విషయము
- ETL అనలిటిక్స్ కోసం అడ్డంకులను సృష్టిస్తుంది
- మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI తో ETL ను క్రమబద్ధీకరించడం
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
మూలం: పాప్ నుకూన్‌రాట్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
వ్యాపారం కోసం డేటా చాలా ముఖ్యమైనది, కానీ అది ఉపయోగకరంగా ఉండటానికి, ఆ డేటాను సేకరించడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు ప్రదర్శించడంలో లోపాలు ఉండకూడదు. కృత్రిమ మేధస్సు ETL ప్రక్రియలను పర్యవేక్షించగలదు, అవి లోపం లేనివని నిర్ధారించుకోండి.
పెద్ద డేటా విశ్లేషణలలో ETL (సారం, రూపాంతరం మరియు లోడ్) చాలా ముఖ్యమైన ప్రక్రియలలో ఒకటి - మరియు అదే సమయంలో, ఇది దాని అతిపెద్ద అడ్డంకిలలో ఒకటి కావచ్చు. (పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, మీరు ఆన్‌లైన్‌లో తీసుకోగల 5 ఉపయోగకరమైన పెద్ద డేటా కోర్సులను చూడండి.)
ETL చాలా ముఖ్యమైన కారణం ఏమిటంటే, వ్యాపారం సేకరించే చాలా డేటా దాని ముడి రూపంలో, జీర్ణమయ్యే విశ్లేషణల పరిష్కారం కోసం సిద్ధంగా లేదు. అంతర్దృష్టులను సృష్టించడానికి విశ్లేషణల పరిష్కారం కోసం, ముడి డేటా ప్రస్తుతం ఉన్న అనువర్తనం నుండి సంగ్రహించాల్సిన అవసరం ఉంది, అనలిటిక్స్ ప్రోగ్రామ్ చదవగలిగే ఆకృతిలోకి మార్చబడుతుంది మరియు తరువాత విశ్లేషణ ప్రోగ్రామ్‌లోకి లోడ్ అవుతుంది.
ఈ ప్రక్రియ వంటకు సమానంగా ఉంటుంది. మీ ముడి పదార్థాలు మీ ముడి డేటా. వాటిని విశ్లేషించడానికి (రుచి చూడటానికి) ముందు వాటిని తీయడం (స్టోర్ నుండి కొనుగోలు చేయడం), రూపాంతరం చెందడం (ఉడికించడం), ఆపై లోడ్ చేయడం (పూత పూయడం) అవసరం. ఇబ్బంది మరియు వ్యయం అనూహ్యంగా కొలవగలవు - మీ కోసం మాక్ ఎన్ జున్ను తయారు చేయడం చాలా సులభం, కానీ విందులో 40 మందికి రుచినిచ్చే మెనుని సృష్టించడం చాలా కష్టం. ఏ సమయంలోనైనా పొరపాటు మీ భోజనాన్ని అజీర్ణం చేస్తుందని ప్రత్యేకంగా చెప్పనవసరం లేదు.
ETL అనలిటిక్స్ కోసం అడ్డంకులను సృష్టిస్తుంది
ETL కొన్ని విధాలుగా విశ్లేషణ ప్రక్రియ యొక్క మంచం, కానీ దీనికి కొన్ని లోపాలు కూడా ఉన్నాయి. అన్నింటిలో మొదటిది, ఇది నెమ్మదిగా మరియు గణనపరంగా ఖరీదైనది. దీని అర్థం వ్యాపారాలు తరచుగా విశ్లేషణల కోసం వారి అతి ముఖ్యమైన డేటాకు మాత్రమే ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి మరియు మిగిలిన వాటిని నిల్వ చేస్తాయి. మొత్తం వ్యాపార డేటాలో 99% వరకు విశ్లేషణ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించబడదు అనేదానికి ఇది దోహదం చేస్తుంది.
