Lösungen für ETL-Tool-Herausforderungen

Ihr Ingestion-Tool ist gut darin, Zeilen zu bewegen. Die Rechnung, das Schema und die Historie sind die Stellen, an denen die Probleme beginnen. Ein Artikel pro Symptom, pro Tool, geschrieben für den Engineer, der die Pipeline verantwortet.

Jede Ingestion-Plattform auf dieser Liste macht eine Sache gut: Sie holt Zeilen aus einem Quellsystem und bringt sie mit sehr wenig Einrichtung in Ihr Warehouse. Dieser Komfort ist echt, und er ist der Grund, warum so viele Teams dort anfangen.

Die Probleme kommen später. Die Rechnung, die sich nach einem Bulk-Update verdoppelt, das feste Zielschema, das von Hand umgebaut werden muss, bevor jemand es nutzen kann, die Historie, die nie gespeichert wurde, weil der Connector nur den aktuellen Stand spiegelt. Nichts davon ist ein Fehler des Connectors. Es ist das, was passiert, wenn das Tool, das die Daten bewegt, auch noch deren Kosten, deren Form und deren Historie verantworten soll.

Diese Reihe nimmt sich ein Symptom nach dem anderen vor, erklärt, woher es kommt, und zeigt, was sich ändert, wenn ein modellgetriebenes Warehouse dem Connector diese drei Aufgaben abnimmt.

Alle Tools dbt Azure Data Factory SSIS Fivetran