ETL vs. ELT: care conductă de date este potrivită pentru afacerea dvs.?

ETL și ELT sunt metode de mutare a datelor dintr-un loc în altul și de transformare a acestora pe parcurs. Dar care este potrivit pentru afacerea ta?

Această postare compară ETL și ELT în ceea ce privește viteza, păstrarea datelor, scalabilitate, gestionarea nestructurată a datelor, conformitatea cu reglementările, întreținerea și costurile. Până la sfârșit, ar trebui să știți când să utilizați fiecare metodă din conducta dvs. de date și de ce.

Recomandări cheie:

• ETL a fost canalul de date standard de zeci de ani datorită acurateței, eficienței și flexibilității sale.
• ELT este o variantă a procesului ETL care încarcă mai întâi datele într-o bază de date țintă și apoi le transformă.
• ELT este mai simplu și mai rapid decât ETL în multe cazuri, deoarece nu necesită transformarea datelor pe un server autonom - datele sunt transformate în locul destinației.
• Unele beneficii cheie ale unei conducte ELT includ analize în timp real, ușurință de întreținere, scalabilitate, suport pentru date nestructurate și costuri mai mici în general.

Ce este Extract, Transform, Load (ETL)?

În lumea afacerilor, datele seamănă mult cu apa. Trebuie extras de unde este găsit, transportat acolo unde este nevoie și apoi depozitat pentru o utilizare ulterioară. Acest proces este cunoscut sub numele de ETL: extragere, transformare și încărcare .

La fel ca o conductă de instalații sanitare, ETL mută datele dintr-un loc în altul, le curăță pe parcurs și le stochează într-o locație centrală. Etapa de extracție corespunde găsirii apei într-un râu sau fântână. Etapa de transformare este atunci când apa este curățată și transportată prin conducte. Iar etapa de încărcare este atunci când apa este stocată într-un rezervor.

Avantajele cheie ale conductei ETL

Există multe motive pentru care ETL a fost conducta standard de date de zeci de ani. La un nivel înalt, ETL asigură că o companie are un singur punct de adevăr pentru datele preluate din surse disparate. Deoarece datele sunt transformate înainte de încărcare la destinația finală pentru analiză, ETL asigură că datele sunt de înaltă calitate și exacte.

Practic, ETL îmbunătățește acuratețea datelor, eficiența și flexibilitatea prin automatizare și transformări. ETL este, de asemenea, crucial pentru guvernarea datelor. O conductă bine concepută păstrează un istoric înregistrat, ceea ce ajută la respectarea politicilor interne și a reglementărilor externe. De exemplu, instrumentul ETL al Improvado este compatibil cu HIPAA și SOC-2, astfel încât poate gestiona date sensibile.

Astfel, o conductă ETL deschide porțile către experiențele omnicanal ale clienților, business intelligence și luarea deciziilor bazate pe date.

Ce este Extract, Load, Transform (ELT)?

Extragere, încărcare, transformare (ELT) este o variantă a procesului ETL care încarcă mai întâi datele în stocarea desemnată și apoi le transformă.

Înapoi la metafora apei: ELT este ca atunci când deschideți robinetul din casă pentru a obține apă. Apa este deja în casă, așa că trebuie doar să deschideți robinetul și iese. ELT este același lucru pentru date. Datele sunt deja la destinație, așa că trebuie doar să deschideți robinetul, și iese transformat.

ELT a câștigat avânt odată cu introducerea bazelor de date orientate pe coloane, cum ar fi ClickHouse și jQuery. Anterior, companiile trebuiau să cheltuiască timp și resurse pentru a construi logica de extragere-transformare pentru a economisi resursele bazei de date. Noua generație de baze de date poate procesa datele și finaliza calculele mult mai rapid și, în general, costă mai puțin. Astfel, nevoia de a transforma datele brute la încărcarea acestora a fost eliminată.

Această inversare a procesului ETL tradițional poate simplifica gestionarea conductei de date și poate economisi timp, deoarece puteți face transformarea în paralel cu încărcarea. Oferă o abordare mai simplă și mai rapidă a transformării datelor, deoarece nu necesită transformarea datelor ca o instanță separată. În schimb, datele sunt transformate în destinație, care este de obicei un depozit de date.

Beneficiile cheie ale unei conducte ELT

ELT a câștigat popularitate datorită simplității și flexibilității sale. Echipele de date pot agrega date brute dintr-o varietate de surse, le pot accesa pentru analize suplimentare în orice moment și pot veni cu o logică de transformare atunci când este cu adevărat nevoie.

