ELT против ETL Раскрываем различия и сходства

ELT против ETL различия и сходства

Введение

В сегодняшнем мире, основанном на данных, безшовная интеграция данных играет важную роль в принятии бизнес-решений и инновациях. Для облегчения этого процесса появились две основные методологии: Extract, Transform, Load (ETL) и Extract, Load, Transform (ELT). В этой статье мы рассмотрим ELT против ETL, сравнивая их характеристики, преимущества и пригодность для различных сценариев использования.

Что такое ETL?

ETL – это традиционный процесс интеграции данных, включающий три последовательных шага: извлечение, преобразование и загрузка. На этапе извлечения данные берутся из различных систем и баз данных. Затем эти необработанные данные проходят преобразование, где они очищаются, форматируются и агрегируются для соответствия целевой схеме. Наконец, преобразованные данные загружаются в централизованное хранилище данных для анализа и отчетности. ETL подходит для сценариев, требующих объединения данных из разных источников в центральное хранилище. Он повышает качество данных путем их преобразования и очистки, обеспечивая точность отчетности и анализа. ETL также позволяет хранить исторические данные для анализа трендов и соблюдения регулирующих требований.

Что такое ELT?

ELT – это более современный подход к интеграции данных, при котором загрузка необработанных данных происходит перед их преобразованием. С ELT данные сначала загружаются в систему назначения, такую как data lake или облачное хранилище, а затем преобразуются по мере необходимости для анализа.

ELT идеально подходит для сценариев, требующих быстрого получения данных, таких как мониторинг в реальном времени, обнаружение аномалий и прогностическая аналитика. Он использует масштабируемость облачного хранилища и обработки, обеспечивая возможность работы с огромными объемами данных при сохранении отзывчивости.

ELT против ETL: процессы

Процесс ETL

Процесс ETL – это традиционный метод интеграции данных, используемый для перемещения данных из различных источников в централизованное хранилище данных для анализа и отчетности. Он включает три основные фазы: извлечение, преобразование и загрузка.

  • Извлечение: Данные берутся из разных систем, баз данных, API и плоских файлов. Эти источники могут быть структурированными или неструктурированными. Данные извлекаются и копируются из исходных систем во временную зону.
  • Преобразование: На этой фазе извлеченные данные проходят очистку, проверку, обогащение, агрегацию и форматирование. Цель состоит в том, чтобы данные были точными, согласованными и подходящими для анализа. Данные преобразуются в общий формат и структуру.
  • Загрузка: Преобразованные данные загружаются в централизованное хранилище данных, где они организуются, индексируются и сохраняются для отчетности и анализа. Загрузка может быть инкрементальной (только новые или измененные данные) или полной (весь набор данных).

Процесс ELT

ELT – это более современный подход к интеграции данных, при котором загрузка необработанных данных в целевую систему происходит перед их преобразованием. Этот подход часто используется с data lake, облачным хранилищем и распределенными системами.

  • Извлечение: Подобно ETL, данные извлекаются из различных источников. Однако в ELT необработанные данные непосредственно загружаются в целевую систему хранения, такую как data lake или облачное хранилище.
  • Загрузка: После извлечения данные загружаются в целевое хранилище без значительного преобразования. Загрузка может происходить практически в режиме реального времени, позволяя непрерывно загружать данные.
  • Преобразование: Преобразование происходит после загрузки. Данные преобразуются в целевой среде хранения с использованием распределенной обработки и инструментов, предназначенных для аналитики больших данных. Преобразование может включать очистку, фильтрацию, обогащение и агрегацию.

Плюсы и минусы

Плюсы и минусы ELT

Плюсы ELT

  • Гибкие форматы данных: ELT в сочетании с data lake принимает данные всех форматов.
  • Быстрая загрузка: После извлечения данные сразу доступны, так как преобразование данных происходит после загрузки.
  • Высокая доступность данных: Данные всегда доступны, потому что загрузка данных происходит в data lake. Инструменты (не обязательно требующие структурированных данных) могут легко получать доступ к этим данным мгновенно, вместо ожидания преобразования данных.
  • Эффективность: Поскольку преобразование данных обычно происходит во время анализа, а не перед загрузкой всех данных, ресурсы используются лучше.

Недостатки ELT

  • Гибкость среды: Для использования преимуществ ELT необходимо совмещение с облачной вычислительной мощностью и хранилищем.
  • Соответствие: Интеграция ELT с облаком вызывает беспокойство о конфиденциальности данных, поскольку несколько регуляций запрещают хранение данных на серверах за пределами определенных границ.
  • Новый подход: Поскольку ELT является недавним в своем развитии и не имеет большого сообщества, стоящего за ним, это вызывает определенные сомнения.

