ETL กับ ELT: ไปป์ไลน์ข้อมูลใดที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ

ETL และ ELT เป็นวิธีการย้ายข้อมูลจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งและแปลงข้อมูลไปพร้อมกัน แต่แบบไหนที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ?

โพสต์นี้เปรียบเทียบ ETL และ ELT ในด้านความเร็ว การเก็บรักษาข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การบำรุงรักษา และค่าใช้จ่าย ในตอนท้าย คุณควรรู้ว่าควรใช้แต่ละวิธีในท่อข้อมูลเมื่อใดและเพราะเหตุใด

ประเด็นที่สำคัญ:

• ETL เป็นไปป์ไลน์ข้อมูลมาตรฐานมานานหลายทศวรรษ เนื่องจากความถูกต้อง ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่น
• ELT เป็นรูปแบบหนึ่งของกระบวนการ ETL ที่โหลดข้อมูลลงในฐานข้อมูลเป้าหมายก่อนแล้วจึงแปลง
• ELT ตรงไปตรงมาและรวดเร็วกว่า ETL ในหลายกรณี เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีการแปลงข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์แบบสแตนด์อโลน ข้อมูลจะถูกแปลงภายในปลายทางแทน
• ประโยชน์หลักบางประการของไปป์ไลน์ ELT ได้แก่ การวิเคราะห์ตามเวลาจริง ความสะดวกในการบำรุงรักษา ความสามารถในการปรับขนาด การสนับสนุนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และต้นทุนโดยรวมที่ลดลง

Extract, Transform, Load (ETL) คืออะไร?

ในโลกของธุรกิจ ข้อมูลก็เหมือนน้ำ ต้องสกัดจากที่ที่พบ ขนส่งไปยังที่ที่ต้องการ แล้วเก็บไว้ใช้ในภายหลัง กระบวนการนี้เรียกว่า ETL: แยก แปลง และโหลด

เช่นเดียวกับท่อประปา ETL จะย้ายข้อมูลจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง ทำความสะอาดระหว่างทาง และจัดเก็บไว้ในตำแหน่งศูนย์กลาง ขั้นตอนการสกัดสอดคล้องกับการค้นหาน้ำในแม่น้ำหรือบ่อน้ำ ขั้นตอนการเปลี่ยนแปลงคือเมื่อน้ำได้รับการทำความสะอาดและขนส่งผ่านท่อ และระยะโหลดคือเมื่อน้ำถูกเก็บไว้ในอ่างเก็บน้ำ

ประโยชน์หลักของ ETL ไปป์ไลน์

มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้ ETL เป็นท่อส่งข้อมูลมาตรฐานมานานหลายทศวรรษ ในระดับสูง ETL ช่วยให้มั่นใจได้ว่าบริษัทมีจุดเดียวของความจริงสำหรับข้อมูลที่ดึงมาจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน เนื่องจากข้อมูลจะถูกแปลงก่อนที่จะโหลดไปยังปลายทางสุดท้ายสำหรับการวิเคราะห์ ETL จึงมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะมีคุณภาพสูงและแม่นยำ

ในทางปฏิบัติ ETL ปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูล ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นผ่านระบบอัตโนมัติและการแปลง ETL ยังมีความสำคัญต่อการกำกับดูแลข้อมูลอีกด้วย ไปป์ไลน์ที่ออกแบบอย่างดีจะเก็บประวัติที่บันทึกไว้ ซึ่งช่วยให้ปฏิบัติตามนโยบายภายในและกฎระเบียบภายนอกได้ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ ETL ของ Improvado เป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA และ SOC-2 จึงสามารถจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้

ดังนั้น ETL ไปป์ไลน์จึงเปิดประตูสู่ประสบการณ์ลูกค้าแบบหลายช่องทาง ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Extract, Load, Transform (ELT) คืออะไร?

แยก โหลด แปลง (ELT) เป็นรูปแบบหนึ่งของกระบวนการ ETL ที่โหลดข้อมูลลงในที่จัดเก็บที่กำหนดก่อน แล้วจึงแปลงข้อมูล

กลับไปที่คำอุปมาเรื่องน้ำ: ELT เปรียบเสมือนเมื่อคุณเปิดก๊อกน้ำในบ้านเพื่อรับน้ำ น้ำอยู่ในบ้านอยู่แล้ว แค่เปิดก๊อก น้ำก็ไหลออกมา ELT เป็นสิ่งเดียวกันสำหรับข้อมูล ข้อมูลอยู่ที่ปลายทางแล้ว ดังนั้นคุณเพียงแค่เปิด faucet ข้อมูลก็จะแปลงออกมา

