ETL-разработчик — это одно из направлений работы в IT сфере. Данный специалист
занимается управлением хранилищами данных: он отвечает за консолидацию,
федерализацию и обмен данными.
ETL происходит из английских слов «to Extract», «to Transform», «to Load», то есть
«извлекать», «преобразовать», «загружать».
ETL разработчик в действии
ETL разработка включает в себя следующие процессы:
- Нужно извлекать данные из внешних источников.
- Преобразовывать эти данные согласно имеющейся бизнес-модели.
- Загружать преобразованные данные в собственное хранилище данных.
На первый взгляд, может показаться, что ETL разработчик это очень простая
профессия, так как не так много обязанностей включает в себя. Но это совсем не так.
На самом деле очень много «подводных камней» сопровождают эту специальность.
Например:
- Часто источниками данных являются очень разносторонние системы хранилищ
данных с разными форматами самих данных. А это влечет за собой знание
различных процедур извлечения этих данных. Иногда бывает, что внутри одной
информационной системы данные извлекаются разными путями. - Данные с разных источников и разных форматов, должны быть приведены в
единый вид, который регламентируется собственными бизнес-правилами,
единством применяемых систем кодирования, используемыми классификаторами и
справочниками. - При извлечении и преобразовании данных всегда нужно учитывать особенности
компании, где работает ETL разработчик, зачастую это добавляет дополнительные
сложности в итак непростую работу.
ETL разработка в действии
То есть, уже понятно, что ETL разработчик на практике, находит, собирает, извлекает,
преобразует какие-то данные из разносторонних источников и адаптирует их под
нужды компании, где он трудится.
Приводим несколько примеров, где может работать ETL разработчик:
- Облачные хранилища. В данном случае ETL разработчик работает с облачными
хранилищами, которые удешевляют процесс хранения данных и позволяют легко
масштабировать и защищать облачный продукт. Часто такой процесс завязан с
каким-нибудь приложением. - Базы данных. Работа с обычными базами данных, где ETL developer, это тот кто
отвечает за перемещение данных в хранилища. - Машинное обучение. При машинном обучении приходится часто работать с
большими объемами данных. ETL применяется для миграции данных из разных
источников в одно хранилище, которым пользуются для машинного обучения. - Маркетинговые данные. Часто крупным компаниям необходимо провести
маркетинговое исследование и поэтому им необходимо переместить в одно хранилище данные из разных источников: веб-аналитика, соц.сети, данные о
клиентах, о продажах и т. д. - Данные от IoT. Если в системе IoT подключено очень много датчиков, собирающих
данные, то часто для их анализа такие данные собираются в одном месте. За этот
«сбор» данных отвечает ETL разработчик. - Синхронизация данных. К примеру данные из обычных баз копируются в облачные
хранилища. При обновлении данных в обычных хранилищах их нужно обновлять и в
облаке. За этот процесс синхронизации тоже может отвечать ETL разработчик. - Аналитика бизнеса. Часто ТОП-менеджменту больших компаний нужно проводить
анализ показателей собственного бизнеса. В больших бизнес-организациях очень
много источников таких данных. За сбор информации в одном месте из
разносторонних областей бизнеса отвечает ETL разработка.
Системный инструмент ETL
ETL разработка включает в себя знание и работу с популярным системным ETL
инструментарием. Самые распространенные инструментарий ETL разработчика:
- CloudBigData.
- IBMInfoSphere.
- Power Center.
- MicrosoftSQLServer.
- Open Text.
- OracleGoldenGate.
- PervasiveDataIntegrator.
- PitneyBowes.
- SAPBusinessObjects.
- Sybase.
- И др.
Заключение
Возможно вам будет интересно почитать статью “Кодирование и шифрование информации- в чем отличия”
Профессиональных инструментов ETL специалиста очень много. Поэтому если ETL
разработка — это то что вас привлекает, то нужно внимательно изучить эту
техническую часть. Часто когда требуется ETL разработчик в компанию, к нему уже
применяют конкретные требования к его опыту и пониманию. Поэтому если вы
стоите на старте и только смотрите в сторону работы с большими данными, то имеет смысл проверить наличие вакансий и свежих требований к этой специальности.
Тогда у вас будет возможность выучить именно те инструменты, знания которых
часто требуются.