Summarize this content to 400 words in Persian Lang “درک خطوط لوله ETL: استخراج، تبدیل، بارگذاری در مهندسی داده”
مقدمه
سلام،
در این مقاله، فرآیند ETL Pipeline را در مهندسی داده بررسی خواهیم کرد، اهمیت آن، اصول کار یک برنامه دنیای واقعی است.
ETL مخفف عبارت Extraction, Transformation and Loading است.
این شامل فرآیند جمع آوری داده ها برای منابع مختلف، پردازش داده ها و ذخیره آن برای مصرف کاربر است. یا یک دانشمند داده Oran Analyst.
ETL یک مفهوم بسیار کلیدی در مهندسی داده است. به عنوان یک مهندس داده مشتاق، نمی خواهید این را از دست بدهید.
با من بمون!!.
اساساً، ETL را می‌توان به عنوان فرآیندی تعریف کرد که شامل «واکشی» داده‌ها از منابع متفاوتی مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای، APIها (تداخل برنامه‌نویسی برنامه)، سرویس وب، حذف وب و غیره، و تبدیل این داده‌ها به اطلاعات و ذخیره‌سازی معنادار و منابعی است. آنها را در انبار داده یا مخازن.
منابع داده به اندازه اکنون گسترده نبوده اند. بنابراین این نیاز به توجه به داده ها و پردازش آن را می طلبد. از آنجایی که شرکت‌ها سعی می‌کنند با حجم زیادی از داده‌هایی که از طریق کسب‌وکار روزانه با آنها سروکار دارند کنار بیایند، تمایل دارند به دنبال راه بهتری برای بهبود فرآیند جمع‌آوری این اطلاعات باشند، پردازش آنها و بارگیری آنها برای ذخیره‌سازی.
با این حال، اینجاست که ETL وارد می شود. برای پردازش و مدیریت داده های مقیاس بزرگ در گردش کار مهندسی داده بسیار ضروری است.
ما در این مقاله با جزئیات بیشتر به این موضوع خواهیم پرداخت. بیایید به داخل بپریم!.
فرآیندها
عصاره معدن: –
این اولین قدم در میان سایر مراحل در فرآیند ETL است. مرحله استخراج مربوط به جمع آوری داده ها از منابع ناهمگن از فایل های Flat، API ها، وب سایت ها و غیره است.
در اینجا، داده ها پردازش نشده و از منبع شناسایی شده توسط مهندس داده گرفته شده است.
با این حال، توجه به این نکته مهم است که هنگام استخراج داده‌ها، فقط داده‌های مفید استخراج می‌شوند نه فقط «برخی داده‌ها».
همچنین، لازم به ذکر است که هنگام استخراج داده ها، کیفیت و احراز هویت داده ها ضروری است.
TRANSFORM; پالایش: –
این مرحله بعد از استخراج است. این شامل فرآیند تمیز کردن، قالب‌گیری، ادغام و غنی‌سازی داده‌های استخراج‌شده است. این شدیدترین بخش فرآیند خط لوله ETL است. زمان زیادی می برد اما ارزشش را دارد. اینجاست که داده های خام به معنی و اطلاعات مفید پردازش می شوند. همچنین می تواند شامل ادغام داده ها از منابع مختلف باشد.
توجه داشته باشید که در مرحله تبدیل داده ها، رعایت خط مشی های مقررات داده مهم است. این بدان معنی است که داده های شخصی و حساس به درستی در راستای امنیت داده ها و خط مشی رازداری مدیریت می شوند.
LOAD; استفاده کنید. :-
پس از یک فرآیند شدید استخراج یک داده تبدیل به اطلاعات مفید، داده ها اکنون برای ذخیره سازی یا تجزیه و تحلیل آماده هستند.
این مرحله شامل ذخیره سازی داده ها می شود. انبار داده داده های تمیز و پردازش شده را ذخیره می کند که برای موارد BI (هوش تجاری) یا برای تحلیلگر داده مفید خواهد بود.
از سوی دیگر، از دریاچه های داده برای ذخیره انواع داده های خام استفاده می شود که برای دانشمند داده مفید است.
ابزار برای ETL
فرآیند خط لوله ETL بدون استفاده از این ابزار امکان پذیر نخواهد بود.
سه ابزار اصلی قدرت ETL شامل Apache Airflow، Talend و چسب AWS هستند.
Apache Airflow به اجرای خطوط لوله داده پیچیده کمک می کند. این یک پلت فرم منبع باز است که داده های بزرگ را خودکار، پردازش و مدیریت می کند.
