データの ETL 処理のためのデータ層とは何ですか?

データに対して etl 処理を実行するデータ層は、データ読み込み層です。 ETL は、ビジネス システム データを抽出、クリーニング、変換した後にデータ ウェアハウスにロードするプロセスであり、その目的は、企業内に分散した乱雑な非標準データを統合して、企業の意思決定のための分析基盤を提供することです。

このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。

データに対して etl 処理を実行するデータ層は、データ読み込み層です。

ETL (Extract-Transform-Load、データ ウェアハウス テクノロジ) は、ビジネス システムのデータを抽出 (抽出)、クリーニング、変換 (変換) してから、データ ウェアハウスにロード (読み込み) するプロセスです。データ ウェアハウス。その目的は、企業内に散在し、乱雑で、非標準的なデータを統合し、企業の意思決定に分析基盤を提供することです。ETL は、BI (ビジネス インテリジェンス) プロジェクトにおける重要なリンクです。

データ ウェアハウスの各レイヤーの説明:

1. データ読み込みレイヤー: ETL (抽出-変換-読み込み)

2. データオペレーション層: ODS (Operational Data Store)

3. データ ウェアハウス層: DW (データ ウェアハウス)

• データ詳細層: DWD (データ ウェアハウス詳細)

• データ中間層: DWM (データ ウェアハウス ミドル)

• データ サービス層: DWS (データ ウェアハウス サービス)

4. データ アプリケーション層: APP (アプリケーション)

5. ディメンション表層: DIM (ディメンション)

階層化の利点:

• 明確なデータ構造: 各データ層にはその範囲と責任があるため、テーブルを使用するときに見つけて理解しやすくなります

• 繰り返しの開発を削減:データ階層化を標準化し、共通の中間層データを開発することで、繰り返しの計算を大幅に削減できます

• #統合データ機能: データ階層化による統合データ エクスポートを提供し、外部出力用のデータ機能を統合します

#複雑な問題の単純化: 複雑なタスクを複数のステップに分割して完了します。各層は 1 つのステップのみを処理するため、比較的単純で理解しやすいです。データに問題がある場合、すべてのデータを修復する必要はなく、問題のあるステップから修復を開始するだけで済みます。
元のデータの例外を保護します。ビジネスを一度変更してデータに再アクセスする必要はありません。
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