Ein umfassender Leitfaden für ETL-Prozessforschung und zukünftige Trends

Eine zeitnahe und präzise Entscheidungsfindung ist ein Wettbewerbsvorteil für jedes Unternehmen, das eine große Menge täglicher Transaktionsdaten speichern und schnell darauf zugreifen muss. In der Data Warehouse (DW)-Umgebung spielt ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) eine Schlüsselrolle bei der Aufbereitung und Integration eines großen Stroms heterogener betrieblicher und externer Daten eines Unternehmens. Der Wert der Unternehmensdaten wird erheblich gesteigert, wenn die Migration von Inhalten aus verschiedenen Quellen mit Hilfe des ETL-Prozesses erfolgt.In den letzten Jahren hat die Verwendung von ETL für den Aufbau und die Verwaltung von Data Warehouses in verschiedenen realen Anwendungen an Popularität gewonnen, da viele Industrieanwendungen eine Echtzeitintegration und -berichterstattung über Daten aus heterogenen Datenquellen erfordern. ETL ist ein wichtiger Forschungsbereich für eine gut etablierte Data-Warehouse-Umgebung.

Autorentext

Die Autorin hat ihren B.Tech in IT an der WBUT, ihren M.E. in IT an der IIEST, Shibpur und ihren PhD an der Jadavpur University gemacht. Ihr Forschungsinteresse gilt Data Warehousing, Data Mining, MANET, maschinelles Lernen usw. Derzeit arbeitet sie als Assistenzprofessorin am Narula Institute of Technology in Westbengalen, Kolkata, Indien.