Kender du forskellen mellem ETL og ELT? Tip: Det er ikke, fordi den ene er en slåfejl.
ETL står for Udtræk, transformering og indlæsning, og ELT står for Udtræk, indlæsning og transformering. De er begge metoder til at hente data fra flere kildesystemer og uploade dem til et mål-datavarehus. Den primære forskel er imidlertid, hvornår datatransformationen finder sted, og denne subtile ændring kan gøre en enorm forskel i processen. Efterhånden som cloud computing er blevet mere populært, har vi set et skift mod cloudbaserede datavarehuse og øget interesse for ELT sammenlignet med ETL.
Jeg har tidligere gennemgået nyttige ETL-værktøjer. I denne artikel gennemgår jeg ELT, metodens rolle i big data-analyse, og hvornår man bør overveje at bruge denne metode frem for ETL.
Hvad er ETL (Udtræk, transformering og indlæsning)?
I ETL-pipelines udtrækkes data fra en eller flere datakilder, før de renses, desinficeres og standardiseres som en del af en datatransformationsproces. Til sidst indlæses dataene i målsystemet.
Nogle gange føres dataene ind i et mellemstadiesystem efter transformationen, men før indlæsningen, selvom dette er valgfrit. ETL har været anvendt siden 1970'erne og fungerer godt til batchbehandling af store datamængder, centralisering af dataene og udførelse af dybdegående og komplekse analyser af disse data.
Have an account? Log In
Hvad er ELT (Udtræk, indlæsning og transformering)?
ELT minder om ETL, idet data hentes fra API'er, relationelle databaser eller forskellige ustrukturerede eller semistrukturerede datakilder. Forskellen ligger i, hvad der sker bagefter. I stedet for at blive transformeret med det samme indlæses dataene i et datavarehus og transformeres derefter.
ELT-processen har flere fordele frem for ETL. For det første er den hurtigere, fordi dataene blot sendes til datavarehuset, hvor de kan behandles når som helst. For det andet er den mere alsidig.
ETL fungerer bedst med strukturerede data. Den kan bruges med ustrukturerede data, men det kræver meget planlægning at standardisere disse data til et format, som databasen kan indeholde. ELT kan indlæse alle former for dataformater, og dataforskere kan transformere dataene, efter at de er indlæst, hvilket giver dem større fleksibilitet med hensyn til de forespørgsler, de kan udføre.
Hvordan adskiller ETL sig fra ELT-processen?
At ændre rækkefølgen, som transformations- og indlæsningsprocesserne udføres i, kan virke som en mindre ændring, men det gør en stor forskel for, hvor hurtigt processen er, og hvilke anvendelsestilfælde den egner sig til.
Eksempel
Med traditionelle ETL-pipelines finder transformationen sted på en sekundær behandlingsserver, som fungerer bedst med strukturerede data. Det er en langsom proces, og mange organisationer automatiserer den ved at planlægge transformationen og indlæsningen af store datasæt til at finde sted natten over, hvor belastningen på deres servere er minimal.
ELT anvender en anden tilgang, hvor transformationen finder sted i datavarehuset. Hvis datavarehuset er placeret på en cloudserver, får organisationer fordel af cloudbaserede datavarehuses fleksibilitet og skalerbarhed, hvilket sikrer hurtig behandling, selv for store datamængder.
Cloudtjenesteudbydere har ofte deres egne værktøjer til automatisering af ELT, hvilket gør databeskyttelse og andre aspekter af overholdelse af lovgivningen enklere. Disse fordele får mange organisationer til at bruge ELT til håndtering af deres datasæt.
Sammenligning side om side
Lad os sammenligne ELT og ETL side om side:
| Hastighed | I de fleste tilfælde er ELT hurtigere end ETL |
| Skalerbarhed | Som en cloudcentreret løsning har ELT større skaleringspotentiale end ETL |
| Styring af datakvalitet | Ved at transformere dataene på forhånd tilbyder ETL bedre styring af datakvaliteten |
| Omkostninger | De relative omkostninger afhænger af de værktøjer og den infrastruktur, der bruges til at udtrække, transformere og indlæse data |
| Kompleksitet | Kravet om at behandle dataene før indlæsning betyder, at ETL er mere komplekst end ELT, især ved håndtering af varierede datastrukturer eller ustrukturerede data, der kræver komplekse transformationer |
| Transformationsplacering | Med ETL finder transformationen sted på en behandlingsserver, før dataene indlæses i et mellemstadieområde. Med ELT transformeres dataene i måldatavarehuset. |
| Sikkerhed og overholdelse af regler | Mange ETL-værktøjer tilbyder løsninger, der hjælper med overholdelse af HIPAA og GDPR, hvilket gør den mere modne proces til et nemt valg. Udbydere af cloudbaseret databehandling arbejder dog også på at integrere overholdelse af regler i deres ELT-løsninger |
Sammenligning af ETL og ELT
More Articles
Hvad er bedst: ETL eller ELT?
ELT og ETL er værdifulde værktøjer i en dataanalytikers værktøjskasse. Hvilken arbejdsgang du vælger, afhænger af den type data, der indsamles, dit projekts behov og den infrastruktur, du har adgang til.
Hvis størstedelen af dine data er strukturerede og ligger på en lokal server, føler du dig måske mere tryg ved selv at udføre datarensning og -transformation. Hvis du derimod håndterer data fra mange forskellige kilder, kan det give mening at udnytte ELT's hastighed og fleksibilitet.
Både ETL og ELT har som slutmål at indlæse data fra flere datakilder i en central database, og mange datalagerværktøjer kan hjælpe med dette. Værktøjer, der er udviklet med ETL for øje, kan have flere funktioner til overholdelse af regler samt indbygget understøttelse af ældre databaser. Når det er sagt, vokser ELT-økosystemet også hurtigt.
Når du vælger den rette proces til at samle og transformere data i din organisation, bør du tage højde for datamængden og datahastigheden samt den type analyse, du planlægger at udføre. Det hjælper dig med at træffe en velinformeret beslutning.
Afsluttende tanker
Det går hurtigt i verdenen af datahåndtering og -lagring. ELT er moderne i dag, fordi det er en effektiv måde at håndtere den enorme mængde og hastighed af data, som mange organisationer arbejder med. Takket være cloud computing-teknologiens skalerbarhed og kraft er ETL nu en praktisk tilgang til databehandling.
Men det betyder ikke, at ETL er forældet. Dataansvarlige har ikke råd til at ignorere lovgivningsmæssige krav, og de, der regelmæssigt udfører komplekse analyser, foretrækker måske stadig at vide, at deres data er blevet renset, deduplikeret og behandlet korrekt, før de indlæses i deres datasø.
Som teknologileder er det din opgave at overveje fordele og ulemper ved hver tilgang og sikre, at du følger dine datastyringsprocedurer, opretholder overholdelsen af lovgivningen og giver dine teams de oplysninger, de har brug for, til at opnå handlingsanvendelig forretningsindsigt, uanset hvordan du behandler dine data.
Hvis du vil vide mere om databehandling, sikkerhed og andre nye teknologiemner, kan du tilmelde dig CTO Clubs nyhedsbrev i dag.
