ETL vs. ELT: Gemeinsamkeiten und Unterschiede
Kennen Sie den Unterschied zwischen ETL und ELT? Tipp: Es ist kein Tippfehler.
ETL steht für Extract, Transform, and Load (Extrahieren, Transformieren, Laden), und ELT steht für Extract, Load, and Transform (Extrahieren, Laden, Transformieren). Beide Methoden dienen dazu, Daten aus mehreren Quellsystemen zu entnehmen und in ein Ziel-Datenlager hochzuladen. Der Hauptunterschied liegt jedoch darin, wann die Datenumwandlung stattfindet, und diese subtile Änderung kann einen großen Unterschied im Prozess ausmachen. Mit der zunehmenden Beliebtheit des Cloud-Computings beobachten wir eine Verschiebung hin zu cloudbasierten Data Warehouses und ein steigendes Interesse an ELT im Vergleich zu ETL.
Ich habe bereits nützliche ETL-Tools vorgestellt. In diesem Artikel werde ich ELT, seine Rolle bei Big-Data-Analysen und die Frage behandeln, wann man diese Methode gegenüber ETL in Erwägung ziehen sollte.
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Was ist ETL (Extract, Transform, Load)?
In ETL-Pipelines werden Daten aus einer oder mehreren Datenquellen extrahiert, bevor sie im Rahmen eines Datenumwandlungsprozesses bereinigt, saniert und standardisiert werden. Schließlich werden die Daten ins Zielsystem geladen.
Manchmal werden die Daten nach der Transformation, aber vor dem Laden, in ein Zwischensystem eingespeist – dies ist jedoch optional. ETL wird bereits seit den 1970er Jahren eingesetzt und eignet sich gut für die Batch-Verarbeitung großer Datenvolumen, deren Zentralisierung und die Durchführung tiefer und komplexer Analysen auf diesen Daten.
Was ist ELT (Extract, Load, Transform)?
ELT ähnelt ETL insofern, als Daten aus APIs, relationalen Datenbanken oder verschiedenen unstrukturierten oder semi-strukturierten Datenquellen abgerufen werden. Der Unterschied liegt im nächsten Schritt. Statt unmittelbar transformiert zu werden, werden die Daten ins Datenlager geladen und dort dann umgewandelt.
Der ELT-Prozess bietet mehrere Vorteile gegenüber ETL. Erstens ist er schneller, da die Daten direkt ins Data Warehouse eingespeist werden, wo sie jederzeit verarbeitet werden können. Zweitens ist er vielseitiger.
ETL funktioniert am besten mit strukturierten Daten. Es kann zwar auch mit unstrukturierten Daten verwendet werden, erfordert dann jedoch viel Planung, um diese Daten in ein vom Datenbankformat unterstütztes Format zu standardisieren. ELT kann unterschiedlichste Datenformate laden, und Datenwissenschaftler können die Daten nach dem Laden transformieren, was ihnen mehr Flexibilität bei den möglichen Abfragen gibt.
Worin unterscheidet sich ETL vom ELT-Prozess?
Die Änderung der Reihenfolge, in der die Umwandlungs- und Ladeprozesse durchgeführt werden, mag wie eine kleine Anpassung erscheinen, macht aber einen großen Unterschied darin, wie schnell der Prozess ist und für welche Anwendungsfälle er geeignet ist.
Cloud-Service-Provider bieten oft eigene Tools zur Automatisierung von ELT an, was den Datenschutz und andere Aspekte der regulatorischen Compliance vereinfacht. Diese Vorteile führen dazu, dass viele Organisationen ELT zur Verarbeitung ihrer Datensätze nutzen.
