بيت سمعي 4 طرق يمكن أن تساعد مراقبة etl المستندة إلى ai في تجنب الأخطاء

4 طرق يمكن أن تساعد مراقبة etl المستندة إلى ai في تجنب الأخطاء

Anonim

تعتبر ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) واحدة من أهم العمليات في تحليلات البيانات الكبيرة - وفي الوقت نفسه ، يمكن أن تكون واحدة من أكبر الاختناقات. (لمزيد من المعلومات حول البيانات الضخمة ، راجع 5 دورات مفيدة للبيانات الضخمة يمكنك القيام بها عبر الإنترنت.)

السبب في أهمية ETL هو أن معظم البيانات التي تجمعها الشركة ليست جاهزة ، في شكلها الأولي ، لحل تحليلي لهضم. حتى يتسنى لحل التحليلات إنشاء رؤى ، يجب استخراج البيانات الأولية من التطبيق الذي يوجد به حاليًا ، وتحويله إلى تنسيق يمكن لبرنامج التحليلات قراءته ، ثم تحميله في برنامج التحليلات نفسه.

هذه العملية مماثلة للطهي. المكونات الخام الخاصة بك هي البيانات الخام الخاصة بك. يجب استخراجها (شراؤها من متجر) ، وتحويلها (طهيها) ، ثم تحميلها (مطلي) ، قبل أن يتم تحليلها (تذوقها). يمكن أن تتضاعف الصعوبة والتكاليف بشكل غير متوقع - من السهل أن تصنع الجبن من ماك لنفسك ، ولكن يصعب عليك إنشاء قائمة ذواقة لـ 40 شخصًا في حفل عشاء. وغني عن القول ، إن الخطأ في أي وقت قد يجعل وجبتك غير قابلة للهضم.

4 طرق يمكن أن تساعد مراقبة etl المستندة إلى ai في تجنب الأخطاء