 전문가들은 쿼리를 사용하는 소프트웨어로 이를 분석합니다. 요약 통계나 예측이 나타날 수 있습니다. 때로는 작업이 너무 복잡해서 전체 비즈니스 인텔리전스 팀에 맡겨야 하는 경우도 있습니다. 이 전문가들은 후원자의 기대에 따라 기부금이 다양한 방식으로 전달되도록 하는 방법을 알게 될 것입니다.

표준화된 데이터 활용의 강점과 한계

ETL 또는 ELT 프로세스는 데이터 마이닝을 전문으로 하는 회사에만 적용됩니다. 즉, 대기업과 스타트업은 소규모로 혜택을 누릴 수 있습니다. 데이터 추출 및 분석을 통해 상업 브랜드는 최선의 결정을 내릴 수 있었습니다. 예측의 정확성은 소스의 다양성뿐만 아니라 수집된 정보의 품질에 따라 달라집니다. 또한 마케팅 전략은 활동과 지리적 위치에 따라 결정되어야 합니다.

ETL의 완벽한 숙달 덕분에 분석, 기계 학습 및 인공 지능의 자동화가 현실화됩니다. 후자는 사물 인터넷의 진화에도 기여합니다. 가전제품의 인터페이스는 피드백과 기대를 고려하여 설계되었습니다. 비록 여전히 신중한 분야이지만, 데이터 마이닝 분야는 일상생활의 단순화에 막대한 기여를 하고 있습니다. 현대 자동차부터 디지털 의학, 생명공학 농업, 로봇 공학에 이르기까지 모든 것이 ETL을 통해 개선될 수 있습니다.