ईएलटी (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म) क्या है?

ELT (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफ़ॉर्म) एक डेटा एकीकरण प्रक्रिया है जिसका उपयोग आम तौर पर डेटा वेयरहाउसिंग और एनालिटिक्स में किया जाता है। इस विधि में, कच्चे डेटा को पहले विभिन्न स्रोतों से निकाला जाता है और फिर एक गंतव्य प्रणाली, जैसे डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक में लोड किया जाता है। एक बार जब डेटा गंतव्य में होता है, तो इसे विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदल दिया जाता है।

ईएलटी क्या है?

ELT, जिसका मतलब है एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म, एक डेटा इंटीग्रेशन प्रक्रिया है जिसका इस्तेमाल मुख्य रूप से डेटा वेयरहाउसिंग और एनालिटिक्स में किया जाता है। इसमें तीन मुख्य चरण शामिल हैं: डेटा का निष्कर्षण, लोडिंग और रूपांतरण। शुरुआत में, डेटा को विभिन्न स्रोत प्रणालियों से निकाला जाता है, जिसमें शामिल हो सकते हैं डेटाबेस, अनुप्रयोगों, और फ्लैट फ़ाइलें। यह कच्चा डेटा तब गंतव्य सिस्टम में लोड किया जाता है, आमतौर पर एक डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक, बिना किसी पूर्व परिवर्तन के।

एक बार जब डेटा गंतव्य सिस्टम में रहता है, तो यह परिवर्तन से गुजरता है। परिवर्तन प्रक्रिया में डेटा को साफ करना, संरचना करना और विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है। यह विधि परिवर्तनों को संभालने के लिए आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म की कम्प्यूटेशनल शक्ति और भंडारण क्षमताओं का लाभ उठाती है, जिससे डेटा को आसानी से बदला जा सकता है। मापनीयता और बड़ी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण में दक्षता।

ईएलटी और ईटीएल के बीच क्या अंतर है?

ELT (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म) और ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) के बीच प्राथमिक अंतर डेटा परिवर्तन के अनुक्रम और स्थान में निहित है। ETL में, डेटा को पहले स्रोत सिस्टम से निकाला जाता है, वांछित प्रारूप या संरचना में परिवर्तित किया जाता है, और फिर डेटा वेयरहाउस जैसे गंतव्य सिस्टम में लोड किया जाता है। यह दृष्टिकोण तब उपयोगी होता है जब डेटा को संग्रहीत करने से पहले साफ़ और व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है।

ELT में डेटा को निकालना और उसे उसके कच्चे रूप में गंतव्य सिस्टम में लोड करना शामिल है, जहाँ रूपांतरण होता है। यह विधि रूपांतरणों को संभालने के लिए आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म की प्रसंस्करण शक्ति का लाभ उठाती है, जिससे यह बड़ी मात्रा में डेटा के लिए अधिक स्केलेबल और कुशल बन जाती है। ELT विशेष रूप से इसके लिए उपयुक्त है बड़ा डेटा वातावरण और वास्तविक समय विश्लेषण, क्योंकि यह अनुमति देता है flexसक्षम और मांग पर डाटा प्रसंस्करण।

ईएलटी कैसे काम करता है?

ईएलटी (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म) तीन अलग-अलग चरणों के माध्यम से काम करता है।

उद्धरण

इस प्रारंभिक चरण में, डेटा को विभिन्न स्रोत प्रणालियों से एकत्र किया जाता है, जिसमें डेटाबेस, एप्लिकेशन, एपीआई, और फ्लैट फ़ाइलें। निष्कर्षण प्रक्रिया इसकी संरचना या प्रारूप को संशोधित किए बिना कच्चे डेटा को इकट्ठा करने पर केंद्रित है। लक्ष्य एक व्यापक डेटासेट प्राप्त करना है जिसमें विश्लेषण के लिए आवश्यक सभी प्रासंगिक जानकारी शामिल है।

भार

डेटा निकाले जाने के बाद, इसे गंतव्य सिस्टम में लोड किया जाता है, आमतौर पर डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक। इस चरण के दौरान, कच्चा डेटा अपने मूल रूप में संग्रहीत किया जाता है। यह प्रत्यक्ष लोडिंग बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने की अनुमति देता है, क्योंकि यह मध्यवर्ती भंडारण और प्रसंस्करण की आवश्यकता को कम करता है। गंतव्य प्रणाली को विविध डेटा प्रकारों और बड़े डेटासेट को संभालने में सक्षम होना चाहिए।