అదనంగా, ETL ప్రక్రియ ఎప్పుడూ ఖచ్చితంగా లేదు. ETL ప్రక్రియలోని లోపాలు మీ డేటాను పాడవుతాయి. ఉదాహరణకు, సంక్షిప్త నెట్‌వర్క్ లోపం డేటాను సంగ్రహించకుండా నిరోధించవచ్చు. మీ మూల డేటా బహుళ ఫైల్ రకాలను కలిగి ఉంటే, అప్పుడు అవి తప్పుగా రూపాంతరం చెందుతాయి. చెత్త చెత్త, చెత్త బయటకు, వారు చెప్పినట్లు - ETL ప్రక్రియలో లోపాలు ఖచ్చితంగా సరికాని విశ్లేషణల పరంగా తమను తాము వ్యక్తం చేస్తాయి.
పాడైన ETL ప్రక్రియ చెడు పరిణామాలను కలిగిస్తుంది. ఉత్తమ సందర్భంలో కూడా, మీరు బహుశా ETL ను తిరిగి అమలు చేయాల్సి ఉంటుంది, అంటే గంటలు ఆలస్యం అవుతుంది - ఈ సమయంలో, మీ నిర్ణయాధికారులు అసహనంతో ఉంటారు. చెత్త సందర్భంలో, మీరు డబ్బు మరియు కస్టమర్లను కోల్పోవడం ప్రారంభించే వరకు సరికాని విశ్లేషణలను మీరు గమనించలేరు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AI తో ETL ను క్రమబద్ధీకరించడం
మీరు ETL ని పర్యవేక్షించడానికి ఒకరిని కేటాయించవచ్చు - మరియు నిజాయితీగా అంత సులభం కాదు. ప్రాసెస్ డేటా లోపాల వల్ల చెడు డేటా సంభవించవచ్చు, అవి నిజ సమయంలో గుర్తించబడవు. పాడైన ETL ప్రక్రియ యొక్క ఫలితాలు తరచుగా సరిగ్గా లోడ్ చేయబడిన డేటాకు భిన్నంగా కనిపించవు. లోపాలు స్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, లోపాన్ని సృష్టించిన సమస్యను గుర్తించడం అంత సులభం కాదు. (డేటాను విశ్లేషించడం గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, ఉద్యోగ పాత్ర: డేటా విశ్లేషకుడు చూడండి.)
శుభవార్త ఏమిటంటే మనుషులు చేయలేని వాటిని యంత్రాలు పట్టుకోగలవు. AI మరియు యంత్ర అభ్యాసం సరికాని విశ్లేషణలుగా మారడానికి ముందు ETL లోపాలను గుర్తించగల కొన్ని మార్గాలు ఇవి.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
1. ETL కొలమానాల్లో గుర్తించండి మరియు హెచ్చరించండి
మీ డేటా నిరంతరం కదిలే చిత్రం అయినప్పటికీ, ETL ప్రక్రియ స్థిరమైన వేగంతో స్థిరమైన విలువలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ విషయాలు మారినప్పుడు, ఇది అలారానికి కారణం. మానవులు డేటాలో పెద్ద ings పులను చూడగలరు మరియు లోపాలను గుర్తించగలరు, కాని యంత్ర అభ్యాసం సూక్ష్మమైన లోపాలను వేగంగా గుర్తించగలదు. యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థ నిజ-సమయ క్రమరాహిత్యాన్ని గుర్తించడం మరియు ఐటి విభాగాన్ని నేరుగా అప్రమత్తం చేయడం సాధ్యపడుతుంది, ఈ ప్రక్రియను పాజ్ చేయడానికి మరియు గంటల గణన ప్రయత్నాలను విస్మరించకుండా సమస్యను పరిష్కరించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.
