ETL (استخراج، تحويل، تحميل) لقد كان النهج التقليدي لتحليل البيانات وتخزينها على مدى العقدين الماضيين. ومع ذلك، لدينا اليوم أيضًا خيار ELT (استخراج، تحميل، تحويل) نهج بديل لمعالجة البيانات. منذ بداية تدريس اللغة الإنجليزية، كان هناك دائمًا نقاش حول النهج الأفضل.

الهدف من هذه المدونة هو إنهاء الجدل حول ETL مقابل ELT، مرة واحدة وإلى الأبد.

بناء خطوط أنابيب ETL مؤتمتة بدون كود في 5 دقائق 

اكتشف كيف

ETL مقابل ELT: المواجهة

ETL و ELT كلاهما مهم تكامل البيانات استراتيجيات ذات مسارات متباينة نحو نفس الهدف - مما يجعل البيانات في متناول صناع القرار وقابلة للتنفيذ. في حين أن كلاهما يلعبان دورًا محوريًا، فإن الاختلافات الأساسية بينهما يمكن أن يكون لها آثار كبيرة على معالجة البيانات وتخزينها وتحليلها.

دعونا نستكشف ما يحدث عندما يتم تبديل "T" و "L".

ما هو ETL؟

قبل الاختيار بين ETL وELT، من المهم فهم معنى كل مصطلح.

وبالتالي، ما هو إيتل?

لقد كانت ETL تقليديًا خطوة مهمة في عملية تكامل البيانات، مما يساعد على نقل البيانات من مصادر البيانات المختلفة إلى الوجهة المستهدفة.

يبدأ ETL باستخراج البيانات من مصادر مختلفة إلى مساحة التدريج. قد لا تكون هذه البيانات موحدة دائمًا، وغالبًا ما تكون بتنسيقات مختلفة. غالبًا ما يؤدي نقل هذه البيانات مباشرة إلى الوجهة إلى حدوث أخطاء. لذلك، من الأفضل تنظيفها والتحقق من صحتها، بحيث تصل البيانات عالية الجودة فقط إلى الوجهة النهائية.

بعد التحويل، يتم تحميل البيانات التي تم تنظيفها إلى الوجهة (الوجهات) المحددة.

يعد ETL ضروريًا في عمليات ذكاء الأعمال الحديثة لأنه يتيح دمج البيانات الأولية المنظمة أو غير المنظمة من مصادر مختلفة في مكان واحد لاستخراج رؤى الأعمال.

غالبًا ما يطرح بعض الأشخاص السؤال ، "هل ETL قديم؟"

تعتمد الإجابة على ذلك على احتياجات المؤسسة ، مثل عدد أنظمة البيانات الموجودة لديها ، وما إذا كانت بحاجة إلى تحويل هذه البيانات ، وما إذا كانت بحاجة إلى الوصول في الوقت المناسب إلى البيانات المجمعة ، وما إلى ذلك.

قبل أن نتعمق أكثر في تحديد متى يكون ETL خيارًا أفضل، علينا أولاً أن نفهم ما هو ELT.

ما هو ELT؟

ELT's المعنى مختلف تمامًا عن ETL. تعمل المرحلة الأولية من ELT بنفس طريقة ETL، مما يعني أنه يتم استخراج البيانات الأولية أولاً من مصادر بيانات مختلفة. على عكس ETL، حيث يتم تحويل البيانات أولاً قبل تحميلها، في ELT، يتم تحميل البيانات مباشرة إلى الوجهة ثم يتم تحويلها داخل الوجهة مثل مستودع البيانات.

وتتمثل الفائدة الأساسية لهذا النهج في أنه يمكن لمستخدمي البيانات الوصول بسهولة إلى جميع البيانات الأولية عندما يحتاجون إليها.

من المهم ملاحظة أن أدوات ذكاء الأعمال لا يمكنها استخدام البيانات الضخمة دون معالجتها. لذا، فإن الخطوة التالية هي تنقية البيانات وتوحيدها. يقوم مستودع ETL بتطبيع البيانات المخزنة لإعداد لوحات المعلومات وتقارير الأعمال المخصصة.