बदालना

गंतव्य सिस्टम में डेटा लोड होने के बाद, परिवर्तन प्रक्रिया शुरू होती है। इस चरण में कच्चे डेटा को साफ करना, संरचना करना और विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल है। परिवर्तनों में डेटा सामान्यीकरण, एकत्रीकरण, फ़िल्टरिंग और संवर्धन शामिल हो सकते हैं। गंतव्य सिस्टम की कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग इन परिवर्तनों को करने के लिए किया जाता है, जिससे बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संसाधित करने की इसकी क्षमता का लाभ उठाया जाता है। यह चरण अनुमति देता है flexसक्षम और मांग पर डेटा प्रसंस्करण और वास्तविक समय विश्लेषण।

ईएलटी के लिए कौन से उपकरण उपयोग किये जाते हैं?

ELT प्रक्रियाओं के लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग किया जाता है, जो डेटा के निष्कर्षण, लोडिंग और रूपांतरण को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए उनकी क्षमताओं का लाभ उठाते हैं। कुछ लोकप्रिय ELT उपकरण इस प्रकार हैं:

गूगल बिगक्वेरीएक पूरी तरह से प्रबंधित डेटा वेयरहाउस जो कच्चे डेटा को प्लेटफ़ॉर्म में लोड करने की अनुमति देकर ELT का समर्थन करता है, जहाँ रूपांतरण का उपयोग करके प्रदर्शन किया जाता है एसक्यूएल-आधारित प्रश्न.
अमेज़न रेडशिफ्टएक डेटा वेयरहाउस सेवा जो कच्चे डेटा को सीधे सिस्टम में लोड करने में सक्षम बनाकर ELT की सुविधा प्रदान करती है, जिसमें SQL कमांड और अंतर्निहित फ़ंक्शन का उपयोग करके रूपांतरण किया जाता है।
बर्फ़। A cloud-आधारित डेटा वेयरहाउसिंग समाधान जो प्लेटफॉर्म के भीतर कच्चे डेटा को लोड करने और रूपांतरण करने के लिए मजबूत उपकरण प्रदान करता है।
एज़्योर सिनैप्स एनालिटिक्स. माइक्रोसॉफ्ट की एकीकृत विश्लेषण सेवा, सिस्टम में डेटा लोड करने और SQL-आधारित क्वेरीज़ और डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं का उपयोग करके उसे रूपांतरित करने की अनुमति देती है।
डेटाब्रिक्स. एक एकीकृत विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म जो डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान को जोड़ता है, एक स्केलेबल और सहयोगी वातावरण के भीतर डेटा निष्कर्षण, लोडिंग और रूपांतरण को सक्षम करके ELT का समर्थन करता है।
फाइवट्रान. एक स्वचालित डेटा एकीकरण उपकरण जो ELT के निष्कर्षण और लोडिंग चरणों पर ध्यान केंद्रित करता है, तथा बाद में परिवर्तन के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा को डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करता है।
मैटिलियन. एक ELT उपकरण के लिए डिज़ाइन किया गया cloud डेटा वेयरहाउस, डेटा निष्कर्षण, लोडिंग और परिवर्तन प्रक्रियाओं के प्रबंधन के लिए एक सहज इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

ईएलटी उपयोग के मामले क्या हैं?

ELT का इस्तेमाल विभिन्न उद्योगों में अलग-अलग उद्देश्यों के लिए व्यापक रूप से किया जाता है, जिससे बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने की इसकी क्षमता का लाभ उठाया जा सकता है। कुछ सामान्य उपयोग के मामलों में शामिल हैं:

