ビッグデータの有用性と価値が企業や組織の注目を集めるようになり、企業に競争力を与える実用的な洞察を抽出できるソフトウェアベースのソリューションに対する需要が高まっています。 企業が使用するデータは、抽出、変換、ロード (ETL) 開発者によって開発されたソフトウェアを使用して抽出、変換、ロードされます。 ETL プロセスの設計、構築、管理、維持は ETL 開発者の権限に含まれます。 必要な能力、給与、ETL 開発者になる方法について知っておくべきことを以下に示します。
ETL開発者
ETL 開発者は、ETL の XNUMX つのカテゴリに分類される一連のタスク全体を設計および監督します。 ETL 開発者はさまざまな業界で働いていますが、このポジションはテクノロジーを優先する企業でより一般的です。 彼らは以下について非常に精通している必要があります コーディング言語 さらに、倉庫アーキテクチャ技術に熟達し、強力なプロジェクト管理能力を持っている必要があります。
通常、ETL 開発者が働く場所は、企業のデータ分析部門またはソフトウェア エンジニアリング部門です。 さらに、ETL 開発者は社内のビジネス ユーザーと協力して、作成した ETL プロセスが企業のデータ利用者の要件を満たしていることを保証します。 ETL 開発者の給与範囲は、経験、業界、企業規模、所在地などの要因によって異なります。 ETL 開発者は通常、米国で年間 102,170 ドルを稼いでいます。
ETL 開発者は、ビジネス関係者や他の開発者と協力して、ビジネス ドメインが要求または想定する定義された仕様に従って ETL プロセスが構成および提供されるようにします。
ETLの手順
抽出、変換、ロードは ETL と呼ばれます。 ETL プロセスを監督する企業または組織は、XNUMX つのステップを次のタスクに分割します。
#1。 エキス
組織のさまざまなデータ ソースから情報を収集するプロセス。 企業は過去を追跡したり、データを多数のシステムにストリーミングしたりします。 このデータは多数のソフトウェアに分散されており、形式も異なります。 抽出フェーズには、ERP、CRM、サードパーティ システムなどの必要なデータ ソースの選択と、それらからのデータの収集が含まれます。
#2。 最適化の適用
データを最も効果的に使用するビジネス関係者がデータをよりよく理解できるように、データの形式を変更するプロセス。 データがソースから収集されると、通常はステージング領域と呼ばれる短期保管施設に保管されます。 データは、この領域に配置されるときに、確立された標準とモデルに従ってフォーマットされます。
#3。 負荷
すぐに使用できるデータを組織のデータベースまたはデータ ウェアハウスに入れるプロセス。 ETL 開発者は、既存のデータベースと並行して、またはその上で作業することがよくあります。 データウェアハウス。 時間が経ち、より多くの専門知識が得られると、ETL 開発者はこれらのシステムをさらに深く掘り下げ、その構成に貢献する機会が得られる可能性があります。
ETL 開発者の責任
#1. データ効率の向上
組織のデータ課題を理解した後、ETL 手順を通じて実装できるデータ ソリューションの開発と提案を支援できます。
#2. 情報にアクセスできるようにする
これらは、組織全体が主要なビジネス データ ポイントと指標をよりアクセスしやすく、利用しやすく、認識しやすくするのに役立ちます。 実際には、これには現在データをより簡単に利用できるようにすることが必要であり、技術者以外のユーザーでもデータの視覚化やレポートを簡単に表示して操作できるようになります。
#3. ETLプロセスの開発と協力
ETL プロセスは、さまざまなデータ分析ツールやデータ エンジニアリング ツールを使用して作成、デプロイ、保守、調整できます。 さらに、プロジェクト マネージャーや重要なビジネス関係者と協力して、業務を遂行する必要がある問題と環境を理解します。
#4. データモデリング
顧客または雇用主のデータベース内のさまざまなデータ オブジェクト間の関係を分析して表示することは、データ モデリングとして知られています。 クライアントは、開発者がデータ オブジェクトに名前を付け、それらの接続、システム、手順をグラフィカルに示す図を作成することを期待しています。 これらの開発者は通常、手書きツールやオンライン ツールなど、さまざまなデータ モデリング手法やソフトウェアに関する強力な基礎を持っています。
#5. データ ウェアハウスの設計
ETL 開発者はデータ エンジニアとして、組織のニーズを満たすデータ ウェアハウスの計画と構築を主導します。 データ ウェアハウスは、組織が提供する知識を活用できるように、データを整理、管理、分析します。 ETL スペシャリストによって作成されたデータ ウェアハウス アーキテクトは、組織内の情報技術 (IT) 専門家以外でも拡張性、適応性、アクセス性が高く、簡単に使用できます。
#6. データパイプラインの作成
