Объем данных увеличивается, равно как и перед предприятиями возникают проблемы, связанные с управлением этим ростом. Большинство этих проблем сводится к неспособности справиться с динамическим притоком данных. Даже старый добрый ETL неэффективен, что приводит к провалу 70% инициатив, что требует пересмотра практики интеграции данных. Но что пошло не так?
В традиционной настройке ETL собирает данные из нескольких источников и распределяет их по пакетам.
Эти наборы данных в пакетах затем извлекаются (E), преобразуются (T) и, наконец, загружаются (L) в целевую систему. Поскольку этот метод предполагает массовую обработку и периодические обновления, он приводит к задержкам в общей обработке и времени получения ожидаемого результата. В конечном счете, предприятия лишены информации в режиме реального времени.
Современные методы, такие как ELT, могут собирать данные в реальном времени, обрабатывая только постепенные изменения после последнего извлечения. Это позволяет организациям оптимально использовать свои ресурсы и сосредоточиться на более рациональной интеграции данных. Это сокращает задержку и обеспечивает доступ к обновленным данным по требованию, позволяя оперативно принимать решения.
Из-за своей устаревшей технологии ETL не может эффективно использовать такие огромные объемы данных в реальном времени. Возможно, это была рок-звезда прошлого десятилетия, но современный, быстрый ландшафт Web3 требует гораздо большего.
Учитывая экспоненциальный рост объема данных, традиционные конвейеры ETL с трудом справляются с натиском, что приводит к замедлению обработки и неопределенному увеличению стоимости. Это не только подавляет способность организации использовать аналитические данные, но и практически сводит на нет возможность внедрения инноваций.
Более того, сложная схема традиционных систем требует значительных усилий по модернизации и обслуживанию. С течением времени, по мере масштабирования бизнеса, увеличение количества источников затрудняет поддержание актуальности трубопровода.
Кроме того, традиционная зависимость ETL от централизованной обработки приводит к возникновению единых точек отказа, ставя под угрозу целостность данных и безопасность системы.
Чтобы соответствовать ожиданиям нетерпеливого потребителя, организациям, независимо от их масштаба, необходимо вырваться на свободу и получить оптимальную ценность данных. Использование современных инструментов ETLпредприятия могут оптимизировать сложную среду данных, что ETL пытаются сделать уже давно.
ELT следуют подходу «сначала загрузка», при котором необработанные данные первоначально загружаются в целевую систему, а преобразование происходит в базе данных или с использованием структур распределенной обработки.
Сбор измененных данных (CDC), например, обрабатывает большие объемы данных, как только они попадают в систему, тем самым реализуя информацию в режиме реального времени на другом конце. Аналогичным образом, облачные решения обеспечивают масштабируемую и экономичную обработку данных, гарантируя предприятиям возможность адаптироваться и расти без аппаратных ограничений. Дождитесь следующего раздела, где я объясню подробный практический пример.
Озера и концентраторы данных позволяют предприятиям хранить и обрабатывать огромные объемы необработанных данных из нескольких источников. Такой подход способствует демократизации и позволяет межфункциональным группам анализировать данные.
Крупная телекоммуникационная компания, работающая в условиях большого объема данных в режиме реального времени, изо всех сил пыталась справиться с этим потоком с помощью традиционных систем ETL. В какой-то момент компания почти отказалась от улучшения производительности своей сети, главным образом потому, что данные были разбросаны по нескольким источникам. Такая неэффективность препятствовала своевременному реагированию на клиентов, потерявших терпение во время карантина.
Чтобы перейти к более новым альтернативам, компания внедрила Skyvia, облачную ETL-платформу, которая объединяет данные из нескольких источников в единое хранилище. Теперь все данные, стратегически хранящиеся и доступные в одной точке, способствовали значительному улучшению понимания состояния сети. После внедрения это помогло организации добиться значительного улучшения производительности сети, тем самым сократив количество простоев на 50 % и повысив среднюю скорость сети на 20 %.
Кроме того, это привело к значительной экономии средств и повышению удовлетворенности клиентов. Благодаря сокращению времени интеграции данных с недели до одного дня бизнес может мгновенно реагировать на все критические ситуации, эскалации и другие специальные события.
В конечном итоге компания зафиксировала повышение рейтинга CX на 10%, вернув утраченную репутацию.
Сегодня телекоммуникационная компания готова к будущему процветанию на высококонкурентном рынке. Движущийся из устаревших практик ETL к современным облачным решениям привело к значительному росту и повышению лояльности. Облачное решение Skyvia для интеграции данных является напоминанием для компаний, которые стремятся к масштабируемости и гибкости, и это не сложная задача, пока они не подпишутся на аналогичные преобразования. Как мы знаем, среда SaaS предлагает модели ценообразования в соответствии с вашим потреблением, что значительно сокращает первоначальные затраты.
Традиционный подход ETL является барьером для инноваций для современных предприятий. Неизбежные ограничения пакетной обработки и полного извлечения данных больше не соответствуют требованиям принятия решений в режиме реального времени и динамичным рыночным ландшафтам.
Как уже говорилось, присущие ограничения пакетной обработки больше не удовлетворяют ожиданиям мгновенного принятия решений. Компании должны сделать шаг вперед, использовать гибкие подходы и извлечь истинную ценность из горы данных. Это уже не выбор, а стратегический императив.
