Czy znasz różnicę między ETL a ELT? Podpowiedź: nie chodzi o to, że jedno z nich jest literówką.
ETL oznacza Extract, Transform and Load, czyli wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie, a ELT oznacza Extract, Load and Transform, czyli wyodrębnianie, ładowanie i przekształcanie. Oba rozwiązania służą do pobierania danych z wielu systemów źródłowych i przesyłania ich do docelowej hurtowni danych. Główna różnica polega jednak na momencie, w którym następuje przekształcanie danych, a ta subtelna zmiana może mieć ogromny wpływ na cały proces. Wraz ze wzrostem popularności chmury obliczeniowej obserwujemy przejście na chmurowe hurtownie danych oraz rosnące zainteresowanie ELT w porównaniu z ETL.
Wcześniej omawiałem przydatne narzędzia ETL. W tym artykule omówię ELT, jego rolę w analizie dużych zbiorów danych oraz sytuacje, w których warto rozważyć użycie tej metody zamiast ETL.
Czym jest ETL (Extract, Transform, Load)?
W potokach ETL dane są wyodrębniane z jednego lub większej liczby źródeł danych, a następnie czyszczone, anonimizowane i standaryzowane w ramach procesu przekształcania danych. Na koniec dane są ładowane do systemu docelowego.
Czasami po przekształceniu, ale przed załadowaniem, dane są przesyłane do systemu pośredniego, choć nie jest to obowiązkowe. ETL jest stosowany od lat 70. XX wieku i dobrze sprawdza się przy przetwarzaniu wsadowym dużych ilości danych, ich centralizacji oraz przeprowadzaniu zaawansowanych i złożonych analiz.
Have an account? Log In
Czym jest ELT (Extract, Load, Transform)?
ELT jest podobny do ETL, ponieważ dane są pobierane z interfejsów API, relacyjnych baz danych lub różnych nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych źródeł danych. Różnica dotyczy tego, co dzieje się później. Zamiast natychmiastowego przekształcania dane są ładowane do hurtowni, a dopiero potem przekształcane.
Proces ELT ma kilka zalet w porównaniu z ETL. Po pierwsze, jest szybszy, ponieważ dane są po prostu przesyłane do hurtowni danych, gdzie mogą zostać przetworzone w dowolnym momencie. Po drugie, jest bardziej elastyczny.
ETL najlepiej sprawdza się w przypadku danych ustrukturyzowanych. Można go stosować z danymi nieustrukturyzowanymi, ale standaryzacja takich danych do formatu obsługiwanego przez bazę danych wymaga dużego nakładu planowania. ELT może ładować dane w dowolnych formatach, a analitycy danych mogą przekształcać je po załadowaniu, co zapewnia większą elastyczność pod względem zapytań, które mogą wykonywać.
Czym ETL różni się od procesu ELT?
Zmiana kolejności wykonywania procesów przekształcania i ładowania może wydawać się niewielką modyfikacją, ale ma duży wpływ na szybkość procesu oraz przypadki zastosowania, w których jest on odpowiedni.
Przykład
W tradycyjnych potokach ETL przekształcanie odbywa się na dodatkowym serwerze przetwarzającym, który najlepiej sprawdza się w przypadku danych ustrukturyzowanych. Jest to powolny proces, dlatego wiele organizacji go automatyzuje, planując przekształcanie i ładowanie dużych zbiorów danych na noc, gdy obciążenie ich serwerów jest minimalne.
ELT wykorzystuje inne podejście — przekształcanie odbywa się w hurtowni danych. Jeśli hurtownia danych jest hostowana na serwerze w chmurze, organizacje korzystają z elastyczności i skalowalności chmurowych hurtowni danych, co zapewnia szybkie przetwarzanie nawet dużych ilości danych.
Dostawcy usług chmurowych często mają własne narzędzia do automatyzacji ELT, dzięki czemu ochrona danych i inne aspekty zgodności z przepisami stają się prostsze. Te korzyści sprawiają, że wiele organizacji korzysta z ELT do obsługi swoich zbiorów danych.