ETL 開発者は、この分野の知識と経験を活かして、エンド ユーザーがデータを検索して使用できるようにデータを整理およびフィルタリングするデータ パイプライン ツールを作成できます。 パイプラインを構築することで、これらの開発者は、データ レイクやウェアハウスから組織内外のさまざまな場所へのデータの移動を容易にすることができます。
＃7。 ETL テストの実行
ETL 開発者は、企業が保有するデータの検証、検証、認定、重複データの削除、データの損失や破損の回避などの重要なテスト タスクを実行します。 これらの開発者は、コードをテストして、さまざまなソースからインポートされた会社のデータが、定義された変換ルールと有効性チェックに準拠していることを確認する必要があります。
ETL開発者の資格
＃1。 SQL
ETL 開発者は、SQL (構造化照会言語) の基本原理を理解する必要があります。 ETL プロセスのすべての段階で使用する必要があります。 SQL は広く使用されており、ETL 開発との互換性があるため、最も広く使用されているデータベース管理システムの XNUMX つです。 テーブル、キー、DDL、DML、TCL コマンドなどの SQL の概念を理解し、使用できるようになります。
#2. スクリプト言語
ETL 開発者はツールに完全に依存することはできないため、データを操作するためのスクリプト言語をしっかりと理解する必要があります。 スクリプト言語に精通している開発者は、ファイルやディレクトリの操作が簡単であると感じます。 したがって、スクリプト言語の実践的な経験は、ETL 開発者にとって最も重要なスキルの XNUMX つです。
＃3。 データウェアハウジング
ウェアハウスには、データを表現し、変換後にデータをロードするための機器が含まれています。 データ ウェアハウスは、いくつかのデータ視覚化ツールにリンクされています。 データ ウェアハウジングを使用すると、さまざまなソースからのデータを XNUMX つの包括的なデータベースに結合できます。 これは、分析して意味を与えることができるデータの一種の中央リポジトリとして機能します。
#4。 トラブルシューティングとデバッグ
何かを作るとき、間違いは避けられません。 主な問題は、クライアントが問題解決のための特定のタイムラインを要求したときに発生します。 したがって、このプロセス全体を通じて、強力な問題解決スキルが必要となります。 問題解決能力、つまり特定の時間内に問題解決を行う能力は、ETL 開発者が持つべき最も重要なスキルです。
ETL 開発者になる方法
データに情熱を持っている人なら誰でも、ETL 開発者としての雇用に満足できるかもしれません。 ソフトウェア開発の専門知識と組織の手順をしっかりと理解していることが、このポジションの前提条件となります。 これらの手順に従うと、ETL スキルを向上させることができます。
#1。 学士号を取得する
ETL 開発者のほとんどは、情報技術またはコンピューター サイエンスに関連する分野で学士以上の学位を取得しています。 ETL のキャリアに興味がある人にとって、コンピュータ サイエンス、プログラミング、電気工学、情報技術は関連する専攻です。 この期間中に必ずプログラミング言語を学習するか、それに慣れてください。
#2. 必要な資格を取得する
ETL 開発者の中には、学位を取得するだけでなく、スキルセットを広げ、雇用の選択肢を増やすために追加の資格を取得することも求めています。 一般的な認定の例には、ビジネス データや ETL 言語などがあります。
#3. 修士号を取得する価値があるかもしれません。
ETLと呼ばれるソフトウェア開発の分野は競争が激しいです。 雇用適性を高めるために、ETL 専門家の多くは修士号の取得を目指しています。 実践的な知識を高め、特定の業界で働くチャンスを与えるコースを選択してください。
#4. 業界の知識を得る
業界での経験を積むことで ETL 開発者になることができます。 初心者レベルの仕事をすぐに見つけることができない場合、インターンシップは経験を積む良い方法です。
中小企業の人事部門に連絡して、インターンシップの機会について問い合わせたり、オンライン求人検索を行ったりしてください。
#5. 関連するスキルとツールを学ぶ
Python、SQL、その他広く使用されているプログラミング言語の習熟度を必ず身につけてください。 IBM InfoSphere DataStage、Informatica PowerCenter、Microsoft SQL Server Integration Services などの ETL ツールに精通している必要があります。 データベース管理、データ変換、データ検証のスキルを開発することが不可欠です。
#6. ETL のベスト プラクティスについて学ぶ
ETL ソリューションの設計、開発、展開には、業界のベスト プラクティスを理解することが不可欠です。 さらに、データ モデリング、パフォーマンスの最適化、エラー処理にも精通している必要があります。
＃7。 強力なポートフォリオを構築する
