ETL versus ELT: overeenkomsten en verschillen
Weet je wat het verschil is tussen ETL en ELT? Hint: Het is niet dat een van beide een typefout is.
ETL staat voor Extraheren, Transformeren en Laden en ELT staat voor Extraheren, Laden en Transformeren. Beide zijn manieren om gegevens uit meerdere bronsystemen te halen en naar een doeldatapakhuis te uploaden. Het belangrijkste verschil is echter het moment waarop de gegevenstransformatie plaatsvindt, en die subtiele wijziging kan een enorm verschil maken in het proces. Naarmate cloudcomputing populairder is geworden, zien we een verschuiving naar cloudgebaseerde datapakhuizen en een toenemende belangstelling voor ELT in vergelijking met ETL.
Ik heb eerder nuttige ETL-tools besproken. In dit artikel bespreek ik ELT, de rol ervan in bigdata-analyses en wanneer je zou moeten overwegen deze methode boven ETL te gebruiken.
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
Wat is ETL (Extraheren, Transformeren, Laden)?
In ETL-pijplijnen worden gegevens geëxtraheerd uit een of meer gegevensbronnen. Vervolgens worden ze opgeschoond, gesaneerd en gestandaardiseerd als onderdeel van een gegevenstransformatieproces. Tot slot worden de gegevens in het doelsysteem geladen.
Soms worden de gegevens na de transformatie maar vóór het laden naar een staging-systeem gestuurd, hoewel dit optioneel is. ETL wordt al sinds de jaren 70 gebruikt en werkt goed voor het batchgewijs verwerken van grote hoeveelheden gegevens, het centraliseren ervan en het uitvoeren van diepgaande en complexe analyses op die gegevens.
Wat is ELT (Extraheren, Laden, Transformeren)?
ELT lijkt op ETL omdat gegevens uit API's, relationele databases of verschillende ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevensbronnen worden opgehaald. Het verschil zit in wat er daarna gebeurt. In plaats van de gegevens onmiddellijk te transformeren, worden ze in een datapakhuis geladen en vervolgens getransformeerd.
Het ELT-proces heeft verschillende voordelen ten opzichte van ETL. Ten eerste is het sneller, omdat de gegevens eenvoudigweg naar het datapakhuis worden gestuurd, waar ze op elk moment kunnen worden verwerkt. Ten tweede is het veelzijdiger.
ETL werkt het best met gestructureerde gegevens. Het kan worden gebruikt met ongestructureerde gegevens, maar er is veel planning nodig om die gegevens te standaardiseren naar een indeling die de database kan bevatten. ELT kan allerlei gegevensindelingen laden en datawetenschappers kunnen de gegevens transformeren zodra ze zijn geladen, waardoor ze meer flexibiliteit hebben wat betreft de query's die ze kunnen uitvoeren.
Waarin verschilt ETL van het ELT-proces?
Het veranderen van de volgorde waarin de transformatie- en laadprocessen worden uitgevoerd, lijkt misschien een kleine aanpassing, maar het maakt een groot verschil in de snelheid van het proces en in de gebruikssituaties waarvoor het geschikt is.
Cloudserviceproviders hebben vaak hun eigen tools voor het automatiseren van ELT, waardoor gegevensbescherming en andere aspecten van naleving van regelgeving eenvoudiger worden. Deze voordelen zorgen ervoor dat veel organisaties ELT gebruiken om hun gegevenssets te verwerken.
Vergelijking naast elkaar
Laten we ELT en ETL naast elkaar bekijken:
| Snelheid | In de meeste gevallen is ELT sneller dan ETL |
| Schaalbaarheid | Als cloudgecentreerde oplossing heeft ELT een groter schaalbaarheidspotentieel dan ETL |
| Beheer van gegevenskwaliteit | Door de gegevens vooraf te transformeren biedt ETL beter beheer van de gegevenskwaliteit |
| Kosten | De relatieve kosten zijn afhankelijk van de tools en infrastructuur die worden gebruikt om gegevens te extraheren, transformeren en laden |
| Complexiteit | Omdat de gegevens vóór het laden moeten worden verwerkt, is ETL complexer dan ELT, vooral bij uiteenlopende gegevensstructuren of ongestructureerde gegevens waarvoor complexe transformaties nodig zijn |
| Locatie van transformatie | Bij ETL vindt de transformatie plaats op een verwerkingsserver voordat de gegevens naar een staginggebied worden geladen. Bij ELT worden de gegevens in het doeldatapakhuis getransformeerd. |
| Beveiliging en naleving | Veel ETL-tools bieden oplossingen die helpen bij naleving van HIPAA en GDPR, waardoor het meer volwassen proces een eenvoudige keuze is. Cloudcomputingproviders werken echter ook aan het integreren van naleving in hun ELT-oplossingen |
Wat is beter: ETL of ELT?
ELT en ETL zijn waardevolle hulpmiddelen in de gereedschapskist van een data-analist. Welke werkwijze je kiest, hangt af van het type gegevens dat wordt verzameld, de behoeften van je project en de infrastructuur waartoe je toegang hebt.
Als de meeste van je gegevens gestructureerd zijn en op een lokale server worden bewaard, voel je je misschien prettiger bij het zelf opschonen en transformeren van je gegevens. Als je daarentegen gegevens uit talrijke bronnen verwerkt, kan het benutten van de snelheid en flexibiliteit van ELT verstandig zijn.
Zowel ETL als ELT hebben als einddoel het laden van gegevens uit meerdere gegevensbronnen in een centrale database, en veel gegevensmagazijntools kunnen hierbij helpen. Tools die zijn ontworpen met ETL in gedachten beschikken mogelijk over meer functies voor naleving en ingebouwde ondersteuning voor oudere databases. Dat gezegd hebbende, groeit het ELT-ecosysteem ook snel.
Houd bij het kiezen van het juiste proces om gegevens binnen je organisatie te verenigen en te transformeren rekening met het volume en de snelheid van die gegevens en met het type analyses dat je van plan bent uit te voeren. Dit helpt je een weloverwogen beslissing te nemen.
Slotgedachten
In de wereld van gegevensbeheer en -opslag verandert alles snel. ELT is tegenwoordig populair omdat het een effectieve manier is om om te gaan met de enorme hoeveelheid en snelheid van gegevens die veel organisaties verwerken. Dankzij de schaalbaarheid en kracht van cloudcomputing is ETL nu een praktische aanpak voor gegevensverwerking.
Maar dat betekent niet dat ETL achterhaald is. Gegevensbeheerders kunnen het zich niet veroorloven wettelijke vereisten te negeren, en degenen die regelmatig complexe analyses uitvoeren, geven er misschien nog steeds de voorkeur aan te weten dat hun gegevens zijn opgeschoond, ontdubbeld en correct verwerkt voordat ze in hun gegevensmeer worden geladen.
Als technologieleider is het jouw taak om de voor- en nadelen van elke aanpak te overwegen en ervoor te zorgen dat je, ongeacht hoe je je gegevens verwerkt, je procedures voor gegevensbeheer volgt, aan wettelijke voorschriften voldoet en je teams voorziet van de informatie die ze nodig hebben om bruikbare bedrijfsinzichten te verkrijgen.
Wil je meer weten over gegevensverwerking, beveiliging en andere opkomende technologiethema's? Abonneer je vandaag nog op de nieuwsbrief van CTO Club.