ELT ได้รับแรงผลักดันจากการเปิดตัวฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ เช่น ClickHouse และ jQuery ก่อนหน้านี้ บริษัทต่างๆ ต้องใช้เวลาและทรัพยากรล่วงหน้าในการสร้างตรรกะการแยก-แปลงเพื่อประหยัดทรัพยากรฐานข้อมูล ฐานข้อมูลรุ่นใหม่สามารถประมวลผลข้อมูลและคำนวณเสร็จเร็วขึ้นมาก และโดยทั่วไปแล้วค่าใช้จ่ายจะถูกกว่า ดังนั้น ความจำเป็นในการแปลงข้อมูลดิบเมื่อโหลดจึงหมดไป

การย้อนกลับของกระบวนการ ETL แบบดั้งเดิมนี้สามารถทำให้การจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลง่ายขึ้นและประหยัดเวลา เนื่องจากคุณสามารถแปลงร่างควบคู่ไปกับการโหลดได้ ให้แนวทางที่ง่ายและรวดเร็วในการแปลงข้อมูล เนื่องจากไม่จำเป็นต้องแปลงข้อมูลเป็นอินสแตนซ์แยกต่างหาก ข้อมูลจะถูกแปลงภายในปลายทางแทน ซึ่งโดยทั่วไปจะเป็นคลังข้อมูล

ประโยชน์หลักของไปป์ไลน์ ELT

ELT ได้รับความนิยมเนื่องจากความเรียบง่ายและความยืดหยุ่น ทีมข้อมูลสามารถรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ เข้าถึงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ทุกเมื่อ และคิดหาตรรกะการเปลี่ยนแปลงเมื่อจำเป็นจริงๆ

ELT เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เนื่องจากสามารถโหลดและแปลงข้อมูลได้เร็วกว่า ETL ELT ยังเป็นทางเลือกที่ดีกว่าหากบริษัทของคุณดำเนินกระบวนการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนหรือเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

นอกจากนี้ ELT ยังดูแลรักษาได้ง่ายกว่า ETL เนื่องจากไม่จำเป็นต้องจัดการซอฟต์แวร์แปลงร่างแยกต่างหาก และยังคงให้ประโยชน์หลายประการเช่นเดียวกับ ETL เช่น ความถูกต้องของข้อมูลและประสิทธิภาพ

เปรียบเทียบกระบวนการ ETL และ ELT

หลังจากดูประโยชน์ของ ETL และ ELT แล้ว เรามาเปรียบเทียบกระบวนการทั้งสองแบบเคียงข้างกัน

ความเร็ว

ELT นั้นเร็วกว่า ETL เนื่องจากระยะเวลาของขั้นตอนการเปลี่ยนแปลง

สมมติว่าคุณกำลังโหลดชุดข้อมูลที่มีขนาดหนึ่งเทราไบต์ เมื่อใช้ ETL ชุดข้อมูลทั้งหมดจะต้องถูกโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์การแปลงก่อนที่จะเริ่มการแปลง แต่ด้วย ELT ข้อมูลสามารถโหลดและแปลงแบบขนานได้ ซึ่งช่วยลดเวลาโดยรวมที่จำเป็นในการดำเนินการให้เสร็จสิ้นลงได้อย่างมาก

อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่ ETL อาจเร็วกว่า ELT ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเล็กและสามารถแปลงได้อย่างง่ายดายบนอินสแตนซ์แบบสแตนด์อโลน

การเก็บรักษาข้อมูลดิบ

กระบวนการ ELT จะแยกข้อมูลดิบทั้งหมดและจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลของคุณอย่างไม่มีกำหนด การแปลงจะใช้ในภายหลังตามความจำเป็นเท่านั้น หมายความว่าคุณจะรักษาชุดข้อมูลเดิมไว้เสมอ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ประวัติและการดีบัก

สำหรับ ETL ก่อนที่จะโหลดข้อมูลไปยังคลังข้อมูลเป้าหมายหรือฐานข้อมูลที่คุณเลือก ข้อมูลจะผ่านการแปลงข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้น ETL อาจแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบรวมเพื่อประหยัดพื้นที่ ทำให้ยากต่อการติดตามค่าดั้งเดิม เว้นแต่คุณจะโหลดทั้งข้อมูลต้นฉบับและข้อมูลที่แปลงแล้วไปยังปลายทาง หากคุณต้องการเปลี่ยนข้อมูลเอาต์พุตหรือหากแหล่งข้อมูลดิบเปลี่ยนแปลง คุณต้องเขียนสคริปต์การสกัด-แปลงใหม่อีกครั้ง (ตามเดิม)

ความสามารถในการปรับขนาด

ELT มีความยืดหยุ่นมากกว่าเนื่องจากทั้งสามขั้นตอน (แยก โหลด และแปลง) ดำเนินการแยกกัน ทำให้ง่ายต่อการปรับขนาดและเปลี่ยนแปลงสิ่งที่คุณต้องการในกระบวนการ

