| |||||||||||||||||||||||||||||||||
|
0. Самоучитель / В.А. Богатин. — М.: Триумф, 2008. — 240 c.
В. Сергеева. — Москва: РГГУ, 2011. — 208 c.
— М.: Питер, 2014. — 240 c.
А.1С:Зарплата и Управление персоналом 8.0. Самоучитель
С.1С:Предприятие за 5 занятий
, Рязанцев Д.1С:Предприятие. Зарплата и кадры. Секреты работы
бухгалтерия, торговля и склад.
Обучение с наставником – IBrainВ этом разделе мы собрали самые лучшие обучающие курсы – видеокурсы и онлайн-тренинги по таким программам как 1С Торговля и склад 8, 1С Бухгалтерия 8 и так далее. Данный софт – лидер рынка в России и нашел свое применение в самых разных областях (в том числе далеких от бухгалтерских задач). Умение программировать и вносить изменения в конфигурацию этого продукта даст вам большое преимущество при поиске работы, а владение нюансами софта – шанс карьерного роста.
Сортировать по:
Новое
Самое рейтинговое
Популярное
Показывать:
12
24
36
48
Видеокурс
Новые возможности 1С:ЗУП КОРП
Слушатели узнают о возможностях ЗУП КОРП, как начать использовать эти возможности, как отразить в системе юридическую и организационную структуру компании,.
..
1С:Учебный центр №1
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
Налоговый учет и расчет налога на прибыль
Налоговый учет — это сложно? Автоматический расчет налога на прибыль в 1С – всего лишь миф? Если это не так,…
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
НДС: расчет и работа в 1С
Станьте мастером по капризному НДС и обретите уверенность в себе путем освоения хитростей расчета НДС и обучения программы формировать декларацию.
..
Дина Краснова
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
Налог на прибыль для бухгалтера
Станьте мастером налогового учета и обретите уверенность в себе за счет освоения расчета налога на прибыль и обучения программы формировать…
Дина Краснова
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
Самоучитель 1С Бухгалтерия 8.3 для начинающих
В видеокурсе представлены реальные примеры с подробной инструкцией, отображающие все нюансы проведения операций бухгалтерского и налогового учета для предприятий различных…
Вячеслав Краснов
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
Самоучитель 1С Зарплата и УП
Самоучитель предназначен для самостоятельного обучения на дому в удобное для бухгалтера время. Используя в своей работе данный видеокурс, вы сможете.
..
Вячеслав Краснов
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка…
Подробнее
Видеокурс
1С 8.3. Пошаговые инструкции по УСН
Данный курс позволит вам изучить программу 1С Упрощенка 8.3 самостоятельно, на тех практических примерах, которые отражены в обучающем материале. Это…
Вячеслав Краснов
(0 оценок, среднее: 0,00 из 5)
Для того чтобы оценить запись, вы должны быть зарегистрированным пользователем сайта.
Загрузка.
..
Подробнее
Рубрики
Топ-10 примеров приложений больших данных в разных отраслях [обновлено]
Влиятельные деятели отрасли, академики и другие видные заинтересованные стороны, безусловно, согласны с тем, что за последние несколько больших данных произошли большие изменения в большинстве, если не во всех, типах современных отраслей годы. По мере того, как большие данные продолжают проникать в нашу повседневную жизнь, произошел значительный сдвиг акцента с шумихи, окружающей их, на поиск реальной ценности их использования.
Несмотря на то, что понимание ценности больших данных остается сложной задачей, другие практические проблемы, включая финансирование и окупаемость инвестиций и навыков, продолжают оставаться на переднем крае для нескольких различных отраслей, внедряющих большие данные. При этом, согласно отчетам Research and Market, ожидается, что к 2026 году объем мирового рынка больших данных достигнет 268,4 млрд долларов США9.
0003
Как правило, большинство организаций преследуют несколько целей при внедрении проектов с большими данными. В то время как основной целью для большинства организаций является улучшение качества обслуживания клиентов, другие цели включают снижение затрат, более целенаправленный маркетинг и повышение эффективности существующих процессов. В последнее время утечка данных также сделала усиление безопасности важной целью, которую стремятся реализовать проекты по работе с большими данными. Однако, что более важно, как вы относитесь к большим данным? Скорее всего, вы обнаружите, что вы либо:
- Попытка решить, есть ли истинная ценность в больших данных или нет.
- Оценка размера рыночных возможностей.
