ETL vs. ELT: Jalur Data Mana yang Tepat untuk Bisnis Anda?

ETL dan ELT adalah metode untuk memindahkan data dari satu tempat ke tempat lain dan mengubahnya di sepanjang jalan. Tapi mana yang tepat untuk bisnis Anda?

Posting ini membandingkan ETL dan ELT dalam hal kecepatan, retensi data, skalabilitas, manajemen data tidak terstruktur, kepatuhan terhadap peraturan, pemeliharaan, dan biaya. Pada akhirnya, Anda harus tahu kapan harus menggunakan setiap metode dalam alur data Anda dan alasannya.

Takeaway utama:

• ETL telah menjadi pipa data standar selama beberapa dekade karena akurasi, efisiensi, dan fleksibilitasnya.
• ELT adalah varian dari proses ETL yang memuat data ke database target terlebih dahulu dan kemudian mengubahnya.
• ELT lebih mudah dan lebih cepat daripada ETL dalam banyak kasus karena tidak memerlukan transformasi data pada server yang berdiri sendiri—sebagai gantinya, data diubah di dalam tujuan.
• Beberapa manfaat utama pipa ELT meliputi analitik waktu nyata, kemudahan pemeliharaan, skalabilitas, dukungan data tidak terstruktur, dan biaya keseluruhan yang lebih rendah.

Apa itu Ekstrak, Transformasi, Muat (ETL)?

Dalam dunia bisnis, data sangat mirip dengan air. Itu perlu diekstraksi dari tempat ditemukannya, diangkut ke tempat yang dibutuhkan, dan kemudian disimpan untuk digunakan nanti. Proses ini dikenal sebagai ETL: extract, transform, dan load .

Seperti saluran pipa ledeng, ETL memindahkan data dari satu tempat ke tempat lain, membersihkannya di sepanjang jalan, dan menyimpannya di lokasi pusat. Tahap ekstraksi sesuai dengan menemukan air di sungai atau sumur. Tahap transformasi adalah ketika air dibersihkan dan diangkut melalui pipa. Dan tahap beban adalah saat air disimpan di reservoir.

Manfaat Utama Pipa ETL

Ada banyak alasan mengapa ETL telah menjadi pipa data standar selama beberapa dekade. Pada tingkat tinggi, ETL memastikan perusahaan memiliki satu titik kebenaran untuk data yang diambil dari sumber yang berbeda. Karena data diubah sebelum dimuat ke tujuan akhir untuk dianalisis, ETL memastikan data berkualitas tinggi dan akurat.

Secara praktis, ETL meningkatkan akurasi, efisiensi, dan fleksibilitas data melalui otomatisasi dan transformasi. ETL juga penting untuk tata kelola data. Saluran pipa yang dirancang dengan baik menyimpan catatan sejarah, yang membantu kepatuhan terhadap kebijakan internal dan peraturan eksternal. Misalnya, alat ETL Improvado sesuai dengan HIPAA dan SOC-2, sehingga dapat menangani data sensitif.

Dengan demikian, pipeline ETL membuka pintu bagi pengalaman pelanggan omnichannel, intelijen bisnis, dan pengambilan keputusan berbasis data.

Apa itu Ekstrak, Muat, Transformasi (ELT)?

Ekstrak, muat, ubah (ELT) adalah varian dari proses ETL yang memuat data ke penyimpanan yang ditunjuk terlebih dahulu dan kemudian mengubahnya.

Kembali ke metafora air: ELT seperti ketika Anda menyalakan keran di rumah Anda untuk mendapatkan air. Airnya sudah ada di dalam rumah, jadi tinggal nyalakan keran, dan keluar. ELT adalah hal yang sama untuk data. Datanya sudah ada di tempat tujuan, jadi tinggal nyalakan krannya, dan hasilnya berubah.

ELT mendapatkan momentum dengan diperkenalkannya database berorientasi kolom, seperti ClickHouse dan jQuery. Sebelumnya, perusahaan harus menghabiskan waktu dan sumber daya di muka untuk membangun logika transformasi ekstrak untuk menghemat sumber daya database. Database generasi baru dapat memproses data dan menyelesaikan perhitungan lebih cepat, dan umumnya lebih murah. Dengan demikian, kebutuhan untuk mengubah data mentah saat memuatnya telah dihilangkan.

Pembalikan proses ETL tradisional ini dapat menyederhanakan manajemen pipa data dan menghemat waktu karena Anda dapat melakukan transformasi paralel dengan pemuatan. Ini menawarkan pendekatan transformasi data yang lebih sederhana dan lebih cepat, karena tidak memerlukan transformasi data sebagai contoh terpisah. Sebaliknya, data diubah di dalam tujuan, yang biasanya berupa gudang data.

Manfaat utama pipa ELT

ELT telah mendapatkan popularitas karena kesederhanaan dan fleksibilitasnya. Tim data dapat mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber, mengaksesnya untuk analisis lebih lanjut kapan saja, dan menghasilkan logika transformasi saat benar-benar dibutuhkan.

