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在云数据时代重新构想 ETL

来源 中金网 01-18 13:05
摘要: 反向 ETL 使数据团队能够轻松地准备批量数据,将其移出云数据仓库,并为其组织实施操作。
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  伙计,哦伙计,这不是我们第一次听到有人说“ETL 已经死了”,当然还有其他人说“ETL 没有死,它比以前更大”。旋转木马还在继续。当然,有一点很清楚:云数据分析还活得很好。最近,我们看到 ETL 开始以严肃的方式解决运营分析问题。

  数据是有用的,但它的真正价值只有在变得可操作时才能实现。多年来,组织一直在使用数据转换来清理和准备用于商业智能和报告的数据。随着组织过渡到云优先的分析方法,许多人已经开始探索他们的第一个数据科学项目,以寻求竞争优势,从人群中脱颖而出,寻找独特的、以前无法利用的业务洞察力来寻找失去的宝藏……你明白了。在现代数据实践中,我们开始将分析的最后一英里视为运营分析,即“洞察与行动”。

   运营洞察力的承诺

  像 Snowflake 这样的公司通过提供规模巨大的数据分析和过去数据仓库的一小部分成本,彻底改变了商业/金融世界——甚至创建了一个名为云数据平台的新类别。只需单击几下即可轻松从任何来源加载数据。但是,当每个人都关注这一新发现的承诺及其带来的可视化分析时,我们也开始看到解决“可操作的洞察问题”的业务需求。

  企业的最终目标不再仅仅是将数据输入 BI 仪表板。现在,它更多地是关于开发可以被推回到业务应用程序的洞察力。数据平台的分析就绪数据在同步回业务层后,正迅速成为客户主管对其客户呼叫列表进行排序的方式,并提供新的数据属性,例如“购买倾向得分”在 CRM 中给他们。这种转变正在推动我们使用 ETL 的方式发生革命, 更多区块链消息,请关注下载区块天眼APP,全球区块链监管查询APP。从工具思维方式转变为平台思维方式,在这种方式中,对数据管道的单一投资可以产生多个结果。

   超越 ETL……逆转它

  诸如执行提取、转换、加载(ETL) 功能的流程打破了数据孤岛,让数据科学家能够更轻松地访问和分析数据,并最终将这些数据转化为可操作的业务结果。长期以来,ETL 一直是数据仓库流程中必不可少的第一步,它可以让您做出更实时的更改和决策。

  然而,数据基础设施发展迅速,并从传统的 ETL 过渡到提取、加载、转换 (ELT) 的新顺序。ELT 是数据团队以最原始的形式提取数据并将其加载到数据仓库或数据湖(通常在云中)进行转换以创建给定数据资产的 360 度视图的过程:无论是客户、产品还是合同、员工或患者。但即使使用 ELT,许多公司也遇到了障碍,因为他们的重要数据被困在数据仓库中,因此他们需要对流程进行另一次演变来打破循环。

  为了使数据具有可操作性并实现更大的业务目标,该流程再次取得进展。然而,这一进步并没有结束 ETL 或 ELT 的使用。他们并没有死——相反,他们只是在逆转潮流。

  了解同步返回

  术语“反向 ETL”——或现代云 ETL 方法中的操作数据分析——已经被创造出来,并集中在将策划的数据集从分析环境推回操作系统以进行实时操作或客户体验的想法上。这种技术使数据团队能够轻松地准备大量数据,将其移出云数据仓库,并为其组织实施操作。

  那么这件事最令人兴奋的是什么?工作流和运营分析流程使业务领导者和决策者能够获得真正可操作的数据并与客户互动并做出改变,从而更即时地改善他们的业务。在我们最近进行的一项民意调查中,9% 的客户表示他们已经在使用反向 ETL,15% 的客户表示他们正在计划这样做。但 32% 的人表示他们不知道反向 ETL 是什么。要么需要一些市场教育,要么我们需要考虑这个术语本身。

