What are the most important ETL skills for beginners?

Para selecionar as melhores fontes de dados para um projeto de ETL, é crucial seguir algumas etapas fundamentais. Primeiramente, compreenda os objetivos do projeto e os dados necessários para alcan?á-los. Em seguida, analise os sistemas internos da empresa em busca de fontes de dados existentes, como CRM e ERP, e explore fontes externas, como dados de mercado e demográficos. Avalie a qualidade e acessibilidade dos dados em cada fonte e priorize aquelas mais relevantes para o projeto. Essas etapas garantem uma sele??o eficiente e precisa das fontes de dados para o processo de ETL.

In my experience and to complement the above it helps if you understand what you’re going to find and what you’re looking for and for this you need to know the use or business case.

For beginners in ETL (Extract, Transform, Load), essential skills include a solid understanding of SQL for data querying and manipulation, proficiency in at least one ETL tool (e.g., Apache NiFi, Talend, or Apache Beam), and a grasp of data warehousing concepts. Familiarity with scripting languages (such as Python or PowerShell) for automation and the ability to troubleshoot and optimize data workflows are also crucial for success in entry-level ETL roles.

For beginners in ETL (Extract, Transform, Load), essential skills include a solid understanding of SQL for data querying and manipulation, proficiency in at least one ETL tool (e.g., Apache NiFi, Talend, or Apache Beam), and a grasp of data warehousing concepts. Familiarity with scripting languages (such as Python or PowerShell) for automation and the ability to troubleshoot and optimize data workflows are also crucial for success in entry-level ETL roles.

Layman terms, Data Sources are origins of information, like databases or applications. ETL (Extract, Transform, Load) is a process that gathers data from sources, transforms it into a usable format, and loads it into a target database for analysis or storage.

Also important is to, Collaborate with business to understand how the data is generated, the frequency and volume of data generated.

Entendimento de tipos de extra??o, conhecimento de algumas ferramentas simples de extra??o como Pentaho, Alteryx o próprio MySQL ou SQL server s?o bons exemplos de ferramentas que auxiliam no processo de ETL.

Transformation is all about analysis. Know what business needs to focus for impactful analysis. Ability to create Correlations between different elements is a critical skill.

O objetivo do processo come?a a ser tra?ado aqui, além do entendimento do negócio é necessário ter o domínio da entrega final do produto (seja base de dados, seja dashboard ou outras formas de entrega), para que se possa compreender quais técnicas implementar para que se chegue ao resultado desejado.

To my mind, the thing we should take into account in the data transfer is that our proccess dont affect : Availability Integrity and Confidentiality Of the data

No Power BI, os dados podem ser carregados de várias fontes, como arquivos locais, bancos de dados online e servi?os na nuvem. O processo envolve mapear os dados transformados para o esquema do Power BI e escolher o método de carregamento adequado, como carregamento em lote ou streaming. Após o carregamento, é possível monitorar e verificar o processo para solucionar problemas.

A carga é t?o importante qual qualquer outra parte do processo de ETL. Inicialmente precisa-se entender todo o escopo da entrega para que se fa?a um tipo de carga de dados personalizada para atender o seu negócio de forma que ele a seja performática, de fácil compreens?o da equipe técnica e de forma que ela supra a necessidade do time. N?o adianta entregar um data lake completo sendo que a entrega final é uma painel com o somatório total de vendas de um período específico. O direcionamento é personalizar a entrega à sua demanda.

vou listar aqui com base na minha experiência com cada ferramenta: 1 - SQL - A pesar de ser uma linguagem de banco de dados é de uma versatilidade enorme, pode se adaptar a diversos modelos de negócios. 2 - Alteryx - A pesar de ser uma ferramenta paga e n?o t?o conhecida ainda é uma ferramenta incrível quando se trata de curva de aprendizado além de dispor de diversas tools do processo de ETL completo. 3 - Python - A pesar de ser uma linguagem de programa??o disp?es de diversas bibliotecas que facilitam a manipula??o dos dados com baixo processamento comparado com o Alteryx e de fácil entendimento, sendo bastante amigável por ser uma linguagem de alto nível.

A product designer could collaborate with etl and AI/ML engineer. Being creative is the art part here. Consider this as an iterative process.

It's crucial for novices in the field of Extract, Transform, Load (ETL) to understand basic database principles like SQL querying. Comprehending the fundamentals of data modeling and being adept at manipulating data with programs like Python or Excel are also essential. Acquiring knowledge of ETL tools such as Apache Spark, Talend, or Informatica helps expedite learning and implementation. Furthermore, it is critical to hone problem-solving abilities and pay close attention to detail in order to guarantee precise data transformation and loading procedures.

Meiner Einsch?tzung nach, wird KI in den n?chsten Jahren massive Auswirkungen darauf haben, wie wir mit dem Thema Daten im Allgemeinen und der übertragung zwischen den Systemen umgehen. Algorithmen werden ganze Cluster an unterschiedlichen Daten schneller und pr?ziser migrieren und transkopieren k?nnen, als jeder Entwickler mit passender Toolsammlung es je k?nnte.