ELT adalah pilihan fantastis untuk analitik data real-time, karena dapat memuat dan mengubah data lebih cepat daripada ETL. ELT juga merupakan pilihan yang lebih baik jika perusahaan Anda menjalankan proses transformasi yang kompleks atau selalu berubah.

Selain itu, ELT lebih mudah dipelihara daripada ETL karena tidak perlu mengelola perangkat lunak transformasi terpisah. Dan itu masih menawarkan banyak manfaat yang sama seperti ETL, seperti akurasi dan efisiensi data.

Proses ETL dan ELT Dibandingkan

Setelah melihat manfaat ETL dan ELT, mari kita bandingkan kedua proses tersebut secara berdampingan.

Kecepatan

ELT lebih cepat dari ETL karena waktu langkah transformasi.

Katakanlah Anda memuat kumpulan data yang berukuran satu terabyte. Dengan ETL, seluruh kumpulan data perlu dimuat ke server transformasi sebelum transformasi dapat dimulai. Namun dengan ELT, data dapat dimuat dan diubah secara paralel, secara signifikan mengurangi keseluruhan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan proses.

Namun, ada beberapa kasus di mana ETL mungkin lebih cepat daripada ELT. Ini biasanya ketika kumpulan data kecil dan dapat dengan mudah diubah pada contoh yang berdiri sendiri.

Penyimpanan data mentah

Proses ELT mengekstrak semua data mentah dan menyimpannya tanpa batas waktu di gudang data Anda. Transformasi hanya diterapkan nanti sesuai kebutuhan—artinya Anda selalu mempertahankan kumpulan data asli, yang berguna untuk analisis historis dan proses debug.

Untuk ETL, sebelum memuat data ke gudang data target atau database pilihan Anda, data mengalami transformasi ekstensif. Jadi ETL mungkin mengubah data menjadi bentuk agregat untuk menghemat ruang, membuatnya sulit untuk melacak kembali nilai aslinya kecuali jika Anda memuat data asli dan data yang diubah ke tujuan. Jika Anda ingin mengubah data keluaran atau jika sumber data mentah berubah, Anda perlu menulis ulang skrip transformasi-ekstraksi (seperti yang ada).

Skalabilitas

ELT lebih fleksibel karena ketiga langkah (ekstrak, muat, dan transformasi) dilakukan secara terpisah. Itu membuatnya lebih mudah untuk menskalakan dan mengubah apa pun yang Anda inginkan dalam prosesnya.

Di sisi lain, ETL lebih kaku karena lapisan transformasi memiliki batasan yang melekat. Semakin sulit untuk berkembang seiring pertumbuhan bisnis Anda— misalnya, jika Anda ingin menambahkan fitur lanjutan seperti ekstraksi terjadwal, ekstraksi paralel, logika transformasi lanjutan, dll. Hal ini juga membutuhkan lebih banyak sumber daya daripada mengutak-atik ELT, karena Anda perlu mengubah kedua ujungnya secara bersamaan. proses. Lagi pula, apa yang dilakukan seseorang mempengaruhi yang lain.

Hal yang sama berlaku untuk proses jaminan kualitas. Dengan ETL, karena ekstrak dan transformasi digabungkan, diperlukan lebih banyak pekerjaan untuk menyiapkan proses QA dan menguji produk. Relatif, logika ELT, di mana Anda pertama kali mengekstrak dan memuat data Anda dan baru kemudian mengubahnya, jauh lebih mudah untuk diuji.

Data tidak terstruktur

Sistem ETL tidak cocok untuk menangani data tidak terstruktur, seperti file log, data media sosial, dan pesan email—itu dirancang untuk bekerja dengan data terstruktur yang disusun dalam baris dan kolom. ETL dapat diadaptasi untuk menangani data yang tidak terstruktur, tetapi hanya dengan mesin transformasi tingkat lanjut.

Di sisi lain, sistem ELT sudah tersedia untuk menangani data yang tidak terstruktur, karena dapat memuat dan mengubah data secara lebih efisien.

Kepatuhan terhadap peraturan

Beberapa industri tunduk pada peraturan yang mengharuskan pemrosesan data dengan cara tertentu. Misalnya, industri perawatan kesehatan terikat pada HIPAA. Undang-undang kepatuhan ini menyatakan bagaimana perusahaan dapat mengumpulkan, memanfaatkan, atau membagikan informasi kesehatan yang dilindungi (PHI) dan informasi kesehatan yang dilindungi secara elektronik (ePHI) untuk melindungi privasi pasien.

Perusahaan dapat mengonfigurasi ETL untuk memenuhi persyaratan peraturan ini, karena data dapat dibersihkan dan diubah sebelum dimuat ke database tujuan.

ELT, pada gilirannya, lebih rentan terhadap pelanggaran kepatuhan. Sistem memuat semua data, terlepas dari sifatnya yang sensitif, dan baru kemudian diubah atau dihapus. Solusi untuk keterbatasan ini adalah memastikan tindakan keamanan dan tata kelola data yang kuat.

