РАЗРАБОТКА ETL-СИСТЕМЫ ДЛЯ ЗАГРУЗКИ В ХРАНИЛИЩЕ БАНКОВСКОЙ СТАТИСТИКИ

Аннотация

С изобилием данных в банковском секторе может быть сложно извлечь полезную информацию из этих огромных баз данных. Процесс сбора, обработки и внесения этих данных в центральный репозиторий, также известный как извлечение, преобразование и загрузка (ETL), является одной из таких проблем. Эффективные техники ETL являются необходимыми для работы с финансовыми данными и обеспечения тщательного статистического анализа. В данной статье предоставляется глубокое обсуждение создания процедур ETL, разработанных специально для загрузки в хранилище банковской статистики. Дизайн и выполнение процессов извлечения данных, собирающих данные из различных финансовых систем, каждая из которых имеет свои собственные специфические форматы и структуры, являются первыми темами, которые мы рассматриваем. Следующим шагом является преобразование данных, где мы сосредотачиваемся на преобразовании различных типов данных в единый формат, учитывая проблемы с качеством данных, включая отсутствующие значения и несогласованности. Затем объясняются процедуры загрузки, включающие измененные данные в единое хранилище банковской статистики. Учитывая постоянно меняющуюся природу финансовых данных, наша методология также рассматривает управление как структурированными, так и неструктурированными данными. Кроме того, мы хотим улучшить эти процедуры ETL для увеличения производительности, сокращения времени загрузки и, в конечном итоге, обеспечения быстрого анализа данных. Будущая работа будет сосредотачиваться на добавлении алгоритмов машинного обучения в процедуры ETL, дальнейшей автоматизации мониторинга качества данных и изучении техник загрузки данных в реальном времени для обработки потоковых данных. Находки исследования подчеркивают важную роль, которую надежные процедуры ETL играют в эпоху больших данных, особенно в данных-насыщенных отраслях, таких как банковская.