Руководство по выбору наилучшего подхода к интеграции данных

Статья Как выбрать оптимальный подход к интеграции данных

Источник картинки: unsplash

Предприятия полагаются на безупречную интеграцию данных для получения действенных идей, улучшения принятия решений и стимулирования инноваций. Однако при наличии нескольких подходов к интеграции данных, сложно определить наилучший из них. Наиболее распространенными подходами являются ETL, ELT, виртуализация данных и CDC.

В этой статье мы исследуем и сравниваем различные методы интеграции данных, освещая их преимущества, недостатки и потенциальные применения.

1. Извлечение, преобразование, загрузка (ETL) – Классический подход

Метод извлечение, преобразование, загрузка (ETL) давно является основой интеграции данных для организаций в различных отраслях. Это проверенный временем и широко принятый подход, который играет важную роль в агрегации, очистке и консолидации данных из разных источников в центральное хранилище. Давайте подробнее рассмотрим его преимущества и особенности.

Преимущества:

  • ETL обеспечивает комплексный и систематический подход к интеграции данных, позволяя организациям объединять данные из разных источников, независимо от формата, структуры или местоположения.
  • ETL хорошо подходит для сценариев пакетной обработки, где данные извлекаются, преобразуются и загружаются с определенной периодичностью. Это идеально подходит для анализа исторических данных, периодической отчетности и ситуаций, где реальные данные не являются критическими.
  • На рынке доступен широкий спектр инструментов ETL, предлагающих удобные интерфейсы и готовые подключения для источников и мест назначения данных. Эти инструменты упрощают реализацию и управление рабочими процессами ETL, уменьшая необходимость в сложном кодировании и ручном скриптинге.

Недостатки:

  • Поскольку процессы ETL обычно выполняются по расписанию, может быть задержка в доступности данных.
  • Реализация рабочих процессов ETL может требовать значительных ресурсов ИТ, инвестиций в оборудование и инфраструктуру.
  • ETL в основном предназначен для структурированной интеграции данных. Он может столкнуться с трудностями при работе с неструктурированными или полуструктурированными данными, такими как текстовые документы, изображения, аудио- или видеофайлы.

2. Извлечение, загрузка, преобразование (ELT)

Извлечение, загрузка, преобразование (ELT) – это альтернативный подход к интеграции данных, который предлагает уникальную перспективу по работе с данными по сравнению с традиционным подходом ETL. ELT меняет порядок в ETL:

  1. Извлечение: данные извлекаются из исходных систем и загружаются в целевое окружение, часто в облачное хранилище данных или хранилище данных.
  2. Загрузка: загружаются необработанные данные без немедленного преобразования.
  3. Преобразование: преобразование данных и обработка происходят в целевом окружении.

Преимущества:

  • Использует масштабируемость и экономическую эффективность облачных решений. ELT использует возможности обработки современных платформ для обработки огромных объемов данных с высокой скоростью и эффективностью.
  • Способности по загрузке и преобразованию данных ELT, а также современные платформы для работы с данными, обеспечивают возможность интеграции данных в реальном времени и почти в реальном времени. Это особенно ценно в ситуациях, где данные в реальном времени необходимы для принятия бизнес-решений и получения действенной информации.
  • По мере роста объемов данных и сложности, ELT предоставляет надежный подход к интеграции данных, который может справиться с растущими требованиями к организациям, основанным на данных. 

Недостатки:

  • Поскольку ELT упрощает процесс загрузки данных, сложность преобразования данных переносится на целевое хранилище данных. Выполнение преобразований внутри хранилища данных может потребовать специализированных знаний платформы и ее инструментов.
  • Поскольку ELT загружает необработанные данные без обширных преобразований на начальном этапе, это может привести к недостаточной управляемости данных и контролю качества данных.
  • ELT может потенциально повлечь за собой риски безопасности и соответствия при загрузке необработанных данных в целевое хранилище данных. Организации должны реализовать надежные механизмы контроля доступа к данным, шифрования и анонимизации данных, чтобы обеспечить безопасность данных и соответствие требованиям отрасли.

