रिवर्स ईटीएल आपके डेटा लोड को कैसे हल्का कर सकता है

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विश्लेषण के लिए एप्लिकेशन और वेयरहाउसिंग डेटा के बीच डेटा स्थानांतरित करना ऐप बिल्डरों, डेटा इंजीनियरों और आईटी टीमों के लिए आवर्ती मुद्दे हैं। लेकिन हम सभी जानते हैं कि अगर हम अपने डेटा के साथ स्मार्ट हैं तो हमारे व्यवसाय महत्वपूर्ण तरीकों से लाभान्वित हो सकते हैं।

डेटा स्थानांतरित करने के लिए अब बहुत सारे विकल्प हैं। कुछ लगभग वर्षों से हैं और विकसित हुए हैं, जैसे कि ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) और कस्टम-बिल्ट इंटीग्रेशन। दूसरों को ईएलटी (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म) और इवेंट स्ट्रीमिंग जैसे आवश्यकता से बाहर किया गया है। इन डेटा पाइपलाइन उपकरणों के लिए आवश्यकताएं और उपयोग के मामले अधिक उन्नत और अधिक मांग वाले हो गए हैं। इन लगातार बढ़ती मांगों से, पिछले कुछ वर्षों में एक नया (लेकिन समझदार) उपयोग का मामला सामने आया है: आपके डेटा वेयरहाउस से डेटा को आपकी कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने वाले क्लाउड एप्लिकेशन में ले जाना। और इसे संतुष्ट करने के लिए डेटा पाइपलाइन की एक नई श्रेणी सामने आई है: रिवर्स ईटीएल।

रिवर्स ईटीएल क्या है?

रिवर्स ईटीएल कार्य में सीधा है – डेटा को अपने डेटा वेयरहाउस से अपने क्लाउड एप्लिकेशन में ले जाएं। रिवर्स ईटीएल टूल आवर्ती शेड्यूल (कुछ मिनटों से 24 घंटे या उससे अधिक के बीच कॉन्फ़िगर करने योग्य) पर डेटा को सिंक्रनाइज़ करते हैं या जब एपीआई (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस) को कॉल करके ट्रिगर किया जाता है, तो रिवर्स ईटीएल टूल एक्सपोज़ करता है या एयरफ्लो और डीबीटी जैसे टूल के साथ एकीकरण के माध्यम से।

मैं रिवर्स ईटीएल के साथ क्या कर सकता हूं?

रिवर्स ईटीएल टूल आपको डेटा साइंस के बहुत से वादे का एहसास कराते हैं। आपकी डेटा टीमें जटिल, मूल्यवान मॉडलिंग और विश्लेषण आपके डेटा वेयरहाउस में जीवन उत्पन्न करती हैं। इस समृद्ध, विश्लेषण के बाद के डेटा का उपयोग करने में सक्षम होने और अपने व्यावसायिक अनुप्रयोगों को इसके साथ अद्यतित रखने से आपके डेटा वैज्ञानिकों द्वारा किए जाने वाले कार्य अधिक मूल्यवान हो जाते हैं। यह यह भी सुनिश्चित करता है कि आज अधिकांश व्यवसायों में मौजूद मैन्युअल प्रक्रियाओं की तुलना में उनका काम वास्तविक समय के करीब मूल्य प्रदान करता है।

रिवर्स ईटीएल उपकरण ग्राहक डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं और उन समस्याओं को हल करने के लिए सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है जिनके लिए आपकी वेबसाइटों, डिजिटल उत्पादों और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी क्लाउड एप्लिकेशन में डेटा के संयोजन की आवश्यकता होती है। विशिष्ट उपयोग के मामले रिवर्स ईटीएल उपकरण पते सबसे अच्छे हैं:

  • बेहतर, अधिक व्यापक ग्राहक प्रोफ़ाइल बनाना (कभी-कभी “ग्राहक 360” कहा जाता है)
  • अधिक विशिष्ट, विस्तृत ऑडियंस सेगमेंट बनाना
  • आपके अद्वितीय, व्यवसाय-विशिष्ट मानदंडों के आधार पर स्कोरिंग लीड
  • “जोखिम में” ग्राहकों की पहचान करना, या ग्राहकों को मंथन करने की संभावना है
  • बेहतर रिपोर्टिंग के लिए क्लाउड एप्लिकेशन को डेटा डिलीवर करना

प्रमुख रिवर्स ईटीएल विक्रेता कौन हैं?