- Разработка новых услуг и продуктов, которые будут использовать большие данные.
- Уже используете решения для работы с большими данными. Репозиционирование существующих услуг и продуктов для использования больших данных или
- Уже используют решения для работы с большими данными.
Имея это в виду, взгляд с высоты птичьего полета на большие данные и их применение в различных отраслях поможет вам лучше понять, какова ваша роль или какой она может быть в будущем, в вашей отрасли или в различных отраслях.
Источник: Представлено на Everis Уилсоном Лукасом (обратите внимание, что на диаграмме показаны потенциальные возможности больших данных)
Вот список 10 самых популярных отраслей, использующих приложения для работы с большими данными:
- Банковское дело и ценные бумаги
- Коммуникации, СМИ и развлечения
- Поставщики медицинских услуг
- Образование
- Производство и природные ресурсы
- Правительство
- Страхование
- Розничная и оптовая торговля
- Транспорт
- Энергетика и коммунальные услуги
В этой статье мы рассмотрим, как перечисленные выше десять отраслевых вертикалей используют большие данные, отраслевые проблемы, с которыми сталкиваются эти отрасли, и как большие данные решают эти проблемы.
1. Банковское дело и ценные бумаги
Отраслевые проблемы больших данных
Исследование 16 проектов в 10 ведущих инвестиционных и розничных банках показывает, что проблемы в этой отрасли включают: раннее предупреждение о мошенничестве с ценными бумагами, тиковую аналитику, обнаружение мошенничества с картами, архивирование контрольных записей, отчетность о кредитных рисках предприятия, прозрачность сделок, преобразование данных о клиентах. , социальная аналитика для торговли, аналитика ИТ-операций и аналитика соответствия ИТ-политике, среди прочего.
Применение больших данных в банковской сфере и секторе ценных бумаг
Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) использует большие данные для мониторинга деятельности финансового рынка. В настоящее время они используют сетевую аналитику и процессоры естественного языка для обнаружения незаконной торговой деятельности на финансовых рынках.
Розничные трейдеры, крупные банки, хедж-фонды и другие так называемые «большие мальчики» на финансовых рынках используют большие данные для торговой аналитики, используемой в высокочастотной торговле, предторговой аналитике поддержки принятия решений, измерении настроений, прогнозной аналитике, и т.
д.
Эта отрасль также в значительной степени зависит от больших данных для анализа рисков, в том числе; борьба с отмыванием денег, управление корпоративными рисками спроса, «Знай своего клиента» и борьба с мошенничеством.
Поставщики больших данных, специфичные для этой отрасли, включают 1010data, Panopticon Software, Streambase Systems, Nice Actimize и Quartet FS.
2. Коммуникации, СМИ и развлечения
Отраслевые проблемы больших данных
Поскольку потребители ожидают мультимедиа по запросу в различных форматах и на различных устройствах, некоторые проблемы с большими данными в индустрии связи, медиа и развлечений включают:
- Сбор, анализ и использование информации о потребителях
- Использование мобильного контента и контента социальных сетей
- Понимание моделей использования мультимедийного контента в реальном времени
Применение больших данных в индустрии связи, СМИ и развлечений
Организации в этой отрасли одновременно анализируют данные о клиентах вместе с данными о поведении для создания подробных профилей клиентов, которые можно использовать для:
- Создание контента для разных целевых аудиторий
- Рекомендовать контент по запросу
- Измерение производительности контента
В качестве примера можно привести чемпионат Уимблдона (видео на YouTube), который использует большие данные для предоставления подробного анализа настроений по теннисным матчам для пользователей телевидения, мобильных устройств и Интернета в режиме реального времени.
Spotify, музыкальный сервис по запросу, использует аналитику больших данных Hadoop для сбора данных от миллионов пользователей по всему миру, а затем использует проанализированные данные для предоставления обоснованных музыкальных рекомендаций отдельным пользователям.
Amazon Prime, который стремится обеспечить отличное качество обслуживания клиентов, предлагая видео, музыку и книги Kindle в одном магазине, также активно использует большие данные.
Поставщики больших данныхв этой отрасли включают Infochimps, Splunk, Pervasive Software и Visible Measures.
3. Поставщики медицинских услуг
Отраслевые проблемы больших данных
Сектор здравоохранения имеет доступ к огромному количеству данных, но страдает от сбоев в использовании данных для сдерживания роста стоимости здравоохранения, а также от неэффективных систем, которые подавляют более быстрые и качественные медицинские преимущества по всем направлениям.
В основном это связано с тем, что электронные данные недоступны, неадекватны или непригодны для использования.
Кроме того, базы данных здравоохранения, содержащие информацию о здоровье, затрудняют связывание данных, которые могут показать закономерности, полезные в области медицины.
Источник: Большие данные в секторе здравоохранения, революционизирующие управление трудоемкими задачами
Другие проблемы, связанные с большими данными, включают исключение пациентов из процесса принятия решений и использование данных с различных легкодоступных датчиков.
Применение больших данных в секторе здравоохранения
Некоторые больницы, такие как Beth Israel, используют данные, собранные из мобильного приложения от миллионов пациентов, чтобы позволить врачам использовать доказательную медицину, а не проводить несколько медицинских/лабораторных тестов для всех пациентов, которые обращаются в больницу. Набор тестов может быть эффективным, но он также может быть дорогим и, как правило, неэффективным.
Бесплатные данные общественного здравоохранения и карты Google Maps использовались Университетом Флориды для создания визуальных данных, которые позволяют быстрее идентифицировать и эффективно анализировать медицинскую информацию, используемую для отслеживания распространения хронических заболеваний.
Obamacare также использует большие данные различными способами. Поставщики больших данных в этой отрасли включают Recombinant Data, Humedica, Explorys и Cerner.
Студенты, работающие с большими данными, также записываются в
Бесплатный курс для разработчиков больших данных Hadoop и Spark | Бесплатный курс для разработчиков и администраторов MongoDB | Бесплатный курс Apache Spark | Бесплатный курс PySpark | Бесплатный курс Hadoop Apache Spark Data Analytics Бесплатный курс
4. Образование
Отраслевые проблемы больших данных
С технической точки зрения серьезной проблемой в образовательной отрасли является объединение больших данных из разных источников и поставщиков и их использование на платформах, не предназначенных для различных данных.
С практической точки зрения персонал и учреждения должны изучить новые инструменты управления данными и анализа.
С технической стороны возникают проблемы с интеграцией данных из разных источников на разных платформах и от разных поставщиков, которые не предназначены для совместной работы.
С политической точки зрения вопросы конфиденциальности и защиты персональных данных, связанные с большими данными, используемыми в образовательных целях, являются сложной задачей.
Применение больших данных в образовании
Большие данные широко используются в высшем образовании. Например, Университет Тасмании. Австралийский университет, в котором обучается более 26 000 студентов, внедрил систему обучения и управления, которая, среди прочего, отслеживает, когда студент входит в систему, сколько времени он проводит на разных страницах системы, а также общий прогресс студента. со временем.
В другом случае использования больших данных в образовании они также используются для измерения эффективности учителя, чтобы обеспечить приятный опыт как для учащихся, так и для учителей. Успеваемость учителя может быть точно настроена и измерена по количеству учащихся, предмету, демографическим данным учащихся, устремлениям учащихся, поведенческой классификации и ряду других переменных.
На правительственном уровне Управление образовательных технологий Министерства образования США использует большие данные для разработки аналитики, чтобы помочь учащимся курсов, которые сбиваются с пути при использовании сертификационных онлайн-курсов по большим данным. Шаблоны щелчков также используются для обнаружения скуки.
поставщика больших данных в этой отрасли включают Knewton и Carnegie Learning и MyFit/Naviance.
5. Производство и природные ресурсы
Отраслевые проблемы больших данных
Растущий спрос на природные ресурсы, включая нефть, сельскохозяйственную продукцию, полезные ископаемые, газ, металлы и т. д., привел к увеличению объема, сложности и скорости обработки данных, с которыми сложно работать.
Точно так же большие объемы данных обрабатывающей промышленности остаются неиспользованными. Недостаточное использование этой информации препятствует повышению качества продукции, энергоэффективности, надежности и увеличению прибыли.
Применение больших данных в производстве и природных ресурсах
В отрасли природных ресурсов большие данные позволяют использовать прогнозное моделирование для поддержки принятия решений, которые использовались для приема и интеграции больших объемов данных из геопространственных данных, графических данных, текстовых и временных данных. Области интереса, где это использовалось, включают; сейсмическая интерпретация и характеристика коллектора.
Большие данные также использовались для решения современных производственных задач и получения конкурентных преимуществ, среди прочих преимуществ.