3. Виртуализация данных

Виртуализация данных – это гибкий и современный подход к интеграции данных, который предлагает преимущества для организаций, имеющих дело с сложными средами данных. В отличие от традиционных методов интеграции данных, таких как ETL и ELT, виртуализация данных не требует физического перемещения или копирования данных. Вместо этого она создает виртуальный слой, который позволяет пользователям получать доступ и запрашивать данные из множества источников в режиме реального времени без перемещения данных.

Преимущества:

  • Виртуализация данных обеспечивает доступ к данным из разных источников в режиме реального времени, предоставляя пользователям актуальную информацию для принятия своевременных и информированных решений.
  • За счет отсутствия необходимости копирования и хранения данных, виртуализация данных может привести к сэкономленным затратам на инфраструктуру и обслуживание.
  • Виртуализация данных способствует сотрудничеству в области данных между командами и отделами, создавая благоприятную среду для лучшей коммуникации и согласованности в организации.

Недостатки:

  • Производительность может быть затронута в условиях высокой конкурентоспособности. Виртуализация данных может вызвать некоторые сложности в режиме реального времени из-за необходимости запроса данных из нескольких источников.
  • Внедрение виртуализации данных может быть сложным, особенно при интеграции большого количества разнородных источников данных.
  • Виртуализация данных обеспечивает повышение контроля над данными, но организации должны гарантировать безопасность виртуализационного слоя, чтобы предотвратить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным.

4. Захват изменяемых данных (CDC)

Захват изменяемых данных (CDC) – это метод интеграции данных, фокусирующийся на захвате и обработке изменений данных в режиме реального времени из исходных систем и передаче этих изменений в целевые системы почти в режиме реального времени. Этот подход позволяет организациям поддерживать актуальное и синхронизированное представление их данных в различных приложениях, базах данных и аналитических платформах.

Преимущества:

  • CDC гарантирует, что любые изменения данных, внесенные в исходные системы, немедленно захватываются и передаются в целевые системы, обеспечивая синхронизацию данных в режиме реального времени.
  • Снижает нагрузку на системы за счет фокусировки на инкрементных изменениях данных. CDC работает с минимальным влиянием на исходные системы, поскольку захватывает только изменения, а не сканирует все наборы данных.
  • CDC упрощает интеграцию данных, обеспечивая непрерывный поток изменений данных от исходных к целевым системам.

Недостатки:

  • Требует тщательного обращения с целостностью данных и потерей данных в случае сбоев. Внедрение CDC может быть сложнее по сравнению с традиционными пакетными подходами. Этому требуется тщательное планирование, настройка и координация.
  • Хотя CDC минимизирует влияние на исходные системы по сравнению с полным извлечением данных, непрерывный захват данных все равно может создавать некоторую нагрузку, особенно в среде с высокой транзакционной активностью.
  • Интеграция данных в режиме реального времени через CDC вызывает опасения в области безопасности данных, особенно во время передачи данных.

Выбор правильного подхода к интеграции данных

При рассмотрении интеграции данных выбор подхода имеет решающее значение для достижения беспроблемного потока данных, оптимальной производительности и успешных результатов интеграции. Каждый подход к интеграции данных – ETL (извлечение, преобразование, загрузка), ELT (извлечение, загрузка, преобразование), виртуализация данных и захват изменяемых данных (CDC) – имеет свои преимущества и недостатки. Понимание уникальных требований и характеристик вашей организации поможет вам выбрать подход к интеграции данных, который будет соответствовать вашим потребностям.

1. Объем данных и сложность:

ETL: ETL подходит для обработки больших объемов данных и сложных преобразований данных. Если ваша организация занимается обработкой обширных данных и требует значительных преобразований данных перед загрузкой в целевую систему, ETL может быть идеальным выбором.

