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What IS ETL Exactly ?

Video tutorial gratuito di Paul Scotchford
Data Analyst and Qlik Development Specialist @ awari
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15:02:04 di video on-demand • Ultimo aggiornamento: Novembre 2024

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Understand and apply Associative Data Modelling concepts
Learn about different Model Schema types
Learn to code Joins & understand how they work
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Code Scripts for ETL data processing
Learn to code calculations using Set Analysis
How to code What-If analysis
14 Assignment projects for hands on practice, followed by Quizzes testing your knowledge
Learn charting best practices
Learn about advanced calculation functions like Aggr() , Rank() , IntervalMatch()
Create Charts such as Gauges, Pie, Bar, Combo, Line, Tornado, Heat Maps, Scatter
Learn performance tuning for charts and scripting
Add actions and conditions to charts and other objects
Apply many of your new skills to QlikSense e.g. Modelling, Set Analysis
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Ciao a tutti. Benvenuti in questa sezione. Parleremo di ETL. ETL significa estrarre, trasformare e caricare. Il processo di ETL viene eseguito principalmente su un ambiente server aziendale. Si tratta quindi di eseguire regolarmente i lavori in un ambiente pianificato. Quindi potrebbe essere ogni dieci minuti, ogni ora, a metà giornata, a fine giornata e così via. E questo viene controllato dall'amministratore all'interno dell'ambiente aziendale. Dobbiamo scrivere gli script che eseguiranno l'ETL in grado di funzionare nell'ambiente aziendale. E prevalentemente li svilupperete all'interno di un chvt, un documento di qlikview. E il documento stesso è ciò che verrà eseguito regolarmente sul server. Quindi, ad esempio, svilupperete sul vostro desktop e poi lo spingerete sul server attraverso le varie fasi di test e distribuzione all'interno dell'organizzazione, e l'ETL stesso consiste nell'estrarre i dati, trasformarli e caricarli. Come si può notare, in questo diagramma di base di alto livello, sono presenti diversi tipi di sorgenti di dati. E in questa sezione li affronterò tutti. Ma soprattutto la fase di estrazione consiste nel raccogliere i dati di cui abbiamo bisogno da queste fonti disparate o da un'unica fonte di dati. Lo scripting che scriviamo caricherà i dati nei file Qvd. Questi file qvd sono file di dati di Qlikview e possono essere utilizzati anche dalle applicazioni di Qlik Sense. Così non dobbiamo riscrivere i nostri script di caricamento solo perché stiamo usando Qlik Sense in un'altra parte dell'organizzazione. Molto spesso un'organizzazione ha le due cose insieme. La mia ultima organizzazione utilizzava Qlik Sense per molte delle sue applicazioni mobili, e poi usavamo Qlikview per le applicazioni o i documenti più complessi che volevamo presentare all'utente. Anche quello era un ambiente medico. Quindi, in questo caso, il nostro livello di script è quello che popolerà i nostri cvd e, naturalmente, in seguito il qvd. In altre parole, i documenti con cui gli utenti interagiscono e le app di Quintessence possono consumare i dati di questi CD. Naturalmente, ci sarà sempre un livello di sicurezza e ne parleremo più avanti. Ma l'impresa è il luogo in cui avviene la gestione della sicurezza. Ora, quello che faremo qui è passare attraverso il processo di costruzione degli script di estrazione e di trasformazione. Quindi la trasformazione riguarda se i dati o il formato dei dati devono cambiare nel passaggio dall'origine alla destinazione, in questo caso il nostro qvd. Un buon esempio è la conformazione delle dimensioni. Non parlo di conformazione, ma solo di conformazione. Ne ho parlato brevemente nella sezione precedente. Si tratta di assicurarsi che un codice, ad esempio, sia coerente in tutte le fonti di dati che arrivano. Non vogliamo presentare codici diversi per la stessa cosa all'interno dei nostri dati. Ad esempio, gli Stati Uniti potrebbero avere l'abbreviazione di USA in alcuni dati del database SQL. Potrebbe essere US of a in uno dei carichi binari che stiamo per eseguire su un QV W, e potrebbe essere qualcos'altro qui. Ora l'utente si confonderà se lo rappresentiamo in forme diverse. Quindi la fase di trasformazione consiste nel conformare i dati in modo che siano coerenti per l'utente. Quindi abbiamo una sola fonte di verità. In altre parole per noi un. Va bene. Quindi, perché non ci mettiamo al computer e iniziamo a scrivere un po' di ETL? Ci vediamo lì dentro.