На приведенном ниже рисунке исследование Deloitte показывает использование возможностей цепочки поставок на основе больших данных, которые используются в настоящее время, и их ожидаемое использование в будущем.
Источник: Талант будущего по цепочке поставок
Поставщики больших данных в этой отрасли включают CSC, Aspen Technology, Invensys и Pentaho.
6. Правительство
Отраслевые проблемы больших данных
В правительстве наиболее серьезные проблемы связаны с интеграцией и функциональной совместимостью больших данных между различными государственными ведомствами и аффилированными организациями.
Применение больших данных в правительстве
В сфере государственных услуг большие данные имеют широкий спектр применений, включая исследования в области энергетики, анализ финансового рынка, обнаружение мошенничества, исследования в области здравоохранения и защиту окружающей среды.
Некоторые более конкретные примеры:
Большие данные используются при анализе больших объемов заявлений о социальной нетрудоспособности, поданных в Администрацию социального обеспечения (SSA), которые поступают в виде неструктурированных данных. Аналитика используется для быстрой и эффективной обработки медицинской информации для более быстрого принятия решений и выявления подозрительных или мошеннических заявлений.
Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) использует большие данные для выявления и изучения моделей болезней и заболеваний, связанных с пищевыми продуктами. Это позволяет быстрее реагировать, что привело к более быстрому лечению и меньшему количеству смертей.
Министерство внутренней безопасности использует большие данные для нескольких различных вариантов использования. Большие данные анализируются различными государственными органами и используются для защиты страны.
Поставщики больших данныхв этой отрасли включают Digital Reasoning, Socrata и HP.
7. Страхование
Отраслевые проблемы больших данных
Отсутствие персонализированных услуг, отсутствие персонализированного ценообразования и отсутствие целевых услуг для новых сегментов и конкретных сегментов рынка являются одними из основных проблем.
В ходе опроса, проведенного Marketforce, профессионалы в страховой отрасли определили проблемы, в том числе недостаточное использование данных, собранных аджастерами, и жажду лучшего понимания.
Применение больших данных в страховой отрасли
Большие данные используются в отрасли для предоставления клиентам информации о прозрачных и простых продуктах путем анализа и прогнозирования поведения клиентов на основе данных, полученных из социальных сетей, устройств с поддержкой GPS и видеозаписей с камер видеонаблюдения. Большие данные также позволяют лучше удерживать клиентов страховых компаний.
Когда дело доходит до управления претензиями, прогнозная аналитика из больших данных используется для более быстрого обслуживания, поскольку большие объемы данных могут быть проанализированы в основном на этапе андеррайтинга. Обнаружение мошенничества также было улучшено.
Благодаря массивным данным из цифровых каналов и социальных сетей для получения информации использовался мониторинг претензий в режиме реального времени на протяжении всего цикла подачи заявок.
Поставщики больших данных в этой отрасли включают Sprint, Qualcomm, Octo Telematics, The Climate Corp.
8. Розничная и оптовая торговля
Отраслевые проблемы больших данных
От традиционных розничных и оптовых торговцев кирпичом и минометом до современных трейдеров электронной коммерции, отрасль собрала много данных с течением времени. Эти данные, полученные с карт лояльности клиентов, POS-сканеров, RFID и т. д., недостаточно используются для улучшения качества обслуживания клиентов в целом. Любые внесенные изменения и улучшения были довольно медленными.
Применение больших данных в розничной и оптовой торговле
Розничные и оптовые магазины продолжают собирать большие данные из данных о лояльности клиентов, POS, инвентаризации магазинов, местных демографических данных.
На конференции по розничной торговле Big Show в Нью-Йорке в 2014 году такие компании, как Microsoft, Cisco и IBM, заявили о необходимости использования в розничной торговле больших данных для аналитики и других целей, в том числе:
- Оптимизация укомплектования персоналом с помощью данных о схемах покупок, местных мероприятиях и т. д.
- Снижение уровня мошенничества
- Своевременный анализ запасов
д.Использование социальных сетей также имеет большой потенциал и продолжает медленно, но верно внедряться, особенно в обычных магазинах. Социальные сети используются для поиска клиентов, удержания клиентов, продвижения продуктов и многого другого.
Поставщики больших данныхв этой отрасли включают First Retail, First Insight, Fujitsu, Infor, Epicor и Vistex.
