如何构建高效的ETL/ELT 数据交付方案

摘要

随着ChatGPT等人工智能技术的兴起，数据管理方法面临转变，趋向于使用机器学习（ML）和人工智能（AI）来推动业务发展。构建弹性的数据摄取与ETL/ELT（提取、转换、加载/提取、加载、转换）流程对无缝数据交付至关重要。

数据转换类型

• ETL：传统的数据处理方法，使用特定工具或自定义脚本处理数据，可通过单独服务器或暂存区实现高效处理。
• ELT：采用数据湖和数据仓库架构，提供高扩展性和灵活性。数据通过摄取工具导入数据湖后，在数据库中进行转换。
• EtLT：在提取到数据平台前对敏感数据进行“轻”转换，以保证数据安全和合规性。

ETL与ELT工具

ETL工具提供数据流可视化、快速创建流程等优势，但也存在版本控制困难、单元测试挑战等缺点。ELT优势在于分离摄取和转换过程，使用SQL或开源软件减少供应商锁定，同时存在使用多种工具导致的复杂性。

流处理与Lambda架构

流处理支持实时数据摄取和分析，Lambda架构结合批处理和流处理管道，有效处理动态数据。

Lakehouse中的数据处理

Lakehouse架构提供了一个统一平台，结合了数据湖和数据仓库的优势，实现了灵活性与可扩展性。

数据加载和摄取策略

有效性取决于数据源类型、数据量等因素，包括全量加载、增量加载和Delta加载等策略。

数据质量与主数据管理

数据质量保证通过验证、分析和协调技术实现，而主数据管理（MDM）提供一个集中存储库用于数据治理。

小结

数据交付在分析、商业智能和AI领域至关重要。必须注意数据提取、转换、治理和质量保证等步骤和技术，以确保数据的高质量无缝流动。