Jeden Tag, Unternehmen häufen eine größere Menge an Unterlagen an aufgrund der zunehmenden Anzahl von Prozessen, die von einem IT-System aus verwaltet werden können. Dies führt zu einer noch stärkeren Dezentralisierung der datengesteuerten Entscheidungsfindung.
Studien zufolge investieren 92% der Unternehmen in Speicherung, Analytik und künstliche Intelligenz, um ihre Informationen zu nutzen. Allerdings glauben nur 19%, dass sie die richtigen strategischen, datengesteuerten Entscheidungen treffen (Datengetriebene Unternehmen).
Das ProblemDer Hauptgrund dafür liegt in vielen Fällen in der unterschiedliche Herkunft der Daten. Diese werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, sei es aus einem Produktions- und Lagersystem, aus verschiedenen Verkaufsabteilungen oder sogar aus verschiedenen Finanz- und Personalabteilungen.
Darüber hinaus haben nicht alle Daten das gleiche Format (XML, JSON, XLS...), was ihren Vergleich noch schwieriger macht. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, ETLs zu erstellen.
WAS IST EINE ETL?
A ETL(Extrahieren, Transformieren, Laden) entwickelt sich zu einem Werkzeug, das in der Lage ist zentralisieren. Informationen, extrahieren aus verschiedenen Quellen, umwandeln alle gewünschten Kriterien zum besseren Verständnis oder zur Beseitigung von Tippfehlern und zum anschließenden Hochladen in ein Zieldatenlager.
Diese Datenbewegungen können regelmäßig geplant oder in regelmäßigen Abständen ausgelöst werden. Die Arten von Projekten, für die ETL-Tools verwendet werden, sind sehr unterschiedlich, da diese Tools sehr flexibel gestaltet sind.
Einige gängige Projekte wären:
- Migration von Anwendungsdaten von alten auf neue Systeme
- Integration von Daten der jüngsten Unternehmensfusionen und -übernahmen
- Integration von Daten von externen Lieferanten und Partnern
- Sammlung von Transaktionsdaten für die Arbeit von Geschäftsleuten, gemeinhin Data Marts oder Data Warehouses genannt.
Sobald sich eine Organisation für ETL entscheidet, ist das Unternehmen mit diesem speziellen Tool "verheiratet", da es eine Menge Logik in die Datenverschiebungsprozesse einbaut und zu einem wesentlichen Bestandteil der Unternehmensführung wird. Deshalb, Der Kauf und die Verwendung eines ETL-Tools ist ein sehr strategischer Schritt.auch wenn sie zunächst für ein kleines taktisches Projekt bestimmt ist.
WAS SIND DIE PHASEN EINER ETL?
Extraktionsphase:
Die meisten Unternehmen verfügen über zahlreiche Datenquellen und verwenden eine Vielzahl von Analysetools, um Business Intelligence zu erstellen. Die Extraktion besteht aus Zusammenführung von "Rohdaten" aus verschiedenen Quellen und Übertragung in einen einzigen Datenspeicher.
Beispiele für Datenquellen sind:
- Ältere Systeme
- Relationale Datenbanken
- XML-Dateien
- CRM-Systeme
- XLS-Dateien
- Business-Anwendungen
- Analytische Instrumente
- JSON
Unterschiedliche Datenquellen stellen für Unternehmen eine große Herausforderung dar, da die Speicherung unterschiedlicher Informationstypen die Kosten für die Datenverwaltung und -speicherung erheblich erhöht.
Außerdem gibt es Ökosysteme, die nicht von Haus aus mit anderen Lösungen kompatibel sind, was es noch schwieriger macht, Informationen aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten miteinander zu verknüpfen.
Transformationsphase:
Die Bereinigungs- und Organisationsphase ist die Phase, in der alle Daten aus mehreren Quellsystemen bereinigt und organisiert werden. standardisiert und in ein geeignetes Format umgewandelt werdenDadurch werden ihre Qualität, Verwaltung und Nutzung verbessert. In dieser Phase können die Daten verschiedenen Operationen unterzogen werden: Bereinigung, Filterung, Entkopplung, Zusammenführung, Reorganisation, Duplizierung.....
Einige der HAUPTVORTEILE Die Vorteile der automatischen gegenüber der manuellen Umwandlung bestehen darin, dass globale Änderungen an den Datensätzen systematisch vorgenommen werden können, z. B. können Sonderzeichen entfernt und das Layout der Daten nach Abschluss der Datenumwandlung vollständig geändert werden, doppelte Elemente können entfernt werden, die Formatierung von Feldern kann geändert werden, leere oder überflüssige Zeilen und Spalten können entfernt werden, und nur Daten, die für die weitere Nutzung interessant sind, können beibehalten werden.