بالمقارنة مع ETL، فإن ELT يقلل بشكل كبير من وقت التحميل. علاوة على ذلك، تعد ELT طريقة أكثر كفاءة في استخدام الموارد لأنها تعزز قدرات المعالجة للوجهة.

يعد ELT أكثر ملاءمة لقواعد البيانات السحابية ومنصات التخزين ومستودعات البيانات مثل ندفة الثلج or الأمازون الأحمر لأن هذه المنصات لديها القدرة على تخزين البيانات الأولية بكميات كبيرة.

عملية ETL مقابل عملية ELT

عملية ETL 

An عملية ETL يمكن استخدامه في حالات استخدام مختلفة مثل ترحيل البيانات أو التكامل أو تكرار البيانات فقط.

بغض النظر، تبدأ العملية الأساسية باستخراج البيانات، حيث يتم استخراج البيانات من مصادر مختلفة ثم يتم نقلها إلى منطقة التدريج للتحويل. الآن، هناك أنواع مختلفة من التحويلات التي يمكن تطبيقها على هذه البيانات، اعتمادًا على حالة الاستخدام. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات واردة من مصدرين مختلفين، فسيقوم تحويل الصلة بدمجها.

ويجب أيضًا تنظيف البيانات والتحقق من صحتها قبل إرسالها إلى الوجهة النهائية.

بمجرد الانتهاء من ذلك، يتم تحميله أخيرًا إلى الوجهة، والتي يمكن أن تكون إما قاعدة بيانات أخرى أو مستودعًا. يمكن للمستخدمين الاختيار من بين خيارات متعددة، بشكل أساسي التحميل الكامل والتحميل المتزايد. في حالة التحميل الكامل، يتم تحميل جميع البيانات مرة واحدة، أما في الخيار الثاني، يتم تحميل البيانات على دفعات.

يؤدي هذا إلى إنشاء مسار منظم، مع رحلة واضحة للبيانات من النقطة أ إلى النقطة ب.

عملية تعليم اللغة الإنجليزية

تبدأ عملية ELT بنفس طريقة ETL، أي باستخراج البيانات. بمجرد استخراج البيانات، يتم نقلها إلى منطقة التدريج، والتي يمكن أن تكون موقع تخزين مؤقت داخل النظام المستهدف أو نظام تخزين منفصل. يعد التدريج أمرًا ضروريًا للتحقق من صحة البيانات ولضمان اتساق البيانات قبل تحميلها في المستودع المستهدف.

الخطوة التالية هي تحديد مخطط جداول البيانات داخل المستودع المستهدف. في هذه الخطوة، يتعين على المستخدمين إنشاء الجداول وتحديد أنواع بيانات الأعمدة. ثم يتم تحميل البيانات إلى المستودع المستهدف باستخدام أدوات وتقنيات، مثل نصوص التحميل المستندة إلى SQL، خطوط أنابيب البياناتأو أدوات ELT الخالية من التعليمات البرمجية مثل Astera منشئ خط أنابيب البيانات.

اكتشف كيف يمكن لأداة ELT الخالية من الرموز تسريع تكامل البيانات

جربه الآن!

هندسة ETL مقابل ELT: 8 اختلافات رئيسية

دعونا نلقي نظرة على بعض الاختلافات الرئيسية بين كلا النهجين.

• عملية التحول

ترتيب عملية التحول هو اختلاف رئيسي في ELT و ETL. يعالج نهج ETL البيانات ويحولها قبل تحميلها. بدلاً من ذلك ، لا تقوم أدوات ELT بتحويل البيانات مباشرة بعد الاستخراج. بدلاً من ذلك ، يقومون بتحميل البيانات في المستودع كما هي. يمكن لمحللي البيانات اختيار البيانات التي يحتاجونها وتحويلها قبل التحليل.

• حجم البيانات

الفرق الرئيسي بين ETL و ELT هو حجم البيانات. تعمل مستودعات ETL بشكل أفضل مع مجموعات البيانات الأصغر. ومع ذلك، يمكن لأنظمة ELT التعامل مع كمية هائلة من البيانات.

• وقت تحميل البيانات

تختلف أيضًا بنية ETL عن ELT من حيث إجمالي وقت الانتظار لنقل البيانات الخام إلى المستودع المستهدف. تعد ETL عملية تستغرق وقتًا طويلاً لأن فرق البيانات يجب أن تقوم أولاً بتحميلها في مساحة وسيطة للتحويل. بعد ذلك، يقوم فريق البيانات بتحميل البيانات المعالجة إلى الوجهة.

توفر بنية ELT الدعم للبيانات غير المنظمة. لذلك، فهو يلغي الحاجة إلى التحويل قبل التحميل. لذلك، يمكن للمستخدمين النقل مباشرة إلى مستودع البيانات، مما يجعل ELT أقل استهلاكا للوقت.

• وقت تحليل البيانات

هناك فرق آخر بين ETL وELT وهو الوقت المطلوب لإجراء التحليل. نظرًا لأن البيانات الموجودة في مستودع ETL يتم تحويلها، يمكن لمحللي البيانات تحليلها دون تأخير. لكن البيانات الموجودة في مستودع ELT لا يتم تحويلها. لذا، يحتاج محللو البيانات إلى تحويلها عند الحاجة. يؤدي هذا النهج إلى زيادة وقت الانتظار لتحليل البيانات.

• الضوابط

أثرت الهجمات الإلكترونية على 155.8 مليون الأفراد في الولايات المتحدة في عام 2020 وحده. لتقليل مخاطر سرقة البيانات، يجب على الشركات اتباع قانون CCPA وGDPR وHIPAA وغيرها من لوائح خصوصية البيانات. هذا هو السبب في أن الامتثال هو عامل حاسم في المناقشة حول ETL مقابل ELT.

أدوات ETL إزالة المعلومات الحساسة قبل تحميلها في المستودع. ونتيجة لذلك، يمنع هذا الوصول غير المصرح به إلى البيانات. من ناحية أخرى، تقوم أدوات ELT بتحميل مجموعة البيانات في المستودع دون إزالة المعلومات الحساسة. لذا، فإن هذه البيانات أكثر عرضة للانتهاكات الأمنية.

• دعم البيانات غير المهيكلة 

يعد دعم البيانات غير المهيكل فرقًا بارزًا آخر بين ETL و ELT. تكامل ETL متوافق مع العلائقية أنظمة إدارة قواعد البيانات. ومن ثم فهي لا تدعم البيانات غير المهيكلة. بمعنى آخر ، لا يمكنك دمج البيانات غير المهيكلة دون تحويلها.

عملية ELT خالية من هذه القيود. يمكن أن تنقل البيانات المنظمة وغير المهيكلة في المستودع دون متاعب.

• تعقيد التحول

الفرق الآخر هو تعقيد التحول. يتيح أسلوب ELT نقل كميات كبيرة من البيانات إلى الوجهة المستهدفة. ومع ذلك، لا يمكنك دفع بعض التحويلات المتقدمة، مثل أنواع معينة من الأسماء أو تحليل العناوين، إلى قاعدة البيانات الأساسية. لذلك، يجب تنفيذها في الخادم المرحلي. في بعض الأحيان، يمكن أن يؤدي هذا إلى "مستنقع البيانات". يعد فرز هذه البيانات المجمعة المخزنة في مكان واحد وتنقيتها يدويًا تحديًا.

نهج ETL التقليدي يجعل العملية أبسط بكثير. ذلك لأنه يمكنك تنظيف البيانات على دفعات قبل تحميلها.

• توافر الأدوات والخبراء 

يبدا السعر من Astera من Data Pipeline Builder إلى SSIS وInformatica PowerCenter، هناك عدد لا يحصى من أنواع أدوات ETL المختلفة المتاحة في السوق. نظرًا لوجود هذه التكنولوجيا منذ عقود من الزمان، يمكن للشركات تحقيق أقصى استفادة من هذه الأدوات الفعّالة. ولكن لا يمكننا قول هذا عن ELT، وهي تكنولوجيا أحدث نسبيًا. ونتيجة لذلك، فإن موارد وأدوات ELT محدودة ومتاحة لتلبية احتياجات العملاء. علاوة على ذلك، هناك الكثير من خبراء ETL المتاحين في السوق، في حين أن قوة العمل من خبراء ELT نادرة.

ETL مقابل ELT: العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها عند اختيار أحدهما

يعتمد الاختيار بين ETL و ELT على عدة عوامل:

• حجم البيانات وتنوعها: تعتبر ELT أفضل للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة، بينما تعمل ETL بشكل جيد للبيانات المنظمة.
• سرعة المعالجة: يتيح ELT عملية استيعاب أسرع، بينما يمكن أن تكون ETL أبطأ بسبب التحويلات المسبقة.
• الامتثال والأمن: توفر ETL مزيدًا من التحكم في إدارة البيانات قبل التخزين، وهو أمر ضروري للامتثال التنظيمي.
• البنية التحتية والتكاليف: يستفيد ELT من قابلية التوسع السحابي ولكنه قد يتطلب مساحة تخزين أكبر، بينما يقلل ETL من احتياجات التخزين من خلال المعالجة المسبقة.

يقدم الجدول أدناه بعض الاختلافات الإضافية.

حالات الاستخدام الخاصة بالصناعة:

• المالية والمصرفية: تضمن ETL الامتثال الصارم للأطر التنظيمية مثل GDPR و PCI DSS.
• الرعاية الصحية: يعد ETL مثاليًا لمعالجة السجلات الحساسة للمرضى، والحفاظ على الامتثال لقانون HIPAA.
• التجارة الإلكترونية والتجزئة: يتيح ELT إجراء تحليلات العملاء في الوقت الفعلي، وذلك بالاستفادة من المستودعات السحابية.
• الوسائط والبث المباشر: تعمل ELT على معالجة البيانات غير المنظمة ذات الحجم الكبير لتقديم توصيات محتوى مخصصة.

ETL مقابل ELT: الإيجابيات والسلبيات

دعونا نلقي نظرة على بعض الإيجابيات والسلبيات البارزة:

فوائد خط أنابيب ETL

• خطوط أنابيب ETL عادةً ما تكون الأفضل لتنظيف البيانات والتحقق من صحتها وتحويلها قبل تحميل البيانات إلى النظام المستهدف.
• باستخدام خطوط أنابيب ETL، يمكنك بسهولة تجميع بياناتك من أنظمة مصادر متعددة في تنسيق واحد متسق.
• يمكنك الحفاظ على الأنظمة الأساسية لمصادر البيانات الحالية دون القلق بشأن مزامنة البيانات ، حيث لا تتطلب ETL التواجد المشترك لمجموعات البيانات.
• تستخرج عملية ETL كميات هائلة من البيانات الوصفية ويمكن تشغيلها على أجهزة SMP أو MPP التي يمكن إدارتها واستخدامها بشكل أكثر كفاءة دون تعارض الأداء مع قاعدة البيانات.
• تتيح لك خطوط أنابيب ETL تطبيق تحويلات البيانات المعقدة. إذا كانت بياناتك تتطلب منطق عمل معقدًا أو تغييرات كبيرة في بنية البيانات قبل أن تصبح قابلة للاستخدام، فإن ETL توفر بيئة أكثر تحكمًا لهذه التحويلات.
• تعمل ETL على تقليل التعقيد ومتطلبات الموارد للتحليلات بشكل كبير. حيث يتم تطبيق التحويلات قبل تحميل البيانات، ونقل البيانات إلى النظام المستهدف.
• يمكنك تصميم خطوط أنابيب ETL للتعامل مع تكامل البيانات المجمعة وفي الوقت الفعلي، والاستفادة من المرونة في معالجة البيانات بناءً على متطلبات محددة.

 عيوب ETL

• قد يكون الحفاظ على خطوط أنابيب ETL بمرور الوقت أمرًا صعبًا. مع تطور مصادر البيانات وتغير متطلبات العمل، يجب تحديث منطق ETL واختباره بانتظام.
• If جودة البيانات لم يتم الكشف عن المشكلات ومعالجتها أثناء عملية ETL، فيمكن أن تنتشر إلى الأنظمة النهائية، مما يؤدي إلى تحليلات وقرارات غير صحيحة.
• هناك خطر فقدان البيانات أو حذف المعلومات إذا لم يتم تصميم واختبار قواعد التحويل بعناية.
• يمكن أن تكون عملية ETL كثيفة الاستخدام للموارد، وتتطلب قوة حاسوبية كبيرة وقدرة تخزينية كبيرة، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.