Direkter Vergleich
Vergleichen wir ELT und ETL direkt miteinander:
| Geschwindigkeit | In den meisten Fällen ist ELT schneller als ETL |
| Skalierbarkeit | Als cloudzentrierte Lösung hat ELT ein größeres Skalierungspotenzial als ETL |
| Datenqualitätsmanagement | Durch die Vor-Transformation der Daten bietet ETL ein besseres Datenqualitätsmanagement |
| Kosten | Die relativen Kosten hängen von den eingesetzten Tools und Infrastrukturen zum Extrahieren, Transformieren und Laden der Daten ab |
| Komplexität | Die Notwendigkeit, die Daten vor dem Laden zu verarbeiten, macht ETL komplexer als ELT, besonders bei der Verarbeitung unterschiedlicher Datenstrukturen oder unstrukturierter Daten mit komplexen Transformationen |
| Ort der Transformation | Bei ETL erfolgt die Transformation auf einem Verarbeitungsserver, bevor die Daten in einen Zwischenspeicher geladen werden. Bei ELT werden die Daten im Ziel-Datenlager transformiert. |
| Sicherheit und Compliance | Viele ETL-Tools bieten Lösungen zur Unterstützung von HIPAA- und DSGVO-Compliance, wodurch der reifere Prozess die einfache Wahl ist. Allerdings arbeiten auch Cloud-Computing-Anbieter daran, Compliance in ihre ELT-Lösungen zu integrieren |
Was ist besser: ETL oder ELT?
ELT und ETL sind wertvolle Werkzeuge im Werkzeugkasten eines Datenanalysten. Welche Arbeitsweise Sie wählen, hängt von der Art der gesammelten Daten, den Anforderungen Ihres Projekts und der Ihnen zur Verfügung stehenden Infrastruktur ab.
Wenn die meisten Ihrer Daten strukturiert sind und auf einem lokalen Server gespeichert werden, möchten Sie Ihre Datenbereinigung und -transformation vielleicht selbst durchführen. Im Gegensatz dazu könnte es sinnvoll sein, bei der Verarbeitung von Daten aus zahlreichen Quellen die Geschwindigkeit und Flexibilität von ELT zu nutzen.
Sowohl ETL als auch ELT haben das gleiche Ziel: Daten aus mehreren Datenquellen in eine zentrale Datenbank zu laden. Viele Data-Warehouse-Tools können dabei unterstützen. Werkzeuge, die für ETL entwickelt wurden, bieten oftmals mehr Compliance-Funktionen und integrierte Unterstützung für Legacy-Datenbanken. Die ELT-Landschaft entwickelt sich jedoch ebenfalls rasant weiter.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl des passenden Prozesses zur Vereinheitlichung und Transformation von Daten in Ihrem Unternehmen das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sowie die Art der geplanten Analysen. So treffen Sie eine fundierte Entscheidung.
Fazit
Die Welt des Datenmanagements und der Datenspeicherung entwickelt sich rasant. ELT ist heutzutage angesagt, weil es eine effektive Methode ist, mit dem enormen Datenvolumen und der Geschwindigkeit umzugehen, die viele Unternehmen bewältigen müssen. Dank der Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit von Cloud-Computing ist ETL inzwischen auch ein praxistauglicher Ansatz zur Datenverarbeitung.
Das bedeutet jedoch nicht, dass ETL überholt ist. Datenverantwortliche dürfen regulatorische Anforderungen nicht außer Acht lassen, und diejenigen, die regelmäßig komplexe Analysen durchführen, bevorzugen möglicherweise weiterhin, ihre Daten vor der Aufnahme in ihren Data Lake zu bereinigen, zu entduplizieren und korrekt zu verarbeiten.
Als Technologieverantwortlicher ist es Ihre Aufgabe, die Vor- und Nachteile der jeweiligen Ansätze abzuwägen und sicherzustellen, dass Sie beim Umgang mit Ihren Daten Ihre Richtlinien zur Datenverwaltung einhalten, die regulatorische Compliance wahren und Ihren Teams die Informationen an die Hand geben, die sie für umsetzbare Geschäftsentscheidungen benötigen.
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