बिग डेटा एनालिटिक्सELT बड़े डेटा वातावरण के लिए आदर्श है जहाँ बड़े डेटासेट को कई स्रोतों से निकाला जाता है और डेटा झीलों या वेयरहाउस में लोड किया जाता है। आवश्यकतानुसार परिवर्तन किए जाते हैं, जिससे वास्तविक समय के विश्लेषण और अंतर्दृष्टि की अनुमति मिलती है।
डेटा भण्डारण। पारंपरिक डेटा वेयरहाउसिंग में, ELT संगठनों को वेयरहाउस में कच्चा डेटा लोड करने और वेयरहाउस वातावरण के भीतर सीधे रूपांतरण करने की अनुमति देता है, जिससे भंडारण और प्रसंस्करण संसाधनों का अनुकूलन होता है।
रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंगईएलटी का उपयोग वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण परिदृश्यों के लिए किया जाता है, जैसे स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स और वास्तविक समय की निगरानी, जहां तत्काल जानकारी प्रदान करने और निर्णय लेने में सहायता के लिए डेटा को जल्दी से ग्रहण और रूपांतरित करने की आवश्यकता होती है।
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई). ELT का समर्थन करता है व्यापारिक सूचना आवेदन पत्र प्रदान करके flexव्यवहार्य और स्केलेबल दृष्टिकोण डेटा एकीकरणविभिन्न स्रोतों से डेटा को एक केंद्रीय भंडार में लोड किया जाता है और व्यवसाय विश्लेषण के लिए रिपोर्ट, डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए परिवर्तित किया जाता है।
डेटा एकीकरणELT का उपयोग अलग-अलग स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने के लिए किया जाता है, जैसे CRM सिस्टम, ईआरपी सिस्टम, सोशल मीडिया, और आईओटी डिवाइस, एक एकीकृत मंच में। इस एकीकृत डेटा को फिर विभिन्न विश्लेषणात्मक और परिचालन प्रक्रियाओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए परिवर्तित किया जा सकता है।
Cloud आंकड़ों का विस्थापन। संगठन की ओर पलायन cloudआधारित डेटा वेयरहाउस और झीलें अपने डेटा को स्थानांतरित करने के लिए ELT का उपयोग करती हैं ऑन-प्रिमाइसेस डेटा को cloud. कच्चा डेटा लोड किया जाता है cloud वातावरण, जहाँ इसे लाभ उठाने के लिए परिवर्तित किया जा सकता है cloud-मूल प्रसंस्करण क्षमताएं.
मशीन लर्निंग और एआई. ईएलटी प्रक्रियाओं का उपयोग आवश्यक बड़े डेटासेट को तैयार करने और बदलने के लिए किया जाता है यंत्र अधिगम और AI डेटा वैज्ञानिक कच्चे डेटा को निकाल कर उसे एक प्लेटफ़ॉर्म पर लोड कर सकते हैं, जहाँ वे जटिल परिवर्तन और फ़ीचर इंजीनियरिंग करते हैं।
विनियामक अनुपालन और रिपोर्टिंगईएलटी संगठनों को नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करने में सहायता करता है, यह सुनिश्चित करके कि विभिन्न स्रोतों से डेटा को सटीक रूप से एकत्रित, लोड और रूपांतरित किया जाता है, ताकि रिपोर्टिंग मानकों और लेखा परीक्षा आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके।

ईएलटी के क्या लाभ हैं?

ELT कई लाभ प्रदान करता है जो इसे आधुनिक डेटा एकीकरण और प्रसंस्करण आवश्यकताओं के लिए एक पसंदीदा दृष्टिकोण बनाते हैं:

अनुमापकता। ELT आधुनिक डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक की प्रोसेसिंग शक्ति का लाभ उठाता है, जिससे संगठनों को बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने की अनुमति मिलती है। यह स्केलेबिलिटी बड़े डेटा वातावरण और बढ़ते डेटासेट के लिए महत्वपूर्ण है।
प्रदर्शन। परिवर्तन कार्यों को शक्तिशाली डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर ऑफ़लोड करके, ELT प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार कर सकता है। डेटा परिवर्तन डेटा वेयरहाउस के भीतर निष्पादित किए जाते हैं, जिससे मध्यवर्ती डेटा भंडारण और प्रसंस्करण की आवश्यकता कम हो जाती है।
Flexयोग्यता ईएलटी अधिक प्रदान करता है flexडेटा प्रोसेसिंग में दक्षता। कच्चे डेटा को पहले गंतव्य सिस्टम में लोड किया जाता है, जिससे ऑन-डिमांड और पुनरावृत्त परिवर्तनों की अनुमति मिलती है। यह flexयह विशेष रूप से उभरती हुई व्यावसायिक आवश्यकताओं और वास्तविक समय विश्लेषण के लिए लाभदायक है।
कीमत का सामर्थ्यईएलटी अधिक लागत प्रभावी हो सकता है क्योंकि यह व्यापक ईटीएल बुनियादी ढांचे और मध्यवर्ती भंडारण समाधान की आवश्यकता को कम करता है।
सरलीकृत डेटा प्रबंधन. ELT के साथ, डेटा प्रबंधन सरल हो जाता है क्योंकि कच्चा डेटा डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक में केंद्रीकृत होता है। यह केंद्रीकरण डेटा शासन, सुरक्षा और अनुपालन प्रबंधन को आसान बनाता है।
रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंगईएलटी वास्तविक समय डेटा अंतर्ग्रहण और प्रसंस्करण का समर्थन करता है, जिससे संगठनों को वास्तविक समय विश्लेषण और निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सकता है।
उन्नत डेटा गुणवत्ता. ELT डेटा वेयरहाउस के भीतर व्यापक डेटा गुणवत्ता जांच और रूपांतरण की अनुमति देता है। लोड के बाद रूपांतरण करके, संगठन यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा साफ, सुसंगत और विश्लेषण के लिए उपयुक्त है।
आधुनिक उपकरणों के साथ एकीकरण. ELT आधुनिक डेटा उपकरणों और प्लेटफार्मों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगत है, जिससे इनके साथ सहज एकीकरण संभव हो पाता है। cloud सेवाएँ, बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियाँ, और उन्नत विश्लेषण समाधान।
सुव्यवस्थित विकास. ELT डेटा निष्कर्षण और लोडिंग को रूपांतरण से अलग करके विकास प्रक्रिया को सरल बनाता है। डेवलपर्स रूपांतरण जटिलताओं के बारे में चिंता किए बिना मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