9. Транспорт
Отраслевые проблемы больших данных
В последнее время огромные объемы данных из социальных сетей, основанных на местоположении, и высокоскоростные данные от телекоммуникаций повлияли на поведение в поездках. К сожалению, исследования, направленные на изучение поведения в поездках, продвигаются не так быстро.
В большинстве мест модели спроса на транспорт по-прежнему основаны на плохо изученных новых структурах социальных сетей.
Применение больших данных в транспортной отрасли
Некоторые применения больших данных правительствами, частными организациями и отдельными лицами включают:
- Использование больших данных правительствами: управление дорожным движением, планирование маршрутов, интеллектуальные транспортные системы, управление заторами (путем прогнозирования условий движения)
- Использование больших данных в частном секторе на транспорте: управление доходами, технологические усовершенствования, логистика и конкурентное преимущество (путем консолидации поставок и оптимизации грузоперевозок)
- Индивидуальное использование больших данных включает планирование маршрута для экономии топлива и времени, организацию поездок в сфере туризма и т. д.
д.Источник: Использование больших данных в транспортном секторе
Поставщики больших данных в этой отрасли включают Qualcomm и Manhattan Associates.
10. Энергетика и коммунальные услуги
Отраслевые проблемы больших данных
На изображении ниже показаны некоторые из основных проблем в сфере энергетики и коммунальных услуг.
Применение больших данных в энергетике и коммунальном хозяйстве
Смарт-считыватели счетчиковпозволяют собирать данные почти каждые 15 минут, а не один раз в день со старыми считывателями счетчиков. Эти детализированные данные используются для лучшего анализа потребления коммунальных услуг, что позволяет улучшить обратную связь с клиентами и лучше контролировать использование коммунальных услуг.
В коммунальных компаниях использование больших данных также позволяет лучше управлять активами и персоналом, что полезно для распознавания ошибок и их исправления как можно скорее, прежде чем произойдет полный сбой.
Поставщики больших данных в этой отрасли включают Alstom Siemens ABB и Cloudera.
Овладейте платформами Big Data и Hadoop, используйте функциональные возможности сервисов AWS и используйте инструмент управления базами данных с курсом инженера по большим данным.
Заключение
Изучив 10 отраслевых вертикалей, в том числе то, как большие данные играют роль в этих отраслях, вот несколько ключевых выводов:
- Реальные расходы на большие данные значительны.
- Чтобы извлечь выгоду из возможностей больших данных, вам необходимо:
- Ознакомьтесь с отраслевыми проблемами и поймите их.
- Понимать или знать характеристики данных каждой отрасли.
- Поймите, где происходят расходы.
- Соответствуйте потребностям рынка с помощью собственных возможностей и решений.
- Опыт работы в вертикальной отрасли является ключом к эффективному и действенному использованию больших данных.
Если есть что-то, что вы хотели бы добавить, изучить или узнать, не стесняйтесь комментировать ниже.
Если вы хотите стать экспертом по большим данным, у нас есть для вас подходящее руководство. Руководство по карьере в области больших данных даст вам представление о самых популярных технологиях, лучших компаниях, которые нанимают сотрудников, о навыках, необходимых для начала вашей карьеры в процветающей области больших данных, и предложит вам индивидуальную дорожную карту, чтобы стать успешным экспертом по большим данным. . Чтобы узнать больше, зарегистрируйтесь в нашей программе сертификации Data Engineering.
Процесс ETL (извлечение, преобразование и загрузка) в хранилище данных
Что такое ETL?
ETL — это процесс, который извлекает данные из различных исходных систем, затем преобразует данные (например, применяя вычисления, конкатенации и т. д.) и, наконец, загружает данные в систему хранилища данных. Полная форма ETL — извлечение, преобразование и загрузка.
Заманчиво думать, что создание хранилища данных — это просто извлечение данных из нескольких источников и загрузка в базу данных хранилища данных. Это далеко от истины и требует сложного процесса ETL. Процесс ETL требует активного участия различных заинтересованных сторон, включая разработчиков, аналитиков, тестировщиков, топ-менеджеров, и технически сложен.
Чтобы сохранить свою ценность в качестве инструмента для лиц, принимающих решения, система хранилища данных должна меняться вместе с бизнес-изменениями. ETL — это повторяющаяся деятельность (ежедневно, еженедельно, ежемесячно) системы хранилища данных, которая должна быть гибкой, автоматизированной и хорошо документированной.