فوائد خط أنابيب ELT

• يتيح لك ELT أن تكون أكثر مرونة حيث يمكنك تخزين البيانات الأولية وغير المعالجة في مستودع بيانات أو بحيرة بيانات واستخدامها لأغراض وتحليلات متعددة.
• يعطي نهج ELT الأولوية لتحميل البيانات على تحويل البيانات. ونتيجة لذلك، يمكن تحميل البيانات إلى النظام المستهدف بسرعة، مما يجعلها متاحة للتحليل عاجلاً.
• يعد ELT هو الأفضل للبيانات غير المنظمة لأنه يستخدم أسلوب المخطط عند القراءة، حيث يمكنك استيعاب البيانات دون متطلبات مخطط صارمة
• توفر خطوط أنابيب ELT الأساس للتحليلات المتقدمة والتعلم الآلي ومشاريع علوم البيانات لأنها تسمح لعلماء البيانات بالوصول إلى البيانات الأولية ومعالجتها لإنشاء نماذج ورؤى.
• يمكن لخطوط أنابيب ELT تبسيط عمليات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) عن طريق تفريغ تحويلات البيانات المعقدة إلى مستودع البيانات المستهدف.
• أفضل ما في خطوط أنابيب ELT هو أنه لا يوجد خطر أقل لفقدان البيانات حيث يتم تحميل البيانات الأولية إلى النظام المستهدف مباشرة.

عيوب ELT

1. قد تربط خطوط أنابيب ELT المؤسسة بحلول محددة لتخزين البيانات، مما قد يؤدي إلى تقييد البائع ومحدودية المرونة.
2. يتم تكرار التحويلات لحالات الاستخدام التحليلي المختلفة، مما قد يؤدي إلى التكرار في جهود معالجة البيانات.
3. قد يكون الوصول إلى البيانات الأولية المحملة في مستودع البيانات أقل صعوبة وأكثر صعوبة بالنسبة لمستخدمي الأعمال ومحللي البيانات للعمل معها، مما يعني بذل المزيد من الجهود لإنشاء طرق عرض وتحويلات سهلة الاستخدام.
4. غالبًا لا تتضمن مسارات ELT عمليات فحص وتحويلات شاملة لجودة البيانات قبل تحميل البيانات في النظام المستهدف، مما يتطلب أدوات أو دعمًا إضافيًا إدارة جودة البيانات.
5. تعتمد ELT غالبًا على حلول تخزين البيانات، والتي قد يكون تشغيلها مكلفًا، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة حيث أن تكاليف التخزين ورسوم الترخيص وتكاليف البنية التحتية يمكن أن تدمرك بسرعة

ETL مقابل ELT: ما هي استراتيجية إدارة البيانات الأفضل؟

لا يوجد قطع واضح"أفضل إستراتيجية". يعتمد النهج الذي تختاره على أسلوبك المحدد إدارة البيانات المتطلبات. هذا هو الوقت الذي سيكون فيه ETL خيارًا أفضل بالمقارنة مع ELT:

1. هناك مخاوف تتعلق بالخصوصية:

تحتاج إلى حماية المعلومات الحساسة قبل تحميل البيانات إلى الوجهة. يقلل ETL من مخاطر تسرب المعلومات السرية. علاوة على ذلك، فهو يضمن عدم انتهاك مؤسستك لمعايير الامتثال.

2. الرؤية التاريخية مهمة:

توفر البيانات التاريخية نظرة شاملة للعمليات التجارية. من العملاء إلى الموردين ، يقدم رؤى تفصيلية حول العلاقات مع أصحاب المصلحة. ETL هو الخيار النهائي لهذا الغرض. يمكن أن يساعد في إعداد لوحات معلومات مخصصة وتقارير دقيقة.

3. البيانات بتنسيق منظم:

إذا لم تكن متأكدًا من وقت استخدام ETL، فحدد طبيعة البيانات. يعتبر ETL أكثر ملاءمة عندما يتم تنظيم البيانات. بينما يمكنك استخدام ETL لتنظيم البيانات غير المنظمة، لا يمكنك استخدامها لتمرير البيانات غير المنظمة إلى الوجهة المستهدفة.

