ETL vs ELT: Somiglianze e Differenze
Conosci la differenza tra ETL ed ELT? Suggerimento: Non è che uno dei due sia un refuso.
ETL sta per Extract, Transform, and Load (Estrazione, Trasformazione e Caricamento) ed ELT per Extract, Load, and Transform (Estrazione, Caricamento e Trasformazione). Sono entrambi metodi per prendere dati da diversi sistemi sorgente e caricarli in un data warehouse di destinazione. Tuttavia, la principale distinzione riguarda il momento in cui avviene la trasformazione dei dati, e questa variazione apparentemente piccola può avere un grande impatto sul processo. Con la crescita del cloud computing, si è assistito a uno spostamento verso i data warehouse basati su cloud e a un maggiore interesse per ELT rispetto a ETL.
In precedenza ho analizzato utili strumenti ETL. In questo articolo parlerò di ELT, del suo ruolo nell’analisi dei big data e di quando sia opportuno utilizzare questo metodo rispetto a ETL.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
Che cos’è ETL (Extract, Transform, Load)?
Nei processi ETL, i dati vengono estratti da una o più fonti, quindi puliti, sanificati e standardizzati come parte di un processo di trasformazione dei dati. Infine, i dati vengono caricati nel sistema di destinazione.
A volte, i dati vengono inseriti in un sistema di staging dopo la trasformazione ma prima del caricamento, anche se questa è una fase opzionale. L’ETL è utilizzato sin dagli anni '70 e funziona bene per l’elaborazione batch di grandi volumi di dati, la centralizzazione e l’effettuazione di analisi approfondite e complesse su tali dati.
Che cos’è ELT (Extract, Load, Transform)?
ELT è simile a ETL nel senso che i dati vengono prelevati da API, database relazionali o varie fonti di dati non strutturati o semi-strutturati. La differenza sta in quello che succede dopo. Anziché essere trasformati subito, i dati vengono caricati in un data warehouse e poi trasformati.
Il processo ELT offre diversi vantaggi rispetto a ETL. Prima di tutto è più veloce, perché i dati vengono semplicemente inviati al data warehouse, dove possono essere elaborati in qualsiasi momento. In secondo luogo, è più versatile.
L’ETL funziona meglio con dati strutturati. Può essere usato anche con dati non strutturati, ma richiede molta pianificazione per standardizzare tali dati in un formato gestibile dal database. L’ELT può caricare qualsiasi tipo di formato dati e i data scientist possono trasformare i dati una volta caricati, ottenendo così maggiore flessibilità sulle query che possono eseguire.
In cosa è diverso ETL dal processo ELT?
Modificare l’ordine con cui vengono eseguite trasformazione e caricamento può sembrare un cambiamento minore, ma ha un forte impatto sia sulla velocità del processo, sia sui casi d’uso per cui è adatto.
I provider di servizi cloud spesso mettono a disposizione strumenti propri per automatizzare l’ELT, semplificando la protezione dei dati e altri aspetti della conformità normativa. Questi vantaggi portano molte organizzazioni a scegliere ELT per la gestione dei propri dati.
Confronto diretto
Consideriamo ELT ed ETL a confronto diretto:
| Velocità | Nella maggior parte dei casi, ELT è più veloce di ETL |
| Scalabilità | Come soluzione orientata al cloud, ELT ha un potenziale di scalabilità maggiore rispetto a ETL |
| Gestione della qualità dei dati | Pre-trasformando i dati, ETL consente una migliore gestione della qualità dei dati |
| Costo | I costi relativi dipendono dagli strumenti e dalle infrastrutture utilizzati per estrarre, trasformare e caricare i dati |
| Complessità | La necessità di processare i dati prima del caricamento rende ETL più complesso di ELT, soprattutto quando si ha a che fare con strutture dati variegate o dati non strutturati che richiedono trasformazioni complesse |
| Luogo della trasformazione | Con ETL, la trasformazione avviene su un server di elaborazione prima che i dati siano caricati nell’area di staging. Con ELT, la trasformazione avviene nel data warehouse di destinazione. |
| Sicurezza e conformità | Molti strumenti ETL offrono soluzioni di supporto alla conformità HIPAA e GDPR, rendendo questo processo più maturo una scelta facile. Tuttavia, anche i fornitori di cloud computing stanno lavorando per integrare la conformità nelle soluzioni ELT |
Qual è migliore: ETL o ELT?
ELT ed ETL sono strumenti preziosi nell'arsenale di un data analyst. Il flusso di lavoro che sceglierai dipenderà dal tipo di dati raccolti, dalle esigenze del tuo progetto e dall'infrastruttura a tua disposizione.
Se la maggior parte dei tuoi dati è in forma strutturata e conservata su un server locale, potresti sentirti più a tuo agio nel gestire personalmente la pulizia e la trasformazione dei dati. Al contrario, se gestisci dati provenienti da numerose fonti, potrebbe avere senso sfruttare la velocità e la flessibilità dell'ELT.
Sia ETL che ELT hanno l’obiettivo finale di caricare dati da più fonti in un database centrale, e molti strumenti per data warehouse possono aiutare in questo compito. Gli strumenti pensati per ETL potrebbero offrire funzionalità di conformità più avanzate e supporto integrato per database legacy. Detto ciò, anche l’ecosistema ELT sta crescendo rapidamente.
Quando scegli il processo migliore per unificare e trasformare i dati nella tua organizzazione, considera il volume e la velocità di quei dati e il tipo di analisi che intendi svolgere. Questo ti aiuterà a prendere una decisione informata.
Considerazioni finali
Le cose si muovono rapidamente nel mondo della gestione e dello storage dei dati. Oggi l'ELT è di moda perché si tratta di un modo efficace per gestire il volume e la velocità dei dati che molte organizzazioni si trovano ad affrontare. Grazie alla scalabilità e alla potenza del cloud computing, anche l'ETL è ora un approccio concreto all'elaborazione dei dati.
Ma questo non significa che l'ETL sia diventato obsoleto. I responsabili della protezione dei dati non possono permettersi di ignorare i requisiti normativi e coloro che eseguono analisi complesse con regolarità possono ancora preferire la certezza che i dati siano stati igienizzati, de-duplicati ed elaborati correttamente prima di essere caricati nel loro data lake.
Come leader tecnologico, il tuo compito è valutare i pro e i contro di ciascun approccio e assicurarti che, qualunque sia il modo in cui elabori i dati, tu segua le procedure di governance, rispetti la conformità normativa e fornisca ai tuoi team le informazioni necessarie per ottenere insight aziendali concreti.
Per approfondire argomenti di data processing, sicurezza e altre tecnologie emergenti, iscriviti oggi alla newsletter del CTO Club.