ETL
ETL বলতে Extract, Transform, and Load বোঝায়। এটি ডেটা-চালিত সংগঠনগুলো যে প্রসেস ব্যবহার করে একাধিক সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং সেগুলো একসাথে আনে ডিসকভারি, রিপোর্টিং, অ্যানালাইসিস, এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে।
একটি ডেটা ওয়ারহাউস তৈরি করা শুধু একাধিক সোর্স থেকে ডেটা এক্সট্রাক্ট করে ডেটা ওয়ারহাউসের ডাটাবেসে লোড করার মত মনে হতে পারে। কিন্তু ETL প্রসেস একাধিক স্টেকহোল্ডারের সক্রিয় ইনপুট চায় যেন ডেভেলপার, অ্যানালিস্ট, টেস্টার, টপ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন, এবং এটি টেকনিক্যালি চ্যালেঞ্জিং।
এটি ডিসিশন-মেকারদের জন্য একটি টুল হিসেবে এর মান সমর্থন করে। ডেটা ওয়ারহাউস সিস্টেমকে বিজনেস ডেভেলপমেন্টের সাথে পরিবর্তন হতে হয়। ETL একটি ডেটা ওয়ারহাউস সিস্টেমের একটি নিরંતর কার্যকলাপ এবং এটি দ্রুত, অটোমেটেড, এবং ভালোভাবে অথরাইজড হতে হবে।
এন্টারপ্রাইজ ডেটা ওয়ারহাউসের ETL টুলগুলো ডেটা ইন্টিগ্রেশন রিকোয়ারমেন্ট মেট করতে হবে, যেন হাই-ভলিউম, হাই-পারফরম্যান্স ব্যাচ লোড; ইভেন্ট-ড্রিভেন, ট্রিকল-ফিড ইন্টিগ্রেশন প্রসেস; প্রোগ্রামেবল ট্রান্সফরমেশন; এবং অর্কেস্ট্রেশন যাতে তারা সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং ট্রান্সফরমেশন এবং ওয়ার্কফ্লো ডিল করতে পারে এবং সবচেয়ে ডISTINCT ডেটা সোর্সের জন্য কানেক্টর থাকে।
ETL-এর একাধিক ইউজ কেস আছে বিভিন্ন ফিল্ডে। उनमें একটি হলো কাস্টমার ডেটা থেকে ভ্যালু ডেরাইভ করা এবং কাস্টমার এক ব্র্যান্ডের সাথে একাধিকভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করে। ETL এই সব কাস্টমার ডেটা একাধিক সোর্স থেকে কালেক্ট করে, ইনফরমেশনকে একটি স্ট্যান্ডার্ড ফরম্যাটে অবলম্বন করতে ট্রান্সফর্ম করে, এবং তারপর ডেটা ওয়ারহাউস বা অন্য ডেটা সোর্সে লোড করে অ্যানালাইসিসের জন্য।
যখন কোম্পানি সহজে তাদের ডেটা অ্যানালাইজ করতে পারে যেটি একই ল্যাঙ্গুয়েজ এবং একই লোকেশনে সব থাকে, এটি সংগঠনকে কাস্টমারের ব্র্যান্ডের সাথে ইন্টারঅ্যাকশনের একটি সঠিক ৩৬০-ডিগ্রি ভিউ দেয়। এটি সংগঠনকে কাস্টমারের প্রয়োজন বুঝতে এবং তাদের অত্যন্ত পার্সোনালাইজড অভিজ্ঞতা দিতে সক্ষম করে।
ELT
ELT বলতে Extract, Load, and Transform বোঝায়। এটি বিভিন্ন সোর্স থেকে ইনফরমেশন এক্সট্রাক্ট করে একটি টার্গেট ডেটা ওয়ারহাউসে লোড করার ফেজ। ELT একটি অ্যালটারনেটিভ টрадиশনাল extract, transform and load (ETL) প্রসেসের। এটি প্রসেসের ট্রান্সফরমেশন এলিমেন্টকে টার্গেট ডাটাবেসে পুশ করে বেটার অচivement-এর জন্য। এই সুবিধাটি বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (BI) এবং বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স-এর জন্য প্রয়োজনীয় বড় ডেটা সেট প্রসেস করার জন্য খুব উপকারী।
যেহেতু এটি ডেটা স্টোরেজ ইনফ্রাস্ট্রাকচারে ইতিমধ্যে তৈরি প্রসেসিং ক্যাপাবিলিটির সুবিধা নেয়, ELT ডেটা ট্রানজিটে কাটানো সময় কমায় এবং দক্ষতা বেড়ায়।
স্টেজিং মেথডে ডেটা ইন্টégrিটি অ্যানালাইসিস ইমপ্লিমেন্ট করা একটি আরও ফেজ প্রসেসে প্রাইভেট এবং প্রসেসের সবচেয়ে উপযুক্ত পয়েন্টে অ্যাসাইন করা সম্ভব করে। এই মেথডও নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে শুধু ক্লিন এবং চেক করা ডেটা ওয়ারহাউসে লোড হয় ট্রান্সফরমেশনের জন্য।