В этом руководстве по ETL вы узнаете:
- Что такое ETL?
- Зачем вам ETL?
- Процесс ETL в хранилищах данных
- Шаг 1) Извлечение
- Шаг 2) Трансформация
- Шаг 3) Загрузка
- Инструменты ETL
- Передовой опыт процесса ETL
Зачем вам ETL?
Существует множество причин для внедрения ETL в организации:
- Это помогает компаниям анализировать свои бизнес-данные для принятия важных бизнес-решений.
- Транзакционные базы данных не могут ответить на сложные бизнес-вопросы, на которые можно ответить на примере ETL.
- Хранилище данных обеспечивает общий репозиторий данных
- ETL обеспечивает метод перемещения данных из различных источников в хранилище данных.
- При изменении источников данных хранилище данных будет автоматически обновляться.
- Хорошо спроектированная и задокументированная система ETL почти необходима для успеха проекта хранилища данных.
- Разрешить проверку правил преобразования, агрегирования и расчетов данных. Процесс
- ETL позволяет сравнивать выборочные данные между исходной и целевой системами.
- Процесс ETL может выполнять сложные преобразования и требует дополнительной области для хранения данных.
- ETL помогает перенести данные в хранилище данных. Преобразование в различные форматы и типы, чтобы придерживаться единой системы.
- ETL — это предопределенный процесс доступа и управления исходными данными в целевой базе данных.
- ETL в хранилище данных предлагает глубокий исторический контекст для бизнеса.
- Это помогает повысить производительность, потому что кодирует и повторно использует без необходимости технических навыков.
Процесс ETL в хранилищах данных
ETL представляет собой трехэтапный процесс
Этап 1) Извлечение
На этом этапе архитектуры ETL данные извлекаются из исходной системы в промежуточную область. Преобразования, если таковые имеются, выполняются в промежуточной области, чтобы производительность исходной системы не снижалась. Кроме того, если поврежденные данные копируются непосредственно из источника в базу данных хранилища данных, откат будет затруднен. Промежуточная область дает возможность проверить извлеченные данные перед их перемещением в хранилище данных.
Хранилище данных должно интегрировать системы с разными
СУБД, аппаратное обеспечение, операционные системы и протоколы связи.
Источники могут включать устаревшие приложения, такие как мэйнфреймы, специализированные приложения, устройства точки контакта, такие как банкоматы, коммутаторы вызовов, текстовые файлы, электронные таблицы, ERP, данные от поставщиков, партнеров и других.
Следовательно, перед физическим извлечением и загрузкой данных требуется логическая карта данных. Эта карта данных описывает взаимосвязь между источниками и целевыми данными.
Три метода извлечения данных:
- Полное извлечение
- Частичное извлечение — без уведомления об обновлении.
- Частичное извлечение — с уведомлением об обновлении
Независимо от используемого метода извлечение не должно влиять на производительность и время отклика исходных систем. Эти исходные системы являются действующими производственными базами данных. Любое замедление или блокировка могут повлиять на прибыль компании.
Во время извлечения выполняются некоторые проверки:
- Согласовать записи с исходными данными
- Убедитесь, что спам/нежелательные данные не загружены
- Проверка типа данных
- Удалить все типы повторяющихся/фрагментированных данных
- Проверить, все ли ключи на месте или нет
Шаг 2) Преобразование
Данные, извлеченные с исходного сервера, являются необработанными и непригодными для использования в исходном виде.
Поэтому его необходимо очистить, нанести на карту и преобразовать. Фактически, это ключевой этап, на котором процесс ETL добавляет ценность и изменяет данные, чтобы можно было создавать подробные отчеты бизнес-аналитики.
Это одна из важных концепций ETL, когда вы применяете набор функций к извлеченным данным. Данные, не требующие преобразования, называются прямым перемещением или передачей данных .
На этапе преобразования вы можете выполнять пользовательские операции с данными. Например, если пользователю нужна сумма выручки от продаж, которой нет в базе данных. Или если имя и фамилия в таблице находятся в разных столбцах. Их можно объединить перед загрузкой.
Ниже приведены проблемы целостности данных:
- Различное написание одного и того же человека, например Джон, Джон и т. д.
- Существует несколько способов обозначения названия компании, например Google, Google Inc.
- Использование разных названий, таких как Кливленд, Кливленд.
- Возможна ситуация, когда разные приложения генерируют разные номера счетов для одного и того же клиента.
