ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) ist einer der wichtigsten Prozesse in der Big Data-Analyse - und gleichzeitig kann es einer der größten Engpässe sein. (Weitere Informationen zu Big Data finden Sie in 5 hilfreichen Online-Kursen zu Big Data.)
Der Grund, warum ETL so wichtig ist, besteht darin, dass die meisten Daten, die ein Unternehmen sammelt, in ihrer Rohform nicht für die Digestion einer Analyselösung bereit sind. Damit eine Analyselösung Erkenntnisse liefert, müssen die Rohdaten aus der Anwendung, in der sie sich derzeit befinden, extrahiert, in ein von einem Analyseprogramm lesbares Format umgewandelt und dann in das Analyseprogramm selbst geladen werden.
Dieser Vorgang ist analog zum Kochen. Ihre Rohstoffe sind Ihre Rohdaten. Sie müssen extrahiert (in einem Geschäft gekauft), umgewandelt (gekocht) und dann geladen (plattiert) werden, bevor sie analysiert (verkostet) werden können. Die Schwierigkeit und die Kosten können unvorhersehbar ansteigen - es ist einfach, Mac n 'Cheese für sich selbst zuzubereiten, aber es ist viel schwieriger, auf einer Dinnerparty ein Gourmetmenü für 40 Personen zu kreieren. Unnötig zu erwähnen, dass ein Fehler zu jedem Zeitpunkt Ihre Mahlzeit unverdaulich machen kann.