कई रिवर्स ईटीएल उपकरण उपलब्ध हैं, और वे सभी समान रूप से काम करते हैं। आप अपने डेटा वेयरहाउस के लिए एक स्रोत कनेक्शन कॉन्फ़िगर करते हैं, एक क्लाउड एप्लिकेशन के लिए एक गंतव्य कनेक्शन कॉन्फ़िगर करते हैं, और फिर उस डेटा का चयन करने के लिए एक SQL (संरचित क्वेरी भाषा) कथन (या एक तालिका चुनें) लिखते हैं जिसे आप सिंक करना चाहते हैं, अपनी मैपिंग चुनें, और एक सिंक शेड्यूल सेट करें।

रिवर्स ईटीएल टूल की समान कार्यक्षमता के बावजूद, तीन विक्रेता बाहर खड़े हैं:

उच्च स्पर्श

हाईटच का मानना ​​​​है कि आपका डेटा वेयरहाउस ग्राहक डेटा के लिए आपकी सच्चाई का स्रोत है। कंपनी उस डेटा को आपके व्यवसाय द्वारा उपयोग किए जाने वाले क्लाउड टूल से सिंक करना आसान बनाती है। हाईटच सबसे अलग है क्योंकि इसका टूल परिपक्व है और इसमें किसी भी अन्य प्योर-प्ले रिवर्स ईटीएल टूल की तुलना में अधिक स्रोत और गंतव्य एकीकरण हैं। कंपनी ने पिछले छह से 12 महीनों में जनगणना (नीचे देखें) की तुलना में अपने एकीकरण पुस्तकालय को भी तेजी से बढ़ाया है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एकीकरण आपके उपकरण चयन के साथ आपकी कंपनी के लचीलेपन के स्तर को निर्धारित करता है। रिवर्स ईटीएल के लिए अधिक एकीकरण बेहतर हैं।

हाईटच ग्राहकों में ग्रेफाना, प्लेड, जेपलिन और मैटरमोस्ट शामिल हैं।

जनगणना

यदि रिवर्स ईटीएल के लिए कोई उद्योग मानक होता, तो शायद यह जनगणना होती। जनगणना हाईटच की तुलना में बहुत अधिक समय तक नहीं रही है, लेकिन इसने पहले कर्षण प्राप्त किया और एक प्रभावशाली ग्राहक लाइनअप है। यह एक परिपक्व उपकरण है और इसमें बहुत सारे एकीकरण हैं, लेकिन हाईटच से कम है।

जनगणना के ग्राहकों में Fivetran, dbt, Netlify और Notion शामिल हैं।

यदि आप रिवर्स ईटीएल टूल के बीच चयन कर रहे हैं, तो आप हाईटच और जनगणना के बीच चयन कर रहे हैं। आपके निर्णय मानदंड उपलब्ध एकीकरण और मूल्य निर्धारण के लिए नीचे आ जाएंगे, क्योंकि हाईटच और जनगणना के अलग-अलग मूल्य निर्धारण मॉडल हैं। सिंक किए गए रिकॉर्ड की मासिक मात्रा के आधार पर हाईटच मूल्य, जबकि आपके द्वारा चलाए जाने वाले डेटा सिंक्रोनाइज़ेशन वर्कफ़्लो की संख्या के आधार पर जनगणना मूल्य।

रूडरस्टैक

RudderStack एक प्योर-प्ले रिवर्स ETL टूल नहीं है – यह एक इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म है। कंपनी ने अपना नाम बनाया और सेगमेंट का ओपन सोर्स विकल्प बनकर अपना ग्राहक आधार बढ़ाया। इस साल की शुरुआत में, रुडरस्टैक ने ईटीएल और रिवर्स ईटीएल फीचर्स जारी किए, जिसने इसे रिवर्स ईटीएल स्पेस में एक प्रतियोगी बना दिया है।