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  作为一个术语,“反向 ETL”并没有真正概括这种运动的价值。当丰富的分析数据同步回操作系统时,提取、加载和转换过程不仅仅是简单地“逆转”。取而代之的是,所有这些前期工作的结果会在业务范围内进一步传播到日常决策者更容易访问的地方,甚至可以通过更好地实时匹配客户行为和偏好来改进客户交互。

  “同步回”从数据平台整理的数据中获取特定属性,并通过将这些数据推送回操作系统来使其对业务用户具有可操作性。本质上,同步返回是 ETL 的扩展。通过使数据从数据平台流向真正需要它的人,组织中的每个人都可以在当下做出更好的业务决策,因为底层系统感觉更智能,并且更能感知上下文。

  在许多情况下,甚至不需要业务用户更改他们的工作方式。这一切都感觉更自然,而且很有效。例如,连锁酒店可以收集比以往更多的客户信息,包括他们的习惯和酒店偏好。这项创新可以帮助他们改进客户服务工作并满足客户需求,从而产生更多重复业务并击败竞争对手。当然,将数据同步到操作系统并不是什么新鲜事。但是,随着现代云 ETL 软件的出现,IT 团队交付此类用例所需的技能组合已发生巨大变化,变得更好。

  尽管如此,随着企业将更多数据转移到云中并采用现代云平台,数据团队面临着比以往任何时候都更大的压力,需要在整个组织中提供分析驱动的洞察力。要为数据团队创建更顺畅的流程,重要的是要有一个产品来跟踪正在加载的数据并在数据仓库中生成洞察力。单一产品还可以简化流程并确保个人信息受到保护且不会被广泛共享。

  为什么您的企业要逆向流动?

  为什么要将数据同步回业务?简短的回答是让最终用户全面了解他们每天使用的应用程序中的数据。目前,分析师和客户可以查看的数据存在漏洞,尤其是对于软件即服务 (SaaS) 应用程序。这种信息差距导致了客户的细分视图。通过逆转数据流,数据分析和客户洞察的世界开启,个性化洞察成为现实。业务发生在客户所在的地方。

  作为一个真实的例子,以一家提供金融服务软件的大型企业为例。数据团队使用云数据集成平台将网络流量数据提取到他们的云数据仓库中,然后准备这些数据以供机器学习算法使用,然后生成领先分数。然后,数据集成平台将这一新见解同步到 CRM 中,例如 Salesforce,以便销售团队可以优先考虑要关注的客户。为什么选择 Salesforce 而不是商业智能仪表板?因为 Salesforce 是销售团队每天生活的地方。这有助于组织快速获得洞察力,以便他们可以近乎实时地根据信息采取行动。

   获得跨行业的实时可行见解

  由于实施同步返回类似于实施 ETL,因此组织不必从头开始。事实上,一些现有的 ETL 工具也已经支持重新加载数据——这使得转换变得更加容易。除了支持运营分析和增强客户体验之外,同步回运营源系统还可以扩大销售、营销、客户服务和数据自动化等行业。

  销售:就像上面的例子一样,使用同步将客户数据移回 CRM 系统可以提供更深入的洞察力来扩大销售活动。

  营销:为了让营销团队更有效地运行,活动——特别是电子邮件活动——应该是自动化的,以允许访问更个性化的客户数据。这反过来又使企业能够更好地访问订户偏好,以便他们可以对活动进行实时更改并产生有意义的结果。

  客户服务:从数据仓库中提取信息以使其具有可操作性,使支持人员能够访问产品使用数据,从而帮助他们在任何特定时刻提供更好的客户服务。它还允许他们将整合的客户数据同步到现有的支持应用程序中,以更好地确定工单的优先级。

  数据自动化:同步可以帮助自动化电子表格和报告数据团队在给定日期收到的请求的数量,使这些团队能够在他们的一天中获得一些价值,从而使他们能够更快地完成工作。

  当全球的劳动力有最新的更新数据支持时,他们可以提供更加无缝和个性化的客户体验。无论使用何种云数据平台或供应商组织,他们都可以从双向 ETL 方法中受益,从而更快地从云数据仓库中获取数据洞察力,并返回到业务领导者和决策者手中。

  ETL 没有死。它甚至比以前更大。

云计算
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