ईएलटी की सीमाएँ क्या हैं?

यद्यपि ईएलटी अनेक लाभ प्रदान करता है, फिर भी इसकी कुछ सीमाएँ भी हैं:

परिवर्तन में जटिलता. लक्ष्य प्रणाली के भीतर डेटा को बदलना जटिल हो सकता है और इसके लिए SQL या अन्य क्वेरी भाषाओं में उन्नत कौशल की आवश्यकता हो सकती है। इस जटिलता के कारण विकास का समय लंबा हो सकता है और त्रुटियों की संभावना बढ़ सकती है।
प्रदर्शन के कारण। यदि लक्ष्य प्रणाली (जैसे, डेटा वेयरहाउस) बड़े पैमाने पर परिवर्तनों को संभालने के लिए अनुकूलित नहीं है, तो यह प्रदर्शन संबंधी बाधाओं को जन्म दे सकता है। सिस्टम के संसाधन तनावग्रस्त हो सकते हैं, जिससे समग्र प्रदर्शन और क्वेरी प्रभावित हो सकती है प्रतिक्रिया का समय.
लागत. में परिवर्तन करना cloud या ऑन-प्रिमाइसेस डेटा वेयरहाउस में महत्वपूर्ण लागत आ सकती है, विशेष रूप से बड़े डेटासेट और व्यापक परिवर्तन आवश्यकताओं के साथ। Cloud-आधारित प्लेटफॉर्म अक्सर डेटा भंडारण और प्रसंस्करण उपयोग के आधार पर शुल्क लेते हैं, जिससे परिचालन व्यय बढ़ जाता है।
डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता. कच्चे डेटा से निपटने के दौरान डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। चूंकि डेटा रूपांतरण से पहले लोड किया जाता है, इसलिए डेटा की गुणवत्ता से जुड़ी किसी भी समस्या को रूपांतरण चरण के दौरान संबोधित करने की आवश्यकता होती है, जो संसाधन गहन हो सकता है।
सुरक्षा और अनुपालन. कच्चे डेटा को संभालना जिसमें संवेदनशील जानकारी शामिल हो सकती है, डेटा अखंडता और गोपनीयता की रक्षा के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता होती है। जैसे विनियमों का अनुपालन GDPR or HIPAA ईएलटी प्रक्रिया में जटिलता की अतिरिक्त परतें जोड़ना।
स्केलेबिलिटी बाधाएँजबकि ELT आम तौर पर स्केलेबल है, स्केलेबिलिटी लक्ष्य प्रणाली की क्षमताओं पर निर्भर करती है। यदि लक्ष्य प्रणाली बढ़ते डेटा वॉल्यूम और परिवर्तन कार्यभार को संभालने के लिए प्रभावी ढंग से स्केल नहीं कर सकती है, तो यह ELT प्रक्रिया की समग्र स्केलेबिलिटी को सीमित कर सकती है।
लक्ष्य प्रणाली पर निर्भरता. ELT प्रक्रियाएँ लक्ष्य प्रणाली की क्षमताओं पर बहुत अधिक निर्भर होती हैं। यदि लक्ष्य प्रणाली में उन्नत परिवर्तन कार्यों का अभाव है या इसकी प्रसंस्करण शक्ति सीमित है, तो यह किए जा सकने वाले परिवर्तनों के प्रकार और जटिलता को सीमित कर सकता है।
संसाधन प्रबंधन। लोडिंग और रूपांतरण दोनों प्रक्रियाओं के लिए संसाधनों का प्रबंधन और आवंटन चुनौतीपूर्ण हो सकता है। अकुशल संसाधन आवंटन से उप-इष्टतम प्रदर्शन और बढ़ी हुई लागत होती है।