零 ETL：简化数据集成

[seonajmulislam00]

电子商务企业通过制定实时数据驱动的决策来保持竞争优势，从而蓬勃发展。

想象一下，一个在线零售商依靠传统的提取、转换和加载 (ETL) 流程来整合来自各种来源的数据，例如客户购买、库存更新和网站交互。

与此过程相关的延迟可能会妨碍公司快速响应市场趋势、客户偏好和供应链问题的能力。

零 ETL 消除了对单独转换层的需求。它使数据能够直接集成到目标系统中，从而实现即时洞察和更快决策。

本文探讨零 ETL 的概念、架构、优势以及实现最佳数据性能的最佳实践。

什么是零 ETL？
零 ETL 是一种数 保加利亚电话号码列表 据集成技术，允许数据从源传输到目标，而无需使用传统的 ETL 流程。

它使用户能够实时直接从不同来源查询和分析数据，而无需大量的预处理或中间数据存储。

通过简化数据架构并减少数据工程工作量，零 ETL 有助于纳入新数据源，而无需重新处理大量数据。

零 ETL 与传统 ETL
零ETL与传统ETL的关键区别在于流程和数据访问速度。

下表详细说明了传统 ETL 和零 ETL 之间的区别：

传统 ETL 零 ETL
从源中提取数据 ，数据直接输入数据仓库或数据湖
在单独的图层中转换数据 在分析过程中实时发生转换
将数据加载到目标 原始数据可立即用于查询
传统 ETL 由于转换步骤而引入了延迟，而零 ETL 通过将转换推送到查询级别实现了实时数据访问。

零 ETL 架构的关键组件
零 ETL 架构旨在通过实现实时数据集成来消除传统的提取、转换和加载 (ETL) 流程。

该架构依赖于协调良好的组件来简化工作流程并实现效率。

零 ETL 架构的关键组件包括：

数据源包括各种生成数据的系统和应用程序，例如物联网设备、API 和流媒体平台。
数据存储是指集中式存储库，例如数据仓库或数据湖，原始数据直接被提取到其中。
数据集成层是指促进源和存储层之间无缝数据交换的连接器和API。
查询引擎是一种允许用户按需查询和转换数据的工具，通常使用 SQL 或其他数据操作语言。
通过利用这种架构，组织可以实现实时数据集成和分析，而无需单独转换层的开销。

零 ETL 的好处
零提取转换和加载 (零 ETL) 通过实现数据源和目标之间的直接集成，彻底改变了组织处理数据管道的方式。

这种方法消除了传统的提取、转换和加载 (ETL) 流程，简化了工作流程并加快了对可操作见解的获取。

因此，它具有以下好处：

减少数据延迟：通过消除转换步骤，数据在被提取后即可进行分析，从而实现实时洞察。
简化的数据工作流程：零 ETL 简化了数据管道，降低了数据管理的复杂性并使合并新数据源变得更加容易。
更好地支持实时分析：通过以原始形式随时可用的数据，组织可以执行实时分析并更快地做出数据驱动的决策。
节省成本：零 ETL 可以通过减少基础设施要求和数据处理开销来节省大量成本。
实施零 ETL 的关键注意事项
成功实施零 ETL 需要仔细规划并与组织需求保持一致。

必须解决基础设施准备情况、数据治理政策和团队专业知识等关键方面，以充分利用其优势，同时避免常见的陷阱。

基础设施准备就绪：确保现有的数据存储和处理基础设施能够处理数据量的增加和实时处理要求。
数据治理：建立清晰的数据治理政策，以在零 ETL 环境中维护数据质量、安全性和合规性。
性能调整：利用索引、分区和其他技术优化查询性能，以确保高效的数据检索和分析。
技能组合：对数据团队进行零 ETL 复杂细节的培训，包括按需数据转换和读取模式方法。
零 ETL 的常见用例
Zero ETL 在需要实时数据处理和分析的场景中表现出色。这使其成为希望获得即时洞察并快速响应不断变化的情况的企业的理想选择。

零 ETL 的常见用例包括：

实时数据馈送：集成来自物联网设备、社交媒体或市场数据馈送的实时数据，以便立即进行分析和采取行动。
ISG Research 的一项研究发现，69% 的企业和专业人士认为分析的数据准备是最耗时的任务，其次是 64% 的人认为数据质量审查耗时最多。

由于零 ETL，这个时间大大减少，从而为需要实时数据馈送的应用程序和企业提供更快的实时集成和分析。

金融交易：通过使用零 ETL 实时分析交易数据，在欺诈交易发生时而不是事后检测欺诈交易。
Coinbase 是领先的加密货币交易所之一，它使用基于零 ETL 的解决方案 PuppyGraph 为其客户探索和跟踪金融交易。

流分析：分析来自各种来源的流数据，例如点击流数据或传感器读数，以获得即时洞察并做出实时决策。
Amazon Aurora 与 Amazon Redshift 的零 ETL 集成有助于对海量事务数据集进行近乎实时的分析和机器学习。这种集成消除了构建和管理数据工作流的复杂性，使组织能够专注于高效地从 PB 级数据中获取见解。