Comment utilisez-vous les données ETL ?
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Vidéo: Comment utilisez-vous les données ETL ?

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Vidéo: Tuto ETL TALEND : Ecrire les données dans une table PostgreSQL à partir d'un job Talend. 2024, Mars
Anonim

Traditionnel ETL traiter

les ETL processus: extraire, transformer et charger. Analysez ensuite. Extrait des sources qui gèrent votre entreprise. Données est extrait des bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP), aujourd'hui plus communément appelées « bases de données transactionnelles », et d'autres Les données sources.

La question est également: qu'est-ce que l'ETL et comment cela fonctionne ?

ETL est l'abréviation de extract, transform, load, trois fonctions de base de données qui sont combinées en un seul outil pour extraire des données d'une base de données et les placer dans une autre base de données. L'extraction est le processus de lecture des données d'une base de données. La transformation se produit à l'aide de règles ou de tables de recherche ou en combinant les données avec d'autres données.

Sachez également, qu'est-ce que l'ETL dans l'entreposage de données ? ETL est un processus dans Entreposage de données et il signifie Extract, Transform and Load. C'est un processus dans lequel un ETL l'outil extrait le Les données de divers Les données systèmes sources, le transforme dans la zone de transfert et enfin, le charge dans le Entrepôt de données système.

De même, il est demandé, quel est l'exemple de processus ETL ?

ETL dans Entreposage de données: Le plus courant Exemple de ETL est ETL est utilisé dans l'entreposage de données. Ses sources de données peuvent être différentes. L'utilisateur doit extraire les données de plusieurs systèmes hétérogènes et les charger dans un système cible unique, également appelé entrepôt de données.

Quelles sont les différentes sources de données pour un système ETL ?

Plus Systèmes ETL combiner Les données de plusieurs la source systèmes , chacun avec son Les données organisation et format - y compris les bases de données relationnelles, les bases de données non relationnelles, les fichiers XML, JSON, CSV, etc. Une extraction réussie convertit Les données dans un format unique pour un traitement standardisé.

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