2. పిన్‌పాయింట్ నిర్దిష్ట బాటిల్‌నెక్స్
మీ ఫలితాలు ఖచ్చితమైనవి అయినప్పటికీ, అవి చాలా నెమ్మదిగా ఉపయోగపడతాయి. గార్ట్‌నర్ అలా చెప్పాడు 80% అంతర్దృష్టులు విశ్లేషణల నుండి తీసుకోబడినది ద్రవ్య విలువను సృష్టించడానికి ఎప్పటికీ ఉపయోగించబడదు మరియు దీనికి కారణం వ్యాపార నాయకుడు దాని ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి సమయం లో అంతర్దృష్టిని చూడలేరు. మెషీన్ లెర్నింగ్ మీ సిస్టమ్ ఎక్కడ మందగించిందో మీకు తెలియజేస్తుంది మరియు మీకు సమాధానాలను అందిస్తుంది - మీకు మంచి డేటాను వేగంగా ఇస్తుంది.
3. మార్పు నిర్వహణ యొక్క ప్రభావాన్ని లెక్కించండి
మీ డేటా మరియు విశ్లేషణలను ఉత్పత్తి చేసే వ్యవస్థలు స్థిరంగా లేవు - అవి నిరంతరం పాచెస్ మరియు నవీకరణలను స్వీకరిస్తాయి. కొన్నిసార్లు, ఇవి డేటాను ఉత్పత్తి చేసే లేదా వివరించే విధానాన్ని ప్రభావితం చేస్తాయి - సరికాని ఫలితాలకు దారితీస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మారిన ఫలితాలను ఫ్లాగ్ చేయగలదు మరియు వాటిని నిర్దిష్ట ప్యాచ్డ్ మెషీన్ లేదా అప్లికేషన్‌కు కనుగొనవచ్చు.
4. కార్యకలాపాల వ్యయాన్ని తగ్గించండి
నిలిచిపోయిన విశ్లేషణ కార్యకలాపాలు సమానమైన పోగొట్టుకున్న డబ్బు. మీరు సమస్యను ఎలా పరిష్కరించాలో మాత్రమే కాకుండా, గడిపే సమయం కూడా ఎవరు బాధ్యత సమస్యను పరిష్కరించడానికి మీరు భవనం విలువను ఖర్చు చేసే సమయం. నిర్దిష్ట రకాల సంఘటనలకు ప్రతిస్పందించడానికి బాధ్యత వహించే జట్లను మాత్రమే హెచ్చరించడం ద్వారా మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ విషయం యొక్క హృదయాన్ని పొందడానికి సహాయపడుతుంది, మిగిలిన ఐటి విభాగాన్ని కోర్ జాబ్ ఫంక్షన్లను కొనసాగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అదనంగా, యంత్ర అభ్యాసం తప్పుడు పాజిటివ్లను తొలగించడానికి సహాయపడుతుంది, మొత్తం హెచ్చరికల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది, అదే సమయంలో వారు అందించగల సమాచారం యొక్క గ్రాన్యులారిటీని పెంచుతుంది. హెచ్చరిక అలసట చాలా నిజం, కాబట్టి ఈ మార్పు జీవిత నాణ్యతపై కొలవగల ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
వ్యాపారంలో విజయం సాధించినప్పుడు, విశ్లేషణలు చాలా ముఖ్యమైనవి. బెయిన్ కాపిటల్ నుండి వచ్చిన ఒక మైలురాయి అధ్యయనం, విశ్లేషణలను ఉపయోగిస్తున్న కంపెనీలు ఆర్థికంగా అధికంగా పనిచేసే అవకాశం కంటే రెండు రెట్లు ఎక్కువ అని చూపిస్తుంది. ETL ఈ రంగంలో విజయానికి పునాదిని అందిస్తుంది, అయితే ఆలస్యం మరియు లోపాలు కూడా ఒక అనలిటిక్స్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క విజయాన్ని నిరోధించగలవు. అందువల్ల, యంత్ర అభ్యాసం ఏదైనా అనలిటిక్స్ ప్రోగ్రామ్ యొక్క విజయానికి అమూల్యమైన సాధనంగా మారుతుంది, ఇది స్వచ్ఛమైన డేటా మరియు ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు హామీ ఇవ్వడానికి సహాయపడుతుంది.