4. أنت بحاجة إلى بيانات تاريخية:

أنت بحاجة إلى مسار تدقيق شامل وتتبع تاريخي لتغييرات البيانات، حيث تتيح لك عمليات ETL التقاط أنشطة التحويل وتسجيلها.

5. تجميع البيانات مهم:

يعد تجميع البيانات وتلخيصها من مصادر متعددة أو بتفاصيل مختلفة مطلبًا أساسيًا، حيث تتيح لك ETL إنشاء مجموعات بيانات مجمعة أثناء مرحلة التحويل.

6. أنت تعمل مع الأنظمة القديمة:

أنت تتعامل مع الأنظمة القديمة التي تتطلب تحويلات البيانات لتلبية المخطط المستهدف.

في الجهه المقلوبه، نوصي باستخدام ELT عندما:

1. توافر البيانات هو الأولوية:

إذا كنت تعمل بكميات كبيرة من البيانات، فإن ELT هو أفضل رهان لك لأنه يمكنه تحميل البيانات إلى المستودع المستهدف، سواء كان منظمًا أو غير منظم.

2. محللو البيانات هم خبراء ELT:

لدى مؤسستك خبراء في تدريس اللغة الإنجليزية لأنه ليس من السهل العثور على خبراء في تدريس اللغة الإنجليزية لأن التكنولوجيا لا تزال في طور التطور.

3. الميزانية ليست مشكلة:

تمكنك عملية ELT من تحميل المعلومات دون تحويلات. ومع ذلك، فإن بناء خط أنابيب ELT يمكن أن يكون أكثر تقنية وتكلفة مقارنةً بـ ETL. يمكن لمنظمة ذات ميزانية كافية أن تتبنى هذا النهج.

4. مطلوب تخزين البيانات الخام:

أنت تريد الاحتفاظ بالبيانات الأولية غير المعدلة للتحليل التاريخي أو المستقبلي، حيث يقوم ELT بتحميل البيانات إلى المستودع المستهدف قبل تحويلها، مما يسمح لك بالاحتفاظ بسجل للبيانات الأصلية.

5. قابلية التوسع مهمة بالنسبة لك:

أنت بحاجة إلى التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، حيث يمكن لـ ELT الاستفادة من قابلية التوسع في تخزين البيانات السحابية وموارد مستودعات البيانات السحابية لإجراء التحويلات.

6. المعالجة في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا مطلوبة:

تتطلب متطلبات معالجة البيانات الخاصة بك تحويلات أو تحديثات ذات زمن وصول منخفض، حيث يتيح لك ELT تحميل البيانات بمجرد توفرها وتطبيق التحويلات بعد ذلك.

7. يتغير المخطط بشكل متكرر:

تتوقع إجراء تغييرات متكررة على مخطط البيانات أو بنيتها، حيث يستوعب ELT تغييرات المخطط بشكل أكثر مرونة حيث يتم تنفيذ التحويلات داخل المستودع الهدف.

8. تتضمن التحولات المعقدة:

تعد تحويلات البيانات الخاصة بك معقدة وتتطلب معالجة متقدمة، مثل نماذج التعلم الآلي أو أطر تحليل البيانات الضخمة، والتي يمكن لـ ELT دعمها بفعالية.

ETL مقابل ELT؟ ماذا عن ETL؟ و اللغة الإنجليزية: ELT؟

إن المناقشة حول ETL مقابل ELT تضعهما في موقف متعارض من استراتيجيات تكامل البيانات، ولكن العديد من المؤسسات الحديثة تتبنى نهجًا هجينًا يستفيد من نقاط القوة في كليهما. تمكن هذه الطريقة المؤسسات من تحسين الأداء والتكلفة وقابلية التوسع بناءً على أحمال العمل وأنواع البيانات والبنية الأساسية المحددة.