ELT este o alegere fantastică pentru analiza datelor în timp real, deoarece poate încărca și transforma datele mai rapid decât ETL. ELT este, de asemenea, o alegere mai bună dacă compania dumneavoastră operează procese de transformare complexe sau în continuă schimbare.

În plus, ELT este mai ușor de întreținut decât ETL, deoarece nu este nevoie să gestionați un software de transformare separat. Și oferă în continuare multe dintre aceleași beneficii ca ETL, cum ar fi acuratețea și eficiența datelor.

Comparația proceselor ETL și ELT

După ce ne uităm la beneficiile ETL și ELT, să comparăm cele două procese unul lângă altul.

Viteză

ELT este mai rapid decât ETL datorită calendarului pasului de transformare.

Să presupunem că încărcați un set de date care are o dimensiune de un terabyte. Cu ETL, întregul set de date ar trebui să fie încărcat pe serverul de transformare înainte ca transformarea să poată începe. Dar cu ELT, datele pot fi încărcate și transformate în paralel, reducând semnificativ timpul total necesar pentru finalizarea procesului.

Există, totuși, unele cazuri în care ETL poate fi mai rapid decât ELT. Acesta este de obicei atunci când setul de date este mic și poate fi ușor transformat într-o instanță autonomă.

Păstrarea datelor brute

Procesul ELT extrage toate datele brute și le stochează pe termen nelimitat în depozitul dvs. de date. Transformările sunt aplicate mai târziu, după cum este necesar, ceea ce înseamnă că păstrați întotdeauna setul de date original, ceea ce este util pentru analiza istorică și depanare.

Pentru ETL, înainte de a încărca date în depozitul de date țintă sau în baza de date la alegere, datele sunt supuse transformărilor extinse. Așadar, ETL ar putea transforma datele într-o formă agregată pentru a economisi spațiu, ceea ce face dificilă urmărirea valorilor originale, cu excepția cazului în care încărcați atât datele originale, cât și datele transformate la o destinație. Dacă doriți să modificați datele de ieșire sau dacă sursa de date brute se modifică, trebuie să rescrieți scripturile de extracție-transformare (așa cum vine ca unul singur).

Scalabilitate

ELT este mai flexibil deoarece toți cei trei pași (extragere, încărcare și transformare) sunt efectuate separat. Acest lucru face mai ușor să scalați și să schimbați orice doriți în acest proces.

Pe de altă parte, ETL este mai rigid, deoarece stratul de transformare are o limitare inerentă. Este mai greu să evoluezi pe măsură ce afacerea ta crește — de exemplu, dacă vrei să adaugi funcții avansate precum extracții programate, extracții paralele, logică avansată de transformare etc. De asemenea, necesită mai multe resurse decât ajustarea ELT, deoarece trebuie să schimbi simultan ambele capete ale procesul. La urma urmei, ceea ce face unul îl afectează pe celălalt.

Același lucru este valabil și pentru procesele de asigurare a calității. Cu ETL, deoarece extragerea și transformarea vin împreună, este nevoie de mai multă muncă pentru a configura procesele QA și a testa produsul. Comparativ, logica ELT, în care mai întâi extrageți și încărcați datele și abia apoi le transformați, este mult mai ușor de testat.

Date nestructurate

Sistemele ETL nu sunt potrivite pentru a trata date nestructurate, cum ar fi fișierele jurnal, datele din rețelele sociale și mesajele de e-mail - sunt concepute pentru a funcționa cu date structurate organizate în rânduri și coloane. ETL poate fi adaptat pentru a gestiona date nestructurate, dar numai cu un motor de transformare avansat.

Pe de altă parte, sistemele ELT sunt ușor disponibile pentru tratarea datelor nestructurate, deoarece pot încărca și transforma datele mai eficient.

Respectarea reglementărilor

Unele industrii sunt supuse unor reglementări care impun prelucrarea datelor într-un mod specific. De exemplu, industria sănătății este legată de HIPAA. Această legislație de conformitate prevede modul în care companiile pot colecta, utiliza sau partaja informații de sănătate protejate (PHI) și informații electronice de sănătate protejate (ePHI) pentru a proteja confidențialitatea pacienților.

O companie poate configura ETL pentru a îndeplini aceste cerințe de reglementare, deoarece datele pot fi curățate și transformate înainte de a fi încărcate în baza de date de destinație.

ELT, la rândul său, este mai predispus la încălcări ale conformității. Sistemul încarcă toate datele, indiferent de natura lor sensibilă, și abia apoi este transformată sau eliminată. Soluția pentru aceste limitări este asigurarea unor măsuri solide de securitate și guvernare a datelor.

întreținere

În sistemele ETL și ELT, costurile de întreținere pot fi mari, dar apar în etape diferite.