ในทางกลับกัน ETL นั้นเข้มงวดกว่าเนื่องจากเลเยอร์การแปลงมีข้อจำกัดโดยธรรมชาติ การพัฒนาเป็นเรื่องยากขึ้นเมื่อธุรกิจของคุณเติบโตขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเพิ่มคุณสมบัติขั้นสูง เช่น การดึงข้อมูลตามกำหนดเวลา การดึงข้อมูลแบบขนาน ตรรกะการแปลงขั้นสูง ฯลฯ นอกจากนี้ยังต้องใช้ทรัพยากรมากกว่าการปรับแต่ง ELT เนื่องจากคุณต้องเปลี่ยนปลายทั้งสองด้านพร้อมกัน กระบวนการ. ท้ายที่สุด สิ่งใดสิ่งหนึ่งส่งผลกระทบต่ออีกสิ่งหนึ่ง

เช่นเดียวกับกระบวนการประกันคุณภาพ ด้วย ETL เนื่องจากการดึงข้อมูลและการแปลงร่างมารวมกัน จึงต้องใช้เวลามากขึ้นในการตั้งค่ากระบวนการ QA และทดสอบผลิตภัณฑ์ ในเชิงเปรียบเทียบ ลอจิก ELT ที่คุณแยกและโหลดข้อมูลของคุณก่อนแล้วจึงแปลงเท่านั้น ทดสอบได้ง่ายกว่ามาก

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ระบบ ETL ไม่เหมาะสำหรับการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ไฟล์บันทึก ข้อมูลโซเชียลมีเดีย และข้อความอีเมล ระบบนี้ออกแบบมาเพื่อทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งจัดระเบียบเป็นแถวและคอลัมน์ ETL สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ แต่ต้องใช้เครื่องมือการแปลงขั้นสูงเท่านั้น

ในทางกลับกัน ระบบ ELT พร้อมสำหรับการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เนื่องจากสามารถโหลดและแปลงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

บางอุตสาหกรรมอยู่ภายใต้ข้อบังคับที่ต้องมีการประมวลผลข้อมูลในลักษณะเฉพาะ ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพผูกพันกับ HIPAA กฎหมายการปฏิบัติตามข้อกำหนดนี้ระบุว่าบริษัทต่างๆ สามารถรวบรวม ใช้ หรือแบ่งปันข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) และข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครองทางอิเล็กทรอนิกส์ (ePHI) เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยได้อย่างไร

บริษัทสามารถกำหนดค่า ETL เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ เนื่องจากข้อมูลสามารถล้างและแปลงก่อนที่จะโหลดไปยังฐานข้อมูลปลายทาง

ในทางกลับกัน ELT มีแนวโน้มที่จะละเมิดข้อกำหนดมากกว่า ระบบจะโหลดข้อมูลทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงลักษณะที่ละเอียดอ่อน จากนั้นจึงแปลงหรือลบออกเท่านั้น วิธีแก้ปัญหาสำหรับข้อจำกัดเหล่านี้คือเพื่อให้แน่ใจว่ามีมาตรการรักษาความปลอดภัยและการดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง

การซ่อมบำรุง

ในระบบ ETL และ ELT ค่าบำรุงรักษาอาจสูงแต่เกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอน

ด้วย ETL คุณจะต้องอัปเดตสคริปต์แยกแปลงอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากแหล่งข้อมูลดิบมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งอาจนำไปสู่ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาที่เพิ่มขึ้น

ด้วย ELT การบำรุงรักษาส่วนใหญ่จะเกิดขึ้นระหว่างการโหลดข้อมูลครั้งแรกไปยังที่จัดเก็บและเมื่อแปลงข้อมูล พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่โหลดครั้งแรกอาจกลายเป็นระบบที่ไม่สามารถจัดการได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากทำหน้าที่เป็นพื้นที่ทิ้งข้อมูลดิบที่เข้ามา มีการจัดเตรียมการล้างข้อมูลและการจัดทำเอกสารเป็นประจำเพื่อจัดการโหลด

นอกจากนี้ ไปป์ไลน์การแปลงต้องได้รับการออกแบบใหม่ทุกครั้งที่แหล่งข้อมูลดิบเปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ต้องการการบำรุงรักษาแต่ทำให้วิศวกรมีความยืดหยุ่นมากขึ้น เนื่องจากข้อมูลจะไม่สูญหายหากสคริปต์การแปลงล้มเหลวในการปรับโครงสร้างข้อมูลขาเข้าใหม่

ค่าใช้จ่าย

อย่างที่ใครก็ตามที่เคยผ่านโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ทราบดี ค่าใช้จ่ายอาจเพิ่มขึ้นจนเกินควบคุมอย่างรวดเร็ว และเมื่อพูดถึงโครงการข้อมูล ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาโซลูชัน ETL ที่มีประสิทธิภาพอาจเป็นเรื่องที่ห้ามปรามได้ ซึ่งเป็นสาเหตุที่บางบริษัทเลือกที่จะใช้ ELT แทน