ELT: ELT более подходит, когда преобразования данных могут быть эффективно выполнены внутри целевой системы. Если требования вашей организации к обработке данных просты, а целевая система обладает мощными возможностями обработки данных, ELT может быть более быстрым и простым подходом.

2. Требования к данным в реальном времени:

CDC: Если ваша организация требует синхронизации данных в режиме реального времени и мгновенного доступа к последним данным, CDC является предпочтительным выбором. CDC предлагает интеграцию данных с низкой задержкой, захватывая и доставляя изменения данных по мере их появления, обеспечивая возможность аналитики и принятия решений в реальном времени.

ETL/ELT: Традиционные процессы ETL и ELT, напротив, могут не поддерживать интеграцию данных в реальном времени. Они разработаны для пакетной обработки данных и более подходят для сценариев, где основным требованием не является доступ к данным в реальном времени.

3. Влияние на исходные системы:

CDC: CDC минимизирует влияние на исходные системы, захватывая только изменения данных, а не полное извлечение данных. Если исходные системы вашей организации требуют защиты от избыточной нагрузки, CDC может быть предпочтительным вариантом.

ETL/ELT: ETL и ELT могут оказывать некоторое влияние на исходные системы, так как они включают в себя процессы извлечения и иногда преобразования данных. При использовании этих подходов следует тщательно рассмотреть производительность исходной системы данных.

4. Сложность интеграции:

Виртуализация данных: Для организаций, стремящихся упростить усилия по интеграции данных и избежать дублирования данных, виртуализация данных может быть привлекательным выбором. Она позволяет получать доступ к данным в режиме реального времени без необходимости в дублировании данных или сложных преобразованиях данных.

ETL/ELT/CDC: ETL, ELT и CDC могут потребовать более сложных реализаций, включающих несколько потоков данных, правил преобразования и механизмов синхронизации. Эти подходы более подходят для сценариев, где требуется более обширная обработка и синхронизация данных.

5. Бюджет и ресурсы:

Виртуализация данных: Виртуализация данных часто требует меньших начальных инвестиций в аппаратное обеспечение и инфраструктуру, так как она использует существующие источники данных и системы. Она может быть экономически эффективной для организаций с ограниченными ресурсами.

ETL/ELT/CDC: Традиционные решения по ETL, ELT и CDC могут потребовать выделения ресурсов и инфраструктуры для управления и поддержки процессов интеграции данных. Организации должны оценить свой бюджет и наличие ресурсов при рассмотрении этих подходов.

6. Масштабируемость и будущий рост:

ETL/ELT/CDC: ETL, ELT и CDC разработаны для обработки больших объемов данных и могут масштабироваться для учета будущего роста данных. Эти подходы хорошо подходят для организаций с растущими потребностями в обработке данных.

Виртуализация данных: Виртуализация данных масштабируема, однако ее производительность может зависеть от количества виртуализированных источников данных и сложности запросов. Организации, ожидающие значительного роста данных, должны оценить масштабируемость решений по виртуализации данных.

7. Безопасность данных и соответствие требованиям:

Все подходы: Независимо от выбранного подхода к интеграции данных, безопасность данных и соответствие требованиям всегда должны быть на первом месте. Организации должны внедрить надежные меры безопасности для защиты конфиденциальной информации и соблюдения требований к конфиденциальности.

Заключение

Выбор правильного подхода к интеграции данных требует тщательной оценки конкретных требований вашей организации, потребностей в обработке данных, требований к данным в режиме реального времени и доступных ресурсов. В то время как каждый подход предлагает уникальные преимущества, понимание преимуществ и ограничений каждого из них поможет вашей организации принять осознанное решение. Будь то ETL, ELT, виртуализация данных или CDC, выбор соответствующего подхода к интеграции данных обеспечит эффективный поток данных, улучшит процесс принятия решений и даст возможность вашей организации использовать полный потенциал своих данных.