数据提取的方法,以及常用的提取工具
数据提取的根本界说数据真人發牌,提取是一个触及从各类来历检索数据的进程。凡是，公司提取数据以进一步处置数据，将数据迁徙到数据存储库或进一步阐发数据。将数据转换为此进程的一部门是很常见的。比方，您可能但愿对数据履行计较 - 比方聚合贩卖数据 - 并将这些成果存储在数据堆栈中。若是要提取数据以将其存储在数据堆栈中，则可能必要添加其他元数据或使历时间戳或地舆位置数据来丰硕数据。最后，您可能但愿将数据与方针数据存储中的其他数据组合在一块儿。这些进程统称为提取，转换和加载，提取是此进程中的第一个关头步调。
若何提取数据？
1：布局化数据
若是数据是布局化的，则数据提取进程凡是在源体系内履行，经常使用的提取法子有如下两种。
彻底提取法：数据彻底从源中提取，无需跟踪更改，逻辑更简略，但体系负载更大。
增量提取：自前次乐成提取后，将跟踪源数据中的更改，如许您就不会在每次更改时都履行提取所稀有据的进程。为此，您可以建立更改表以跟踪更改或查抄时候戳。一些数据堆栈内置了变动数据捕捉（CDC）功效。增量提取的逻辑更繁杂，但体系负载却低落了。
利用非布局化数据时，您的大部门使命因此可以提取数据的方法筹备数据。最有可能的是，您将把它存储在数据湖中，直到您规划将其提掏出来举行阐发或迁徙。您可能但愿经由过程删除空格和符号，删除反复成果和肯定若何处置缺失值等操作来断根数据中的噪音。
数据提取挑战
凡是提取的数据将其挪动到另外一个@体%4B49f%系或举%b9f12%行@数据阐发（或二者）。若是筹算对其举行阐发，则可能正在履行ETL，以便咱们可以从多个源中提取数据并对其举行阐发。挑战在于确保可以把来自一个来历的数据与来自其他来历的数据相连系，以便它们可以或许很好地协同事情。这可能必要大量规划，出格是若是您将布局化和非布局化数据源中的数据整合在一块儿。
提取数据的另外一个挑战是平安性。凡是某些数据包括敏感信息。比方，它可能包括PII（小我身份信息）或其他遭到高度羁系的信息。咱们若是必要删除此敏感信息作为提取的一部门，还必要平牙齦炎治療藥,安地挪动所稀有据。
数据提取东西的类型
1：批处置东西：传统数据提取东西可酒店兼職, 以批量整合您的数据，凡是是在非事情时候，以最大限度地削减利用大量计较能力的影响。对付具备至关同类数据源的封锁的内部摆设情况，批量提取解决方案多是一种很好的法子。
2：开源东西：假如支撑的根本架谈判常识到位，开源东西很是合适预算有限的利用步伐。一些供给商也供给有限或“轻”版本的产物作为开源。
3：基于云的东西：
基于云的东西是最新一代的提取产物。凡是，重点是作为ETL / ELT流程的一部门及时提取数据，而且基于云的东西在该范畴表示优秀，有助于操纵云为数据存储和阐发供给的所有功效。这些东西还防止了平安性和合规性，由于今天的云供给商继续存眷这些范畴，无需在内部开辟这类专业常识。
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