เมื่อใช้ ELT ขั้นตอนการแปลงส่วนใหญ่สามารถจัดการได้ด้วยเครื่องมือที่มีอยู่ เช่น dbt หรือด้วยความช่วยเหลือของ SQL ซึ่งทั้งสองอย่างนี้มักจะมีราคาถูกกว่าโซลูชัน ETL แบบดั้งเดิม แน่นอนว่ายังคงต้องการนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ซึ่งรู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่โดยรวมแล้ว ต้นทุนในการพัฒนาโซลูชัน ELT มีแนวโน้มต่ำกว่าต้นทุนในการพัฒนาโซลูชัน ETL ตั้งแต่เริ่มต้นอย่างมาก

สำหรับมุมมองแล้ว ฐานเงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรแบ็คเอนด์ระดับกลางถึงระดับสูงในสหรัฐฯ คือ 124,397 ดอลลาร์ต่อปี ในขณะเดียวกัน เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรข้อมูล SQL หรือนักพัฒนา BI อยู่ที่ประมาณ 91,055 ดอลลาร์ต่อปี ดังนั้น หากคุณต้องการจ้างนักพัฒนาหลายคนเพื่อทำงานในไปป์ไลน์ของคุณ ELT จะคุ้มค่ากว่า

เป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การยอมรับว่า ETL มีค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บที่ต่ำกว่าเนื่องจากไม่ได้จัดเก็บข้อมูลดิบ แต่ความแตกต่างนี้ไม่มีนัยสำคัญหากใช้ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์

วิธีตัดสินใจระหว่าง ETL และ ELT

การตัดสินใจระหว่าง ETL และ ELT อาจเป็นเรื่องยาก เนื่องจากแต่ละวิธีมีข้อดีและข้อเสีย เราได้รวบรวมคำถามที่สามารถช่วยคุณตัดสินใจได้

คุณต้องการประมวลผลข้อมูลประเภทใด

ข้อมูลของคุณมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง หรือทั้งสองอย่างผสมกัน ETL เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ ELT สามารถจัดการได้ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ต้องบำรุงรักษามากน้อยเพียงใด?

ประโยชน์ของ ETL มีมากกว่าค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาหรือไม่? ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องเข้าถึงประวัติข้อมูลดิบซึ่ง ETL มีให้ ในกรณีนี้ ประโยชน์ของ ETL อาจคุ้มค่ากับค่าบำรุงรักษาเพิ่มเติม

ไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลซับซ้อนเพียงใด

ความซับซ้อนของไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลของคุณจะกำหนดว่า ETL หรือ ELT เป็นโซลูชันที่ดีกว่า ตัวอย่างเช่น ETL สามารถดำเนินการตามตรรกะการแปลงที่ซับซ้อน แต่ทำงานได้ดีที่สุดกับชุดข้อมูลขนาดเล็ก ในขณะที่ ELT เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่สามารถจัดการข้อมูลขนาดใดก็ได้

คุณต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือไม่?

ETL ประมวลผลข้อมูลเป็นชุด ทำให้เกิดความล่าช้าระหว่างเวลาที่รวบรวมข้อมูลกับเวลาที่พร้อมใช้งานในฐานข้อมูลปลายทาง ELT ยังสามารถประมวลผลข้อมูลเป็นชุด แต่ก็สามารถทำได้แบบเรียลไทม์เช่นกัน ซึ่งจะเป็นประโยชน์หากคุณต้องการข้อมูลล่าสุด

นักพัฒนาของคุณมีประสบการณ์แค่ไหน?

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากคำถามนี้ขึ้นอยู่กับทักษะและประสบการณ์เฉพาะของทีมวิศวกรของคุณ โดยทั่วไปแล้ว วิศวกรจำนวนมากมีทักษะในแนวทาง ETL มากกว่าใน ELT เมื่อคุณมีไปป์ไลน์ข้อมูลแล้ว วิศวกร BI/SQL สามารถทำการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการ ELT ได้ ในขณะที่การเปลี่ยนแปลง ETL ต้องใช้นักพัฒนาแบ็คเอนด์ระดับกลาง/ระดับสูง

ไม่ว่าจะเป็น ETL หรือ ELT อิมโพรวาโดมีให้คุณหมด

ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีใด Improvado สามารถช่วยให้ข้อมูลของคุณไหลไปยังที่ที่ต้องการด้วยตัวเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลและปลายทางที่หลากหลาย ทีมวิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์ของ Improvado สามารถช่วยออกแบบและปรับใช้โซลูชันที่ปรับให้เหมาะกับข้อบังคับและความต้องการด้านข้อมูลภายในและภายนอกของคุณโดยเฉพาะ