Vet du skillnaden mellan ETL och ELT? Ledtråd: Det är inte att den ena är ett skrivfel.
ETL står för Extrahera, transformera och läsa in, och ELT står för Extrahera, läsa in och transformera. Båda är sätt att ta data från flera källsystem och ladda upp den till ett måldatalager. Den huvudsakliga skillnaden är dock när datatransformeringen sker, och denna subtila förändring kan göra stor skillnad i processen. I takt med att molnbaserad databehandling har blivit allt vanligare har vi sett en övergång till molnbaserade datalager och ett ökat intresse för ELT jämfört med ETL.
Jag har tidigare gått igenom användbara ETL-verktyg. I den här artikeln diskuterar jag ELT, dess roll i stordataanalys och när du bör överväga att använda denna metod i stället för ETL.
Vad är ETL (Extrahera, transformera och läsa in)?
I ETL-pipelines extraheras data från en eller flera datakällor innan den rensas, saneras och standardiseras som en del av en datatransformeringsprocess. Slutligen laddas data in i målsystemet.
Ibland matas data in i ett mellanlagringssystem efter transformeringen men före inläsningen, även om detta är valfritt. ETL har använts sedan 1970-talet och fungerar bra för batchbearbetning av stora datamängder, centralisering av data och djupgående och komplex analys av dessa data.
Have an account? Log In
Vad är ELT (Extrahera, läsa in och transformera)?
ELT liknar ETL genom att data hämtas från API:er, relationsdatabaser eller olika ostrukturerade eller semistrukturerade datakällor. Skillnaden är vad som händer därefter. I stället för att transformeras omedelbart laddas data in i ett datalager och transformeras sedan.
ELT-processen har flera fördelar jämfört med ETL. För det första är den snabbare, eftersom data helt enkelt matas in i datalagret, där den kan bearbetas när som helst. För det andra är den mer flexibel.
ETL fungerar bäst med strukturerade data. Den kan användas med ostrukturerade data, men det krävs mycket planering för att standardisera dessa data till ett format som databasen kan hantera. ELT kan läsa in alla typer av dataformat, och dataforskare kan transformera data efter att den har lästs in, vilket ger dem större flexibilitet när det gäller vilka frågor de kan köra.
Hur skiljer sig ETL från ELT-processen?
Att ändra ordningen på transformeringen och inläsningen kan verka som en mindre justering, men det gör stor skillnad för hur snabbt processen går och vilka användningsområden den lämpar sig för.
Exempel
Med traditionella ETL-pipelines sker transformeringen på en sekundär bearbetningsserver, vilket fungerar bäst med strukturerade data. Det är en långsam process, och många organisationer automatiserar den genom att schemalägga transformeringen och inläsningen av stora datamängder till natten, när belastningen på deras servrar är minimal.
ELT använder ett annat tillvägagångssätt, där transformeringen sker i datalagret. Om datalagret finns på en molnserver drar organisationer nytta av flexibiliteten och skalbarheten hos molnbaserade datalager, vilket säkerställer snabb bearbetning även av stora datamängder.
Molntjänstleverantörer har ofta egna verktyg för att automatisera ELT, vilket gör dataskydd och andra aspekter av regelefterlevnad enklare. Dessa fördelar får många organisationer att använda ELT för att hantera sina datamängder.
Jämförelse sida vid sida
Vi jämför ELT och ETL sida vid sida:
| Hastighet | I de flesta fall är ELT snabbare än ETL |
| Skalbarhet | Som en molncentrerad lösning har ELT större skalningspotential än ETL |
| Hantering av datakvalitet | Genom att transformera data i förväg erbjuder ETL bättre hantering av datakvalitet |
| Kostnad | De relativa kostnaderna beror på vilka verktyg och vilken infrastruktur som används för att extrahera, transformera och läsa in data |
| Komplexitet | Kravet på att bearbeta data före inläsningen innebär att ETL är mer komplext än ELT, särskilt vid hantering av varierande datastrukturer eller ostrukturerade data som kräver komplexa transformeringar |
| Plats för transformering | Med ETL sker transformeringen på en bearbetningsserver innan data läses in i ett mellanlagringsområde. Med ELT transformeras data i måldatalagret. |
| Säkerhet och regelefterlevnad | Många ETL-verktyg erbjuder lösningar som underlättar efterlevnaden av HIPAA och GDPR, vilket gör den mer mogna processen till ett enkelt val. Molntjänstleverantörer arbetar dock också med att integrera regelefterlevnad i sina ELT-lösningar |
Jämförelse mellan ETL och ELT
More Articles
- Så styr du skugg-AI i hela din organisation med Devs.ai
- Implementering av Datadog: En komplett steg-för-steg-guide
- Så bygger du en AI-driven företagsapp med Devs.ai
- Införa agentbaserad testning: En praktisk införandeguide för tekniska ledare med QA.tech
- Migrera från QA Wolf till Checksum: En komplett guide
Vilket är bättre: ETL eller ELT?
ELT och ETL är värdefulla verktyg i en dataanalytikers verktygslåda. Vilket arbetsflöde du väljer beror på vilken typ av data som samlas in, projektets behov och den infrastruktur du har tillgång till.
Om merparten av dina data är strukturerade och lagras på en lokal server kanske du känner dig mer bekväm med att själv rensa och omvandla dina data. Om du däremot hanterar data från många olika källor kan det vara klokt att dra nytta av ELT:s snabbhet och flexibilitet.
Både ETL och ELT har som slutmål att läsa in data från flera datakällor till en central databas, och många verktyg för datalager kan hjälpa till med detta. Verktyg som är utformade för ETL kan ha fler funktioner för regelefterlevnad och inbyggt stöd för äldre databaser. Med det sagt växer även ELT-ekosystemet snabbt.
När du väljer rätt process för att förena och omvandla data i din organisation bör du ta hänsyn till datamängden och datahastigheten samt vilken typ av analys du planerar att utföra. Det hjälper dig att fatta ett välgrundat beslut.
Avslutande tankar
Det går snabbt i världen av datahantering och datalagring. ELT är populärt i dag eftersom det är ett effektivt sätt att hantera den enorma mängd data och den höga datahastighet som många organisationer hanterar. Tack vare molntjänsternas skalbarhet och kraft är ETL nu en praktisk metod för databehandling.
Men det betyder inte att ETL är föråldrat. Dataförvaltare har inte råd att ignorera regulatoriska krav, och de som regelbundet utför komplexa analyser kan fortfarande föredra att veta att deras data har sanerats, avdubbletterats och bearbetats korrekt innan den läses in i deras datasjö.
Som teknikledare är det din roll att överväga för- och nackdelarna med varje metod och se till att du följer dina rutiner för datastyrning, upprätthåller regelefterlevnaden och förser dina team med den information de behöver för att få användbara affärsinsikter, oavsett hur du behandlar dina data.
Om du vill läsa mer om databearbetning, säkerhet och andra framväxande teknikområden kan du prenumerera på CTO Clubs nyhetsbrev i dag.