自分の経験を強調したポートフォリオは、自分の業績を強調し、ETL 開発者としての信頼を築くのに役立ちます。 以前のプロジェクトと使用した ETL ツールについて詳しく説明してください。
#8. プロフェッショナルネットワークに参加する
オンライン フォーラム、ネットワーキングの集まり、ソーシャル メディアを通じて、業界の専門家とつながりを作りましょう。 ネットワーキングを通じて、求人情報を入手し、雇用主とつながり、同じ分野の人々と出会うことができます。
#9. 市場動向を追跡し続ける
ETL 開発、ツール、ベスト プラクティスの改善に関する最新情報については、記事、ブログ、研究論文を頻繁に読んでください。 この知識の結果、仕事を得るために競争する能力が高まります。
＃10。 プロフェッショナルとして成長し続ける
ETL 開発者としての職に就いた後も、学習を続けてスキルを磨きましょう。 関連分野で修士号を取得するか、高度な認定資格を取得することを検討してください。 市場のトレンドを把握し、知識を高めることで、キャリアアップを図ることができます。
ETL開発者のスキル
ETL には、ハード スキルとソフト スキルの両方を含む特別な一連の能力が必要です。 これらの機能は、ETL スペシャリストがデータ変換プロジェクトを完了するのに役立ちます。 これらのソフトウェア エンジニアは、仕事を遂行するために次の能力を持っている必要があります。
- ETL ツールの実用的な知識
- スクリプト言語のスキル
- コーディング言語の習熟度
- データベースエンジニアリングのスキル
- 批判的思考
- 創造的思考
- 問題解決
- コミュニケーションスキル
- チーム作業スキル
ETL開発者はどの言語を使用しますか?
SQL、Python、Java、Scala で書かれたプログラムは、ETL 開発者がデータを処理するために頻繁に使用します。 さらに、Talend、Apache NiFi、Informatica、Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) などの ETL アプリケーションを使用してデータ パイプラインを開発および監督しています。
ETLにはコーディングがありますか?
ノーコード ETL プラットフォームに必要なコーディングは最小限です。 ツールは、データ マップを作成するためのさまざまな機能を備えたユーザー フレンドリーな GUI を提供します。 データマップが完成したら、チームは手順を実行するだけで済みます。 残りはサーバーが処理します。 顧客はプロセスが理解しやすく、扱いやすいと感じるでしょう
ETL開発者はSQL開発者ですか?
処理とデータベース管理は、SQL 開発者と ETL 開発者が共有する主要な責任です。 ただし、この XNUMX つの主な違いは、SQL 開発者は SQL プログラミング言語に深く精通しているのに対し、ETL 開発者は ETL プロセスについて広範な知識を持っていることです。
ETL を学ぶのは難しいですか?
従来の ETL プロセスの複雑さと感度の変化により、ETL テストは困難を伴います。 実際のところ、ETL を適切に実装することは困難であり、困難に満ちています。 ETL 開発者がコンバージェンスを実現するには、プログラミング言語での長年にわたる確かなコーディング経験が必要です。
ETL は SQL の一部ですか?
SQL や ETL などのデータ管理手法は以前から存在していました。 ユーザーは、コンピューター プログラムである Microsoft SQL ETL ツールを使用して、さまざまなデータベースとデータ ウェアハウス間でデータを抽出、変換、ロードできます。 これらは、さまざまなソースからデータを削除し、必要に応じてフォーマットして、SQL Server などのターゲット システムにロードすることによって機能します。
ETL 開発者はデータ アナリストですか?
ETL は、データ分析と機械学習のワークストリームの構成要素として機能します。 データ エンジニアリング チームには ETL 開発者が含まれています。 これらは主に、データ転送プロセスがソースからターゲットの場所に移動する際の抽出、変換、ロード (ETL) ステップの実行を担当します。 データ インフラストラクチャとパイプラインの構築と維持はデータ エンジニアの責任です。 したがって、ETL 開発はデータ エンジニアリングのコンポーネントです。
まとめ
ETL 開発者は、技術的なトレーニングと責任範囲の広さにより、他のデータ エンジニアリングの職と同様に機能します。 複雑なデータ フローを伴う大規模なデータ処理システムを構築する場合、ETL 開発者を雇用することが主なアドバイスとなります。 したがって、ETL 開発者は大きな需要があり、多額の収入を得ています。 あなたは、その役割と責任だけでなく、そうなるために必要な能力を認識しなければなりません。
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参考文献