Преимущества и недостатки ETL

Преимущества ETL

  • Быстрый анализ: После того, как ETL перестраивает и преобразует данные, запросы к данным приобретают быстроту и эффективность, в отличие от неструктурированных данных.
  • Соответствие: Для обеспечения соблюдения правил конфиденциальности данных ETL шифрует или удаляет чувствительные данные перед загрузкой их в хранилище данных.
  • Гибкость среды: Реализацию ETL можно выполнить на месте или в облачной среде. ETL может брать данные из систем на месте и загружать их в облачную базу данных.

Недостатки ETL

  • Жесткий рабочий процесс: Изменение схемы хранилища данных может произойти, если структура данных хранилища не поддерживает ценные новые запросы.
  • Скорость: Поскольку процесс ETL включает преобразование в области перед загрузкой, он не доступен для использования напрямую, в отличие от ELT, который сразу доступен после извлечения.
  • Объем данных: ETL не подходит для обработки больших объемов данных, поскольку преобразование данных занимает много времени. Он идеально подходит для небольших наборов данных, требующих большего маневра, поскольку они предоставляют важные данные для анализа.

Основные различия между ELT и ETL

Аспект ETL ELT
Порядок процесса Извлечение, преобразование, загрузка Извлечение, загрузка, преобразование
Гибкость Поскольку ETL всегда следует линейному процессу, он негибкий. Так как преобразование неопределено с самого начала, это приводит к более гибкому процессу.
Исходные данные Хранит структурированные данные. Поддерживает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Тип хранилища Функционирует на месте или через облако. Лучше работает с облачными хранилищами данных.
Размер данных Подходит для небольших наборов данных. Подходит для больших наборов данных.
Масштабируемость Низкая. Высокая и может быть настроена под изменение источников данных.
Требование к хранилищу Низкое, поскольку в хранилище попадают только данные, которые преобразуются. Из-за хранения исходных данных требование к хранилищу обычно высокое.
Требование к оборудованию Оборудование обычно помогает осуществлять преобразование. Инструменты ELT обычно используют доступные вычислительные мощности для преобразования данных.
Сложность преобразования Профессионалы по интеграции данных с опытом работы с преобразованиями кода ETL в инструменте. Программисты пишут преобразования (например, с использованием Java), и преобразованные данные требуют обслуживания.
Навыки Выполнение извлечения, преобразования и загрузки требует обучения и навыков. Поскольку ELT в основном полагается на функциональность собственной СУБД, существующие навыки применимы.
Применимость Аналитики и специалисты по обработке данных. SQL-кодеры и пользователи, читающие отчеты.

Преобразование данных

В ETL процесс преобразования данных происходит посередине процесса, что часто приводит к задержкам. ELT, с другой стороны, преобразует данные после загрузки, что позволяет более быстро получать доступ к данным и уменьшает задержку. Однако, предварительное преобразование в ETL обеспечивает более чистое хранение данных и отчетность.

Объем данных и скорость

ETL обрабатывает данные пакетами, в то время как ELT может обрабатывать непрерывные потоки данных. ELT отлично справляется с обработкой больших потоков данных в режиме реального времени, предоставляя актуальные данные для принятия динамических решений.

Хранение данных и архитектуры

ETL обычно использует структурированное хранилище данных, в то время как ELT использует более современные подходы, такие как хранилища данных и облачное хранилище. Гибкая архитектура ELT подходит для развивающихся потребностей облачных и распределенных систем.

ELT против ETL: выбор правильного подхода

Факторы, влияющие на выбор

При выборе между ETL и ELT решающую роль играют такие факторы, как объем данных, скорость обработки, инфраструктура и бизнес-цели. Организации должны привести свой выбор в соответствие с потребностями интеграции данных и технологическими возможностями.

Гибридные подходы

Гибридные решения, объединяющие элементы ETL и ELT, предлагают гибкость и оптимизацию. Организации могут использовать преимущества каждого подхода для различных случаев использования, достигая баланса между предварительным преобразованием и актуальными данными.

Ландшафт интеграции данных продолжает развиваться, появляются новые тенденции, такие как серверныйless вычисления и AI-обеспеченная подготовка данных. По мере развития технологий, подходы ETL и ELT, вероятно, будут адаптироваться для удовлетворения требований цифровой эпохи.

Заключение

В области интеграции данных выбор между ETL и ELT включает понимание особенностей каждого подхода. Структурированное преобразование ETL подходит для определенных сценариев, в то время как обработка в режиме реального времени ELT отлично работает в других случаях. Ключевым моментом является соответствие вашего выбора целям вашей организации и технологическому ландшафту, обеспечивая оптимальную интеграцию данных и информацию для принятия обоснованных решений.

Для тех, кто стремится углубить свои знания в области аналитики данных и интеграции, рекомендуется изучить программу Analytics Vidhya’s Blackbelt, которая предлагает всеобъемлющее обучение для совершенствования навыков и оставания впереди в развивающемся мире основанных на данных информации и принятия решений.

Часто задаваемые вопросы