AWS (سرویس وب آمازون) همچنین داده ها را خودکار می کند. این کمک می کند تا داده های یک مانیتور را مدیریت کنید و از کیفیت بالا در دریاچه های داده و خطوط لوله اطمینان حاصل کنید.
از طرف دیگر Talend به تثبیت تحرک داده ها کمک می کند. از زبان برنامه نویسی جاوا استفاده می کند و همچنین برای نمایش بصری داده ها با استفاده از Drag an Drop مفید است. این انعطاف پذیر، دقیق و کارآمد است.
برنامه زندگی واقعی
پس از درک اینکه ETL چیست، فرآیندها و ابزارهای به کار رفته برای فرآیند ETL، اجازه دهید نگاهی به برخی از کاربردهای واقعی آن بیندازیم.
ETL در چندین زمینه برای پردازش داده ها مانند بخش مراقبت های بهداشتی، بازاریابی، بانکداری و امور مالی و غیره استفاده می شود.
اطلاعات مربوط به تشخیص تاریخچه پزشکی بیماران و روش های درمانی به صورت روزانه توسط مؤسسات بهداشتی دریافت می شود. فرآیند ETL به آنها کمک می‌کند تا این داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش کنند که در درمان بیماران، دسترسی به یک امنیت را فراهم می‌کند.
شرکت های بازاریابی اطلاعاتی از نحوه عملکرد محصولشان در بازار دریافت می کنند. این به آنها در رقابت کمک می کند و به آنها کمک می کند تا بدانند در چه زمینه هایی از محصولات خود کار کنند.
بانک‌ها روزانه داده‌هایی مانند بدهی، هشدار اعتباری، شکایات مشتریان و غیره را جمع‌آوری می‌کنند و آنها را برای تجزیه و تحلیل ذخیره می‌کنند، امنیت را به عنوان مرجع ذخیره می‌کنند. همه اینها از فرآیند خط لوله ETL استفاده می کنند
نتیجه گیری
اهمیت درک فرآیند خط لوله ETL به عنوان یک مهندس داده بالقوه را نمی توان بیش از حد مورد تاکید قرار داد. کاربرد آن به تولید داده های کارآمد، معنی دار و دقیق برای تجزیه و تحلیل کمک می کند. توجه به ابزارهای به کار رفته برای کمک به این فرآیند نیز مهم است.
همه اینها در سفر مهندسی داده شما بسیار مفید خواهد بود.
دفعه بعد تو رو بگیرم!!!
“درک خطوط لوله ETL: استخراج، تبدیل، بارگذاری در مهندسی داده”
مقدمه
سلام،
در این مقاله، فرآیند ETL Pipeline را در مهندسی داده بررسی خواهیم کرد، اهمیت آن، اصول کار یک برنامه دنیای واقعی است.
ETL مخفف عبارت Extraction, Transformation and Loading است.
این شامل فرآیند جمع آوری داده ها برای منابع مختلف، پردازش داده ها و ذخیره آن برای مصرف کاربر است. یا یک دانشمند داده Oran Analyst.
ETL یک مفهوم بسیار کلیدی در مهندسی داده است. به عنوان یک مهندس داده مشتاق، نمی خواهید این را از دست بدهید.
با من بمون!!.
اساساً، ETL را می‌توان به عنوان فرآیندی تعریف کرد که شامل «واکشی» داده‌ها از منابع متفاوتی مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای، APIها (تداخل برنامه‌نویسی برنامه)، سرویس وب، حذف وب و غیره، و تبدیل این داده‌ها به اطلاعات و ذخیره‌سازی معنادار و منابعی است. آنها را در انبار داده یا مخازن.
منابع داده به اندازه اکنون گسترده نبوده اند. بنابراین این نیاز به توجه به داده ها و پردازش آن را می طلبد. از آنجایی که شرکت‌ها سعی می‌کنند با حجم زیادی از داده‌هایی که از طریق کسب‌وکار روزانه با آنها سروکار دارند کنار بیایند، تمایل دارند به دنبال راه بهتری برای بهبود فرآیند جمع‌آوری این اطلاعات باشند، پردازش آنها و بارگیری آنها برای ذخیره‌سازی.
با این حال، اینجاست که ETL وارد می شود. برای پردازش و مدیریت داده های مقیاس بزرگ در گردش کار مهندسی داده بسیار ضروری است.
ما در این مقاله با جزئیات بیشتر به این موضوع خواهیم پرداخت. بیایید به داخل بپریم!.
فرآیندها
عصاره معدن: –
این اولین قدم در میان سایر مراحل در فرآیند ETL است. مرحله استخراج مربوط به جمع آوری داده ها از منابع ناهمگن از فایل های Flat، API ها، وب سایت ها و غیره است.