كيف يعمل النهج الهجين

في النموذج الهجين، يتم استخدام ETL للبيانات المنظمة والمهمة التي تتطلب تحويلات قبل تحميلها في نظام الوجهة، بينما يتم تطبيق ELT على مجموعات البيانات الخام واسعة النطاق التي تستفيد من قوة المعالجة المستندة إلى السحابة. قد يبدو سير العمل النموذجي على النحو التالي:

1. معالجة ETL الأولية - يتم استخراج البيانات من الأنظمة التشغيلية (على سبيل المثال، ERP، CRM) وتخضع لتحولات حاسمة، مثل تنقية البيانات، وإثرائها، وتوحيدها، قبل تحميلها في قاعدة بيانات مرحلية أو وسيطة.
2. تنفيذ ELT المستند إلى السحابة – يتم تحميل كميات كبيرة من البيانات الخام أو غير المنظمة أو شبه المنظمة (على سبيل المثال، السجلات، وتدفقات إنترنت الأشياء، وموجزات الوسائط الاجتماعية) في مستودع بيانات سحابي (على سبيل المثال، Snowflake، وBigQuery، وRedshift) وتحويلها باستخدام أدوات المعالجة أو التحليلات المستندة إلى SQL.
3. التنسيق والأتمتة - تضمن أداة تنظيم خط أنابيب البيانات التنفيذ السلس، وتوجيه البيانات بشكل ديناميكي من خلال ETL أو ELT استنادًا إلى قواعد العمل واحتياجات الأداء واعتبارات التكلفة.

حالات الاستخدام للنهج الهجين

• الخدمات المالية: يتم استخدام ETL لتحويل التقارير التنظيمية قبل التخزين، بينما يتيح ELT تحليل المخاطر في الوقت الفعلي على البيانات المعاملاتية الخام.
• التجارة الإلكترونية والتجزئة: تعمل ETL على معالجة بيانات المنتج والمبيعات المنظمة للاستخدام التشغيلي، بينما تدعم ELT التنبؤ بالطلب وتحليل مشاعر العملاء.
• الرعاية الصحية وعلوم الحياة: تضمن ETL الامتثال لقانون HIPAA واللوائح الأخرى، بينما تسهل ELT التحليلات المتقدمة على بيانات المرضى لأغراض البحث.
• التصنيع وإنترنت الأشياء: تعمل عمليات ETL على معالجة بيانات ERP المنظمة لإعداد التقارير، بينما تساعد ELT في تحليل بيانات مستشعر إنترنت الأشياء واسعة النطاق للصيانة التنبؤية.

لماذا تتبنى الشركات تقنية ETL-ELT الهجينة

1. الأداء الأمثل – تحدث التحولات التي تتطلب كثافة حسابية في البيئة الأكثر كفاءة، سواء قبل التحميل أو بعده.
2. فعالية التكلفة – يؤدي الاستفادة من ELT السحابية إلى تقليل تكاليف المعالجة المحلية في حين يؤدي استخدام ETL للتحولات الانتقائية إلى تقليل نفقات التخزين السحابي.
3. المرونة وقابلية التوسع – يمكن للمنظمات التكيف بناءً على أحجام البيانات المتطورة والمتطلبات التنظيمية والتقدم التكنولوجي.

من خلال الدمج بين ETL و ELT، تحقق الشركات استراتيجية تكامل بيانات متوازنة وفعالة ومصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتها.

احصل على أفضل ما في العالمين مع Astera منشئ خط أنابيب البيانات

يقوم ETL و ELT بإعداد البيانات لتحليل مفصل. بغض النظر عن الطريقة التي تختارها ، Astera منشئ خط أنابيب البيانات يمكن أن تلبي احتياجاتك.

باعتبارها حلاً لتكامل البيانات بدون أكواد، يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويعتمد على السحابة، Astera يعمل Data Pipeline Builder على تبسيط وتبسيط عمليات ETL وELT. يمكنك إدارة عمليات ETL وELT وإعداد البيانات باستخدام ميزات بديهية قائمة على السحابة. يمكنك دمج سير عمل البيانات لديك والاتصال بأكثر من 100 مصدر ثم إنشاء سير العمل وأتمتته باستخدام أوامر بسيطة باللغة الإنجليزية.

مع إعداد البيانات في السحابة ودعم جميع أوقات الاستجابة، Astera يُعد Data Pipeline Builder أحد الأصول القوية لتحقيق التكامل السريع والموثوق للبيانات. إعداد عرض توضيحي or تحدث إلى فريقنا للمزيد من المعلومات.

تبسيط ETL ، وزيادة الكفاءة - تحكم في رحلة تكامل البيانات الخاصة بك اليوم

قم بتنزيل النسخة التجريبية المجانية الخاصة بك