Porównanie obok siebie
Porównajmy ELT i ETL:
| Szybkość | W większości przypadków ELT jest szybszy niż ETL |
| Skalowalność | Jako rozwiązanie skoncentrowane na chmurze ELT ma większy potencjał skalowania niż ETL |
| Zarządzanie jakością danych | Dzięki wstępnemu przekształcaniu danych ETL zapewnia lepsze zarządzanie ich jakością |
| Koszt | Względne koszty zależą od narzędzi i infrastruktury używanych do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych |
| Złożoność | Konieczność przetworzenia danych przed ich załadowaniem sprawia, że ETL jest bardziej złożony niż ELT, szczególnie w przypadku różnorodnych struktur danych lub danych nieustrukturyzowanych wymagających złożonych przekształceń |
| Lokalizacja przekształcania | W przypadku ETL przekształcanie odbywa się na serwerze przetwarzającym przed załadowaniem danych do obszaru pośredniego. W przypadku ELT dane są przekształcane w docelowej hurtowni danych. |
| Bezpieczeństwo i zgodność | Wiele narzędzi ETL oferuje rozwiązania pomagające w zapewnieniu zgodności z HIPAA i RODO, dzięki czemu dojrzalszy proces jest łatwym wyborem. Dostawcy chmury obliczeniowej pracują jednak również nad integracją zgodności z przepisami ze swoimi rozwiązaniami ELT |
Porównanie ETL i ELT
More Articles
Co jest lepsze: ETL czy ELT?
ELT i ETL to cenne narzędzia w zestawie narzędzi analityka danych. Wybór przepływu pracy będzie zależeć od rodzaju gromadzonych danych, potrzeb projektu oraz infrastruktury, do której masz dostęp.
Jeśli większość danych ma formę ustrukturyzowaną i jest przechowywana na serwerze lokalnym, możesz czuć się bardziej komfortowo, samodzielnie oczyszczając i przekształcając dane. Z kolei jeśli obsługujesz dane z wielu źródeł, wykorzystanie szybkości i elastyczności ELT może mieć sens.
Zarówno ETL, jak i ELT mają ostatecznie za zadanie ładowanie danych z wielu źródeł do centralnej bazy danych, a wiele narzędzi do hurtowni danych może w tym pomóc. Narzędzia projektowane z myślą o ETL mogą oferować więcej funkcji związanych ze zgodnością z przepisami oraz wbudowaną obsługę starszych baz danych. Mimo to ekosystem ELT również szybko się rozwija.
Wybierając odpowiedni proces ujednolicania i przekształcania danych w organizacji, weź pod uwagę ich ilość i szybkość napływu oraz rodzaj analiz, które planujesz przeprowadzać. Pomoże Ci to podjąć świadomą decyzję.
Końcowe przemyślenia
W świecie zarządzania danymi i ich przechowywania wszystko zmienia się bardzo szybko. ELT jest dziś popularne, ponieważ stanowi skuteczny sposób radzenia sobie z ogromną ilością danych i szybkością ich napływu, z którymi mierzy się wiele organizacji. Dzięki skalowalności i mocy obliczeniowej chmury ETL jest obecnie praktycznym podejściem do przetwarzania danych.
Nie oznacza to jednak, że ETL jest przestarzałe. Opiekunowie danych nie mogą pozwolić sobie na ignorowanie wymogów regulacyjnych, a osoby regularnie przeprowadzające złożone analizy mogą nadal preferować pewność, że ich dane zostały oczyszczone, pozbawione duplikatów i prawidłowo przetworzone przed załadowaniem do jeziora danych.
Jako lider technologiczny musisz rozważyć zalety i wady każdego podejścia oraz dopilnować, aby niezależnie od sposobu przetwarzania danych przestrzegać procedur zarządzania danymi, utrzymywać zgodność z przepisami i zapewniać zespołom informacje potrzebne do uzyskiwania praktycznych wniosków biznesowych.
Aby dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu danych, bezpieczeństwie i innych rozwijających się zagadnieniach technologicznych, zapisz się dziś do newslettera CTO Club.