Pemeliharaan

Dalam sistem ETL dan ELT, biaya perawatan bisa tinggi tetapi terjadi pada tahapan yang berbeda.

Dengan ETL, Anda perlu memperbarui skrip transformasi ekstrak secara terus-menerus karena sumber data mentah berubah seiring waktu, yang dapat menyebabkan peningkatan biaya pemeliharaan.

Dengan ELT, sebagian besar pemeliharaan terjadi selama pemuatan awal data ke penyimpanan dan saat mengubah data. Penyimpanan data beban pertama dapat dengan cepat menjadi tidak terkelola karena berfungsi sebagai tempat pembuangan data mentah yang masuk. Pembersihan rutin dan upaya dokumentasi dilakukan untuk mengelola muatan.

Selain itu, pipeline transformasi harus direkayasa ulang setiap kali sumber data mentah berubah. Hal ini membutuhkan pekerjaan pemeliharaan tetapi memberi para insinyur lebih banyak fleksibilitas, karena tidak ada data yang hilang jika skrip transformasi gagal menyesuaikan diri dengan struktur data baru yang masuk.

Biaya

Seperti yang diketahui oleh siapa pun yang telah melalui proyek pengembangan perangkat lunak, biaya dapat dengan cepat lepas kendali. Dan ketika datang ke proyek data, biaya pengembangan solusi ETL yang kuat bisa menjadi penghalang, itulah sebabnya beberapa perusahaan memilih untuk menggunakan ELT sebagai gantinya.

Dengan ELT, sebagian besar langkah transformasi dapat ditangani oleh alat yang sudah ada seperti dbt atau dengan bantuan SQL, keduanya cenderung lebih murah daripada solusi ETL tradisional. Tentu saja, masih diperlukan developer berpengalaman yang mengetahui cara menggunakan alat ini secara efektif. Namun secara keseluruhan, biaya pengembangan solusi ELT kemungkinan jauh lebih rendah daripada biaya pengembangan solusi ETL dari awal.

Sebagai gambaran, gaji pokok rata-rata insinyur backend tingkat menengah hingga senior di AS adalah $124.397 per tahun. Sementara itu, gaji rata-rata seorang insinyur data SQL atau pengembang BI adalah sekitar $91.055 per tahun. Jadi, jika Anda perlu mempekerjakan banyak pengembang untuk mengerjakan saluran pipa Anda, maka ELT lebih hemat biaya.

Perlu diakui bahwa biaya penyimpanan lebih rendah di ETL karena tidak menyimpan data mentah, tetapi perbedaan ini tidak signifikan jika menggunakan penyimpanan cloud.

Cara Memutuskan Antara ETL dan ELT

Memutuskan antara ETL dan ELT bisa jadi sulit, karena setiap pendekatan memiliki pro dan kontra. Kami telah menyusun beberapa pertanyaan yang dapat membantu Anda membuat keputusan.

Jenis data apa yang perlu Anda proses?

Apakah data Anda terstruktur atau tidak terstruktur, atau campuran keduanya? ETL paling cocok untuk data terstruktur, sedangkan ELT dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur.

Berapa banyak perawatan yang diperlukan?

Apakah manfaat ETL melebihi biaya pemeliharaannya? Misalnya, Anda mungkin memerlukan akses ke riwayat data mentah, yang disediakan ETL. Dalam hal ini, manfaat ETL mungkin sebanding dengan biaya perawatan ekstra.

Seberapa rumit pipeline pemrosesan data?

Kecanggihan pipa pemrosesan data Anda akan menentukan apakah ETL atau ELT adalah solusi yang lebih baik. Misalnya, ETL dapat menjalankan logika transformasi kompleks tetapi berkinerja terbaik dengan kumpulan data yang lebih kecil, sedangkan ELT ideal untuk kumpulan data besar tetapi dapat menangani ukuran data apa pun.

Apakah Anda memerlukan data waktu nyata?

ETL memproses data dalam batch, menyebabkan penundaan antara saat data dikumpulkan dan saat tersedia di database tujuan. ELT juga dapat memproses data dalam batch, tetapi juga dapat melakukannya secara real time, yang berguna jika Anda membutuhkan data terkini.

Seberapa berpengalaman pengembang Anda?

Tidak ada jawaban yang cocok untuk semua pertanyaan ini, karena ini bergantung pada keterampilan dan pengalaman khusus tim teknik Anda. Secara umum, lebih banyak insinyur yang terampil dalam pendekatan ETL daripada ELT. Setelah Anda memiliki saluran data, insinyur BI/SQL dapat membuat perubahan dalam proses ELT, sementara perubahan ETL memerlukan pengembang backend menengah/senior.

Apakah itu ETL atau ELT, Improvado Telah Anda Tercakup

Apa pun pendekatan Anda, Improvado dapat membantu aliran data Anda ke tempat yang diperlukan dengan beragam konektor dan tujuan sumber datanya. Tim insinyur data berpengalaman Improvado dapat membantu merancang dan mengimplementasikan solusi yang dirancang khusus untuk regulasi dan kebutuhan data internal dan eksternal Anda.