AI-skolan
ETL (Extract, Transform, Load) är en dataintegrationsprocess som hämtar data från källsystem (Extract), bearbetar och omvandlar den till önskat format (Transform) och läser in den i ett måldatalager (Load). Det är ryggraden i datainfrastrukturer och en nödvändig förutsättning för att kunna träna och driftsätta AI-modeller på företagsdata av hög kvalitet.
Exempel
En retailkedja har försäljningsdata i sitt kassasystem, kunddata i sitt CRM och lagerstatus i ett separat lagersystem. Via en ETL-pipeline extraheras data från alla tre källor varje natt, rensas och normaliseras (Transform) och laddas in i ett centralt datalager — varifrån ML-modeller kan tränas på en enhetlig och uppdaterad datamängd.
ML
Kod & Teknik