सुविधाओं का यह संयोजन समझ में आता है कि रिवर्स ईटीएल इवेंट स्ट्रीमिंग या इवेंट कलेक्टिंग टूल्स (अक्सर सेगमेंट, स्नोप्लो, या रूडरस्टैक) और ईटीएल टूल्स पर निर्भर करता है ताकि डेटा को वेयरहाउस में लाया जा सके। RudderStack एकमात्र रिवर्स ETL टूल है जो आपके वेयरहाउस में आवश्यक ग्राहक डेटा भी ला सकता है। और कंपनी हाईटच या जनगणना की तुलना में काफी अधिक गंतव्य एकीकरण प्रदान करती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह एक इवेंट स्ट्रीमिंग टूल है, और ऐसे टूल को प्रतिस्पर्धा करने के लिए व्यापक एकीकरण पुस्तकालयों की आवश्यकता होती है।

रूडरस्टैक के ग्राहकों में क्रेट और बैरल, ट्रेन, एकोर्न और हिंज शामिल हैं।

सेगमेंट में रिवर्स ईटीएल फंक्शनलिटी भी है, लेकिन कंपनी खुद को इस तरह से मार्केट नहीं करती है। पर्सनस एसक्यूएल ट्रैट्स आपको अपने वेयरहाउस से डेटा को अपने क्लाउड एप्लिकेशन में सिंक करने देता है, लेकिन इसे सेगमेंट के पर्सन ऑडियंस बिल्डर के माध्यम से जाना होगा।

सेगमेंट ने पिछले साल के अंत में सेगमेंट डेटा लेक के साथ नई कार्यक्षमता पेश की, जो आपके लिए एक ग्राहक डेटा लेक बनाता है। यह कंपनी की रिवर्स ईटीएल कार्यक्षमता के महत्व को कम करता है।

ईटीएल को उलटने के विकल्प

रिवर्स ईटीएल ग्राहक प्रोफाइल बनाने, दर्शकों को विभाजित करने और अन्य ग्राहक-केंद्रित प्रक्रियाओं जैसी चीजों के लिए बहुत अच्छा है। इन प्रक्रियाओं के लिए वास्तविक समय की आवश्यकता सख्त नहीं है, जो बहुत मायने रखती है क्योंकि वास्तविक समय में आपके डेटा वेयरहाउस में डेटा लोड करना और विश्लेषण करना एक अच्छा वास्तुशिल्प पैटर्न नहीं है। डेटा वेयरहाउस और OLAP (ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण) डेटाबेस जटिल विश्लेषणात्मक प्रश्नों और मॉडलों को जल्दी से चला सकते हैं, लेकिन वे रीयल-टाइम एप्लिकेशन प्रतिक्रिया के लिए नहीं बनाए गए हैं।

इन रीयल-टाइम आवश्यकताओं का उभरता समाधान आपके अनुप्रयोगों को रीयल-टाइम विश्लेषण प्रदान करने के लिए रॉकसेट जैसे टूल का उपयोग करना है। फ़ंक्शन में, Rockset Elasticsearch से भिन्न नहीं है, लेकिन Rockset को क्लाउड-नेटिव बनाया गया है और SQL संगतता पर जोर देता है। इसका मतलब है कि आप Elasticsearch का समर्थन करने वाले पैमाने से आगे बढ़ने में सक्षम होंगे और कोर SQL फ़ंक्शन – जैसे जॉइन – को Elasticsearch समर्थन नहीं करता है।

रॉकसेट के लिए एक उदाहरण उपयोग का मामला एक बड़े मल्टीप्लेयर ऑनलाइन गेम में लगातार अपडेट किए गए लीडरबोर्ड को डेटा खिला रहा है। यदि आपके पास एक साथ लाखों खिलाड़ी हैं, तो घटनाओं को निगलना, लाखों स्वतंत्र स्कोर की गणना करना और वास्तविक समय में उस सूची को क्रमबद्ध करना अविश्वसनीय रूप से कठिन है, लेकिन यह रॉकसेट जैसे उपकरणों के लिए एक ब्रेड-एंड-बटर उपयोग मामला है।

वेंचरबीट

तकनीकी निर्णय लेने वालों के लिए परिवर्तनकारी तकनीक और लेनदेन के बारे में ज्ञान हासिल करने के लिए वेंचरबीट का मिशन एक डिजिटल टाउन स्क्वायर बनना है।

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