Informatica ETL은 데이터 추출에 사용되며, 데이터가 여러 다른 데이터베이스에서 추출되는 데이터 웨어하우스 개념을 기반으로 합니다.
역사
그만큼 인티움에서 다국적 소프트웨어 회사가 ETL 도구를 발명했습니다. 이 회사는 매사추세츠주 렉싱턴 외곽에 위치하고 있습니다. ETL이라고 불리는 미국의 프레임형 GUI 기반 병렬 처리 소프트웨어입니다.
ETL 도구 구현
1. 추출
데이터는 다양한 데이터 소스에서 추출됩니다. 관계형 데이터베이스, 플랫 파일, XML, 정보 관리 시스템(IMS) 또는 기타 데이터 구조가 표준 데이터 소스 형식에 포함됩니다.
즉각적인 데이터 검증은 소스에서 가져온 데이터가 특정 도메인에서 올바른 값을 가지고 있는지 확인하는 데 사용됩니다.
2. 변신
대상 데이터 소스를 준비하고 로드하기 위해 추출된 데이터에 일련의 규칙과 논리 기능을 적용했습니다. 데이터 정리는 올바른 데이터를 대상 소스에 전달하는 것을 의미합니다.
사용자에게 mysql 표시
비즈니스 요구 사항에 따라 데이터에 다양한 변환 유형을 적용할 수 있습니다. 일부 변환 유형에는 키 기반, 열 또는 행 기반, 코딩 및 계산된 값, 다양한 데이터 소스 결합 등이 있습니다.
3. 로드
이 단계에서는 데이터를 대상 데이터 소스에 로드합니다.
세 단계 모두 서로의 시작이나 종료를 기다리지 않습니다. 모든 3상은 병렬로 실행됩니다.
실시간 비즈니스에서의 사용
Informatica 회사는 데이터 품질, 데이터 마스킹, 데이터 가상화, 마스터 데이터 관리, 데이터 복제 등과 같은 ETL용 데이터 통합 제품을 제공합니다. Informatica ETL은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 연결하고 가져오는 데 사용되는 가장 일반적인 데이터 통합 도구입니다.
이 소프트웨어에 접근하기 위해 다음과 같은 일부 사용 사례가 제공됩니다.
자바 예외 발생
- 조직이 기존 소프트웨어 시스템에서 새로운 데이터베이스 시스템을 마이그레이션하고 있습니다.
- 조직에 데이터 웨어하우스를 설정하려면 데이터를 생산에서 웨어하우스로 이동해야 합니다.
- 이는 데이터베이스에서 데이터를 수정, 감지 또는 부정확한 기록을 제거하는 데이터 정리 도구로 작동합니다.
ETL 도구의 특징
다음은 ETL 도구의 몇 가지 필수 기능입니다.
1. 병렬 처리
ETL은 병렬 처리 개념을 사용하여 구현됩니다. 병렬 처리는 동시에 실행되는 여러 프로세스에서 실행됩니다. ETL은 다음과 같은 세 가지 유형의 병렬 처리를 연구하고 있습니다.
- 단일 파일을 더 작은 데이터 파일로 분할합니다.
- 파이프라인을 사용하면 동일한 데이터에서 여러 구성 요소를 동시에 실행할 수 있습니다.
- 구성 요소는 동일한 작업을 수행하기 위해 서로 다른 데이터에서 동시에 실행되는 실행 파일 프로세스입니다.
2. 데이터 재사용, 데이터 재실행 및 데이터 복구
각 데이터 행에는 row_id가 제공되고 프로세스의 일부에는 run_id가 제공되므로 이러한 ID로 데이터를 추적할 수 있습니다. 체크포인트를 생성하면서 프로세스의 특정 단계를 완료합니다. 이러한 체크포인트는 작업 완료를 위해 쿼리를 다시 실행해야 함을 알려줍니다.
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3. 비주얼 ETL
PowerCenter 및 Metadata Messenger는 고급 ETL 도구입니다. 이러한 도구는 비즈니스 요구 사항에 따라 더 빠르고, 자동화되고, 영향력 있는 구조화된 데이터를 만드는 데 도움이 됩니다.
자바의 추상 클래스
솔루션으로 드래그 앤 드롭 메커니즘을 사용하여 데이터베이스 및 메타데이터 모듈을 생성할 수 있습니다. 데이터를 자동으로 구성, 연결, 추출, 전송 및 대상 시스템으로 로드할 수 있습니다.
ETL 도구의 특성
ETL 도구의 일부 속성은 다음과 같습니다.
- 데이터 연결성과 확장성을 높여야 합니다.
- 여러 관계형 데이터베이스를 연결할 수 있어야 합니다.
- CSV 확장 데이터 파일을 지원해야 최종 사용자가 코딩 없이 이러한 파일을 쉽게 가져올 수 있습니다.
- 최종 사용자가 데이터를 시각적 매퍼와 쉽게 통합할 수 있도록 사용자 친화적인 GUI가 있어야 합니다.
- 최종 사용자가 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 모듈을 사용자 정의할 수 있어야 합니다.
왜 ETL이 필요한가요?
패턴과 통찰력을 분석할 수 있도록 데이터 웨어하우스를 만드는 동안 서로 다른 소스의 데이터를 한곳에 모으는 것이 일반적입니다. 이러한 모든 소스의 데이터가 처음부터 호환 가능한 스키마를 갖고 있으면 괜찮지만 그런 경우는 매우 드뭅니다.
ETL은 이기종 데이터를 가져와 동종 데이터로 만듭니다. 다양한 데이터를 분석하고 비즈니스 인텔리전스를 도출하는 것은 ETL 없이는 불가능합니다.
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ETL 도구 제품 및 서비스
Informatica -ETL 제품 및 서비스는 비즈니스 운영을 개선하고, 빅 데이터 관리를 줄이고, 높은 데이터 보안을 제공하고, 예상치 못한 상황에서 데이터 복구를 제공하고, 시각적 데이터를 개발하고 예술적으로 디자인하는 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다. ETL 도구 제품 및 서비스는 다음과 같이 구분됩니다.
- 빅데이터를 활용한 ETL
- 클라우드를 사용한 ETL
- SAS를 사용한 ETL
- HADOOP을 사용한 ETL
- 메타데이터가 포함된 ETL
- 셀프 서비스 액세스로서의 ETL
- 모바일에 최적화된 솔루션 등
ETL 도구가 왜 그렇게 인기가 있습니까?
ETL 도구의 다음 특성은 다음과 같이 인기가 높습니다.
- ETL 도구는 정확하고 배포를 자동화합니다.
- 새로운 기술을 채택할 때 발생할 수 있는 위험을 최소화합니다.
- 보안성이 뛰어난 데이터를 제공합니다.
- 자체 소유입니다.
- 여기에는 데이터 재해 복구가 포함됩니다.
- 데이터 모니터링 및 데이터 유지 관리 기능을 제공합니다.
- 매력적이고 예술적인 시각적 데이터 전달 기능을 갖추고 있습니다.
- 중앙 집중식 및 클라우드 기반 서버를 지원합니다.
- 이는 데이터의 구체적인 펌웨어 보호를 제공합니다.
ETL 도구의 부작용
조직은 지속적으로 데이터 통합 도구에 의존합니다. 기계이므로 프로그래밍된 입력을 받은 후에만 작동합니다.
시스템이 완전히 충돌할 위험이 있으며 이는 데이터 복구 시스템이 얼마나 잘 구축되었는지 알려줍니다. 단순 데이터를 오용하면 조직에 막대한 손실이 발생할 수 있습니다.