- В некоторых файлах требуемые данные остаются пустыми
- В POS собран недействительный товар, так как ручной ввод может привести к ошибкам.
На этом этапе выполняются проверки
- Фильтрация — выберите для загрузки только определенные столбцы
- Использование правил и таблиц поиска для стандартизации данных
- Преобразование набора символов и обработка кодирования
- Преобразование единиц измерения, таких как преобразование даты и времени, преобразование валюты, числовое преобразование и т. д.
- Проверка проверки порога данных. Например, возраст не может быть больше двух цифр.
- Проверка потока данных из промежуточной области в промежуточные таблицы.
- Обязательные поля не должны быть оставлены пустыми.
- Очистка (например, сопоставление NULL с 0 или Gender Male с «M», а Female с «F» и т. д.)
- Разбить столбец на несколько и объединить несколько столбцов в один столбец.
- Транспонирование строк и столбцов,
- Использовать поиск для объединения данных
- Использование любой сложной проверки данных (например, если первые два столбца в строке пусты, то строка автоматически отклоняется от обработки)
Шаг 3) Загрузка
Загрузка данных в целевую базу данных хранилища данных является последним шагом процесса ETL. В типичном хранилище данных огромный объем данных необходимо загрузить за относительно короткий период (ночи). Следовательно, процесс загрузки должен быть оптимизирован для производительности.
В случае сбоя загрузки механизмы восстановления должны быть настроены на перезапуск с точки сбоя без потери целостности данных. Администраторы хранилища данных должны отслеживать, возобновлять и отменять загрузки в соответствии с преобладающей производительностью сервера.
Типы загрузки:
- Начальная загрузка — заполнение всех таблиц хранилища данных
- Добавочная загрузка — применение текущих изменений по мере необходимости периодически.
- Полное обновление — стирание содержимого одной или нескольких таблиц и перезагрузка со свежими данными.
Проверка загрузки
- Убедитесь, что данные ключевого поля не отсутствуют и не пусты.
- Проверка представлений моделирования на основе целевых таблиц.
- Убедитесь, что объединены значения и рассчитанные показатели.
- Проверка данных в таблице измерений, а также в таблице истории.
- Проверьте отчеты BI по загруженной таблице фактов и измерений.
Инструменты ETL
На рынке доступно множество инструментов ETL. Вот некоторые наиболее известные из них:
1. MarkLogic:
MarkLogic — это решение для хранения данных, которое упрощает и ускоряет интеграцию данных, используя множество корпоративных функций.
Он может запрашивать различные типы данных, такие как документы, отношения и метаданные.
https://www.marklogic.com/product/getting-started/
2. Oracle:
Oracle — это ведущая в отрасли база данных. Он предлагает широкий выбор решений для хранилищ данных как в локальной среде, так и в облаке. Это помогает оптимизировать взаимодействие с клиентами за счет повышения операционной эффективности.
https://www.oracle.com/index.html
3. Amazon RedShift:
Amazon Redshift — это инструмент хранилища данных. Это простой и экономичный инструмент для анализа всех типов данных с использованием стандартного SQL и существующих инструментов BI. Он также позволяет выполнять сложные запросы к петабайтам структурированных данных.
https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1
Вот полный список полезных инструментов хранилища данных.
Лучшие практики процесса ETL
Ниже приведены лучшие практики для шагов процесса ETL:
Никогда не пытайтесь очистить все данные:
Каждая организация хотела бы, чтобы все данные были чистыми, но большинство из них не готовы платить ждать или не готовы ждать.
Очистка всего этого просто заняла бы слишком много времени, поэтому лучше не пытаться очистить все данные.
Никогда ничего не очищать:
Всегда планируйте что-то очищать, потому что основная причина создания хранилища данных — предлагать более чистые и надежные данные.
Определите стоимость очистки данных:
Перед очисткой всех грязных данных важно определить стоимость очистки для каждого грязного элемента данных.
Для ускорения обработки запросов иметь вспомогательные представления и индексы:
Чтобы снизить затраты на хранение, сохраняйте сводные данные на магнитных лентах. Кроме того, требуется компромисс между объемом данных, которые необходимо сохранить, и их детальным использованием. Компромисс на уровне детализации данных для снижения затрат на хранение.
Резюме:
- ETL означает извлечение, преобразование и загрузку.
- ETL обеспечивает метод перемещения данных из различных источников в хранилище данных.
