How does ETL benefit business intelligence?
Quali vantaggi offre l'ETL alla business intelligence?
Extract, transform, and load (ETL) improves business intelligence and analytics by making the process more reliable, accurate, detailed, and efficient.
Historical context
ETL gives deep historical context to the organization’s data. An enterprise can combine legacy data with data from new platforms and applications. You can view older datasets alongside more recent information, which gives you a long-term view of data.
Consolidated data view
ETL provides a consolidated view of data for in-depth analysis and reporting. Managing multiple datasets demands time and coordination and can result in inefficiencies and delays. ETL combines databases and various forms of data into a single, unified view. The data integration process improves the data quality and saves the time required to move, categorize, or standardize data. This makes it easier to analyze, visualize, and make sense of large datasets.
Accurate data analysis
ETL gives more accurate data analysis to meet compliance and regulatory standards. You can integrate ETL tools with data quality tools to profile, audit, and clean data, ensuring that the data is trustworthy.
Task automation
ETL automates repeatable data processing tasks for efficient analysis. ETL tools automate the data migration process, and you can set them up to integrate data changes periodically or even at runtime. As a result, data engineers can spend more time innovating and less time managing tedious tasks like moving and formatting data.
La tecnologia di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) migliora la business intelligence e l'analisi dei dati rendendo più affidabile, preciso, dettagliato ed efficiente il processo.
Contesto storico
L'ETL fornisce un contesto storico approfondito ai dati dell'organizzazione. Un'impresa può combinare dati legacy con dati provenienti da nuove piattaforme e applicazioni. Si possono visualizzare i set di dati più vecchi insieme alle informazioni più recenti, così da avere una visione dei dati sul lungo termine.
Visione dei dati integrata
L'ETL fornisce una visione dei dati integrata per ottenere analisi e report approfonditi. La gestione di più set di dati richiede tempo e coordinazione, con il rischio che sorgano inefficienze e ritardi. L'ETL combina database a varie forme di dati in una singola vista unificata. Il processo di integrazione dei dati ne migliora la qualità e riduce il tempo necessario per trasferirli, categorizzarli o standardizzarli. In tal modo diventa più semplice analizzare, visualizzare e razionalizzare set di dati voluminosi.
Analisi dei dati accurate
L'ETL offre analisi dei dati accurate per adempiere agli standard di conformità e normativi. È possibile integrare le soluzioni di ETL con strumenti di controllo qualità per eseguire il profiling, l'audit e la pulizia dei dati, così da garantirne l'affidabilità.
Automazione delle operazioni
L'ETL automatizza le operazioni di elaborazione dei dati ripetibili per aumentare l'efficienza dell'analisi. Gli strumenti di ETL automatizzano il processo di migrazione dei dati ed è possibile configurarli in modo da integrare le modifiche ai dati su base periodica o anche al momento del runtime. Di conseguenza, i data engineer possono dedicare più tempo all'innovazione e meno a gestire operazioni noiose quali il trasferimento e la formattazione dei dati.