Aufladephase:
Nach dieser neuen Sichtweise, mit einer neuen Perspektive, diese neu ausgewählten Daten müssen in ein Data Warehouse geladen werden. Das Laden einer großen Datenmenge in ein Data Warehouse erleichtert beispielsweise den Zugriff und die Nutzung der Informationen, unabhängig davon, wie viele verschiedene Datentypen den ETL-Prozess durchlaufen haben.
Das Ergebnis ist ein sauberer, strukturierter und korrekt klassifizierter Datensatz, der sofort verwendet werden kann und Unternehmen dabei hilft, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen und weitere Analysen effektiv durchzuführen.
WAS SIND DIE VORTEILE EINER ETL?
- Ermöglicht eine gemeinsame Datenablage
- Verbesserte Entscheidungsfindung
- Ermöglicht den Vergleich von Probendaten zwischen Quell- und Zielsystem
- Die Produktivität wird durch Kodierung und Wiederverwendung gesteigert, ohne dass zusätzliches technisches Fachwissen erforderlich ist. ETL bietet einen tiefen historischen Kontext für das Unternehmen.
- Hilft beim Erkennen aussagekräftiger Muster und Kenntnisse
- Konvertiert eine Vielzahl von Daten in ein einheitliches Format
- Wir helfen Ihnen, aus Ihren Daten Business Intelligence zu gewinnen
- Enthält leicht verwendbare Komponenten
- Die komplexe Transformation mühelos bewältigen
- Sie bietet die maximale Kapitalrendite, d.h. roi
Trotz der Tatsache, dass diese Werkzeuge können mit jeder Sprache programmiert werden (Java, C, C++, PHP...) werden aufgrund der großen Anzahl vorhandener Bibliotheken hauptsächlich in Python programmiert und normalerweise mit Apache Spark und PySpark ausgeführt.
ALTERYX
Allerdings, es besteht eine große Kluft zwischen Programmierern und DatenanalystenErstere verfügen über das technische Wissen, um sie durchzuführen, und letztere sind diejenigen, die mit den Daten "spielen" müssen, um gültige Schlussfolgerungen für die Geschäftsentwicklung zu ziehen. Das bedeutet Koordinierung und einen Effizienzverlust in Millionenhöhe pro Jahr, den Sie dank der Alteryx APA Platform™.
Aus diesem Grund sind in den letzten Jahren Instrumente entstanden, die Niedriger Code die die ETL-Prozesse revolutioniert haben, indem sie die Endnutzer (Datenanalysten) in die Lage versetzen, ihre eigenen Extraktionen, Transformationen und das Laden von Daten für weitere Analysen durchzuführen.
Diese Tools gehen noch weiter und bieten die Möglichkeit, verschiedene Module anzuwenden, die eine Analyse durch künstliche Intelligenz (maschinelles und Deep Learning) ermöglichen und zu Schlussfolgerungen führen.
In diesem Video zeigen wir, wie wir in weniger als 5 Minuten einen ETL für die Extraktion eines XML-Datensatzes und die anschließende Transformation und das Laden in eine relationale Datenbank mit unserem Tool erstellen. ALTERYX.
Alteryx erleichtert den Zugriff auf unterschiedliche Daten, Analysen und Data Science durch eine codefreie, codefreundliche Plattform. Es ermöglicht Geschäftsanalysten, ihre gesamten Analysen und Prozessabläufe im Kontext des gewünschten Geschäftsergebnisses zu automatisieren.
Die Plattform verfügt über eine intuitive Drag-and-Drop-Schnittstelle, die die Verbindung mit verschiedenen Informationsquellen und deren anschließende Umwandlung und Analyse ermöglicht.
Alteryx ist in allen Bereichen des Unternehmens präsent:
| HR | FINANCE | MARKETING UND VERTRIEB | BETRIEB | VERSORGUNGSKETTE |
|---|---|---|---|---|
| Mitarbeiterbindung | Steuerliche Automatisierung | Segmentierung | Management von Zwischenfällen | Nachfrageprognose |
| EGS | Prüfung und Einhaltung der Vorschriften | Vorhersage | Analyse der Reaktionszeit | Optimierung der Bestände |
| Rekrutierung | Tägliche Versöhnung | 360°-Kunden | Analyse von Callcentern | Vorausschauende Wartung |
| Leistung | Finanzplanung und -analyse | Drehung | Stimmung der Kunden | Kapazitätsplanung |
| Verwaltung | ||||