در اینجا، داده ها پردازش نشده و از منبع شناسایی شده توسط مهندس داده گرفته شده است.
با این حال، توجه به این نکته مهم است که هنگام استخراج داده‌ها، فقط داده‌های مفید استخراج می‌شوند نه فقط «برخی داده‌ها».
همچنین، لازم به ذکر است که هنگام استخراج داده ها، کیفیت و احراز هویت داده ها ضروری است.
TRANSFORM; پالایش: –
این مرحله بعد از استخراج است. این شامل فرآیند تمیز کردن، قالب‌گیری، ادغام و غنی‌سازی داده‌های استخراج‌شده است. این شدیدترین بخش فرآیند خط لوله ETL است. زمان زیادی می برد اما ارزشش را دارد. اینجاست که داده های خام به معنی و اطلاعات مفید پردازش می شوند. همچنین می تواند شامل ادغام داده ها از منابع مختلف باشد.
توجه داشته باشید که در مرحله تبدیل داده ها، رعایت خط مشی های مقررات داده مهم است. این بدان معنی است که داده های شخصی و حساس به درستی در راستای امنیت داده ها و خط مشی رازداری مدیریت می شوند.
LOAD; استفاده کنید. :-
پس از یک فرآیند شدید استخراج یک داده تبدیل به اطلاعات مفید، داده ها اکنون برای ذخیره سازی یا تجزیه و تحلیل آماده هستند.
این مرحله شامل ذخیره سازی داده ها می شود. انبار داده داده های تمیز و پردازش شده را ذخیره می کند که برای موارد BI (هوش تجاری) یا برای تحلیلگر داده مفید خواهد بود.
از سوی دیگر، از دریاچه های داده برای ذخیره انواع داده های خام استفاده می شود که برای دانشمند داده مفید است.
ابزار برای ETL
فرآیند خط لوله ETL بدون استفاده از این ابزار امکان پذیر نخواهد بود.
سه ابزار اصلی قدرت ETL شامل Apache Airflow، Talend و چسب AWS هستند.
Apache Airflow به اجرای خطوط لوله داده پیچیده کمک می کند. این یک پلت فرم منبع باز است که داده های بزرگ را خودکار، پردازش و مدیریت می کند.
AWS (سرویس وب آمازون) همچنین داده ها را خودکار می کند. این کمک می کند تا داده های یک مانیتور را مدیریت کنید و از کیفیت بالا در دریاچه های داده و خطوط لوله اطمینان حاصل کنید.
از طرف دیگر Talend به تثبیت تحرک داده ها کمک می کند. از زبان برنامه نویسی جاوا استفاده می کند و همچنین برای نمایش بصری داده ها با استفاده از Drag an Drop مفید است. این انعطاف پذیر، دقیق و کارآمد است.
برنامه زندگی واقعی
پس از درک اینکه ETL چیست، فرآیندها و ابزارهای به کار رفته برای فرآیند ETL، اجازه دهید نگاهی به برخی از کاربردهای واقعی آن بیندازیم.
ETL در چندین زمینه برای پردازش داده ها مانند بخش مراقبت های بهداشتی، بازاریابی، بانکداری و امور مالی و غیره استفاده می شود.
اطلاعات مربوط به تشخیص تاریخچه پزشکی بیماران و روش های درمانی به صورت روزانه توسط مؤسسات بهداشتی دریافت می شود. فرآیند ETL به آنها کمک می‌کند تا این داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش کنند که در درمان بیماران، دسترسی به یک امنیت را فراهم می‌کند.
شرکت های بازاریابی اطلاعاتی از نحوه عملکرد محصولشان در بازار دریافت می کنند. این به آنها در رقابت کمک می کند و به آنها کمک می کند تا بدانند در چه زمینه هایی از محصولات خود کار کنند.
بانک‌ها روزانه داده‌هایی مانند بدهی، هشدار اعتباری، شکایات مشتریان و غیره را جمع‌آوری می‌کنند و آنها را برای تجزیه و تحلیل ذخیره می‌کنند، امنیت را به عنوان مرجع ذخیره می‌کنند. همه اینها از فرآیند خط لوله ETL استفاده می کنند
نتیجه گیری
اهمیت درک فرآیند خط لوله ETL به عنوان یک مهندس داده بالقوه را نمی توان بیش از حد مورد تاکید قرار داد. کاربرد آن به تولید داده های کارآمد، معنی دار و دقیق برای تجزیه و تحلیل کمک می کند. توجه به ابزارهای به کار رفته برای کمک به این فرآیند نیز مهم است.
همه اینها در سفر مهندسی داده شما بسیار مفید خواهد بود.
دفعه بعد تو رو بگیرم!!!
