数据架构师通常拥有多年管理数据策略

barikulislam013

使用 Oracle、Hadoop、Azure 等工具以及管理复杂数据集的经验。他们还可能拥有高级认证和资格，例如数据科学或计算机科学学士学位。Integrate.io 的专家团队拥有丰富的经验，并提供大量资源来支持您的数据架构师。请与我们联系以了解更多信息。 为什么 ETL 对大数据架构师很重要？ 对于大数据架构师来说，ETL（提取、转换、加载）是数据管理的基础工具。ETL 流程首次出现于 70 年代，涉及三个关键步骤： 提取：ETL 过程从不同的来源提取数据，例如生产数据库和云服务。 转换：数据经过转换过程。例如，ETL 会将关系数据库表转置为不同的表结构。 加载：数据采用标准化格式后，ETL 流程会将其加载到目标存储库（例如数据仓库）中。

数据架构师现在可以访问复杂的、基于云的 ETL 平台，例如 Integrate.io，它可以通过多种方式移动数据。对于大数据架构师来说， Integrate.io 提 丹麦 WhatsApp 号码列表 供了一个快速、创新的 ETL 平台，具有低代码环境，非常适合大数据架构师和技术专业知识较少的人员。 Integrate.ioIntegrate.io 现代数据团队的统一堆栈 与解决方案工程师一起获得个性化平台演示和 30 分钟问答环节 公司电子邮件地址 大数据架构师如何使用 ETL 提到大数据，大多数人都会想到 ELT（提取、加载、转换），它用非结构化数据填充数据湖。虽然 ELT 在某些情况下效果很好，但在某些用例中，对于大数据架构师来说，ETL 是正确的选择。 数据管道 数据策略通常可以归结为一个简单的问题。



从 A 到 B 获取数据的最有效方法是什么？答案通常是 ETL 的一些变化。您提取数据，对其进行集成过程，然后将其传送到目的地。 现代基于云的 ETL 解决方案允许架构师构建完全自动化的管道。这些通过发生转换的临时数据库将数据从源推送到目的地。 基于云的 ETL 的另一个优点是它们通常带有集成库。例如，Integrate.io提供了 100 多个预构建的集成，并且一直在添加更多集成。这意味着大数据架构师不需要分配资源来开发和测试手动编码集成。相反，他们可以相信他们的 ETL 解决方案将自动连接到任何支持的服务。 数据湖屋 使用 ETL 的大数据架构师的一个缺点是它仅支持结构化数据。许多数据工程师正在使用非结构化存储库，例如数据湖。