Cu ETL, trebuie să actualizați în mod constant scripturile de extragere-transformare, deoarece sursele de date brute se modifică în timp, ceea ce poate duce la creșterea cheltuielilor de întreținere.

Cu ELT, cea mai mare parte a întreținerii are loc în timpul încărcării inițiale a datelor în stocare și la transformarea datelor. Stocarea de date la prima încărcare poate deveni rapid de negestionat, deoarece acționează ca un teren de gunoi pentru datele brute primite. Sunt stabilite curățări regulate și eforturi de documentare pentru a gestiona încărcătura.

În plus, conductele de transformare trebuie reproiectate de fiecare dată când se modifică o sursă de date brute. Acest lucru necesită lucrări de întreținere, dar oferă inginerilor mai multă flexibilitate, deoarece nu se pierde date dacă un script de transformare nu se adaptează la noua structură de date primite.

Cheltuieli

După cum știe oricine care a trecut printr-un proiect de dezvoltare software, costurile pot scăpa rapid de sub control. Și când vine vorba de proiecte de date, costul dezvoltării unei soluții ETL robuste poate fi prohibitiv, motiv pentru care unele companii aleg să opteze în schimb cu ELT.

Cu ELT, o mare parte din pasul de transformare poate fi gestionat de instrumente existente precum dbt sau cu ajutorul SQL, ambele tind să fie mai puțin costisitoare decât soluțiile ETL tradiționale. Desigur, mai este nevoie de dezvoltatori experimentați care să știe să folosească aceste instrumente în mod eficient. Dar, în general, costul dezvoltării unei soluții ELT este probabil semnificativ mai mic decât costul dezvoltării unei soluții ETL de la zero.

Pentru perspectivă, salariul de bază mediu al unui inginer backend de nivel mediu până la senior în SUA este de 124.397 USD pe an. Între timp, salariul mediu al unui inginer de date SQL sau al unui dezvoltator BI este de aproximativ 91.055 USD pe an. Deci, dacă trebuie să angajați mai mulți dezvoltatori pentru a lucra la conducta dvs., atunci ELT este mai rentabil.

Merită să recunoaștem că costul stocării este mai mic în ETL, deoarece nu stochează date brute, dar această diferență nu este semnificativă dacă se folosește stocarea în cloud.

Cum să decideți între ETL și ELT

Decizia între ETL și ELT poate fi dificilă, deoarece fiecare abordare are avantaje și dezavantaje. Am compilat câteva întrebări care vă pot ajuta să luați o decizie.

Ce fel de date trebuie să procesați?

Datele dvs. sunt structurate sau nestructurate sau o combinație a ambelor? ETL este cel mai potrivit pentru datele structurate, în timp ce ELT poate gestiona atât datele structurate, cât și cele nestructurate.

Câtă întreținere este necesară?

Beneficiile ETL depășesc costurile de întreținere? De exemplu, este posibil să aveți nevoie de acces la istoricul datelor brute, pe care ETL îl oferă. În acest caz, beneficiile ETL ar putea merita costurile suplimentare de întreținere.

Cât de complex este conducta de procesare a datelor?

Sofisticarea conductei dvs. de procesare a datelor va determina dacă ETL sau ELT este soluția mai bună. De exemplu, ETL poate executa o logică de transformare complexă, dar funcționează cel mai bine cu seturi de date mai mici, în timp ce ELT este ideal pentru seturi de date mari, dar poate gestiona orice dimensiune de date.

Aveți nevoie de date în timp real?

ETL procesează datele în loturi, provocând o întârziere între momentul în care datele sunt colectate și momentul în care sunt disponibile în baza de date de destinație. ELT poate procesa datele în loturi, dar o poate face și în timp real, ceea ce este util dacă aveți nevoie de date de ultimă oră.

Cât de experimentați sunt dezvoltatorii dvs.?

Nu există un răspuns unic la această întrebare, deoarece depinde de abilitățile și experiența specifice echipei dumneavoastră de ingineri. În general, mai mulți ingineri sunt calificați în abordări ETL decât în ​​ELT. Odată ce aveți o conductă de date, inginerii BI/SQL pot face modificări în procesul ELT, în timp ce modificările ETL necesită dezvoltatori backend mid/senior.

Indiferent dacă este vorba de ETL sau ELT, Improvado vă acoperă

Indiferent de abordarea dvs., Improvado vă poate ajuta să fluxul de date acolo unde trebuie, cu gama sa largă de conectori și destinații pentru surse de date. Echipa Improvado de ingineri de date cu experiență poate ajuta la proiectarea și implementarea unei soluții adaptate special reglementărilor și nevoilor dumneavoastră interne și externe privind datele.