Качество данных остается проблематичным
Posted: Thu Jun 12, 2025 3:58 am
Хотя Zero ETL решает проблему перемещения данных, он оставляет многие критические проблемы с данными нерешенными или, в некоторых случаях, затрудняет их управление.
Нулевой ETL не решает проблемы качества данных, он просто меняет место, где вы с ними сталкиваетесь. Исходные данные по-прежнему страдают от:
Непоследовательные форматы и структуры
Отсутствующие значения и выбросы
Дублирующие записи
Нарушения правил ведения бизнеса
Без специального уровня преобразования эти проблемы библиотека телефонных номеров азербайджана могут напрямую проявиться в отчетах и аналитике, создавая путаницу и подрывая доверие к данным.
Сложность интеграции меняется, но не исчезает
Когда данные остаются в исходных системах, сложность согласования различных моделей данных просто перемещается из конвейера на уровень запросов. Это создает несколько проблем:
Различия в схемах еще предстоит устранить
Соглашения об именовании остаются непоследовательными в разных источниках
Разрешение сущностей становится более сложным
Бизнес-логика теперь находится в нескольких местах
Часто компании думают, что они устраняют необходимость в работе ETL, хотя на самом деле они просто переносят сложность преобразования на уровень BI, где ею сложнее управлять.
Ян Фаннелл
Ведущий специалист по защите данных | Matillion
Бизнес-логике нужен дом
В традиционном ETL логика преобразования живет в четко определенных шагах конвейера. В архитектурах Zero ETL эта логика должна существовать где-то еще:
Нулевой ETL не решает проблемы качества данных, он просто меняет место, где вы с ними сталкиваетесь. Исходные данные по-прежнему страдают от:
Непоследовательные форматы и структуры
Отсутствующие значения и выбросы
Дублирующие записи
Нарушения правил ведения бизнеса
Без специального уровня преобразования эти проблемы библиотека телефонных номеров азербайджана могут напрямую проявиться в отчетах и аналитике, создавая путаницу и подрывая доверие к данным.
Сложность интеграции меняется, но не исчезает
Когда данные остаются в исходных системах, сложность согласования различных моделей данных просто перемещается из конвейера на уровень запросов. Это создает несколько проблем:
Различия в схемах еще предстоит устранить
Соглашения об именовании остаются непоследовательными в разных источниках
Разрешение сущностей становится более сложным
Бизнес-логика теперь находится в нескольких местах
Часто компании думают, что они устраняют необходимость в работе ETL, хотя на самом деле они просто переносят сложность преобразования на уровень BI, где ею сложнее управлять.
Ян Фаннелл
Ведущий специалист по защите данных | Matillion
Бизнес-логике нужен дом
В традиционном ETL логика преобразования живет в четко определенных шагах конвейера. В архитектурах Zero ETL эта логика должна существовать где-то еще: