I årtier har organisationer brugt Udtræk, transformer og indlæs (ETL) at integrere data lagret på tværs af forskellige kildesystemer. Den stigende datamængde, variation og hastighed præsenteret af big data-alderen kræver imidlertid en anden tilgang. Mange dataarkitekter er nu tilbøjelige til at udtrække, indlæse og transformere (ELT), som er mere velegnet til den moderne datastak.

Bloggen diskuterer, hvordan ELT fungerer, udviklingen af ​​ETL til ELT, hvorfor sidstnævnte er blevet en mere populær tilgang, og om de to tilgange kan eksistere side om side.

Hvad er ELT?

Extract, Load and Transform (ELT) er en moderne dataintegration proces, der involverer at udtrække data fra forskellige kilder, indlæse dem i et målsystem og derefter transformere dem i det miljø. Transformationstrinnet omfatter rengøring, strukturering og optimering af data til analyse og rapportering. ELT udnytter processorkraften i moderne datavarehuse og datasøer, hvilket muliggør effektiv håndtering af store mængder strukturerede og ustrukturerede data. Denne tilgang er almindeligt anvendt i cloud-baserede arkitekturer, hvilket gør det muligt for organisationer at gemme rå data og anvende transformationer efter behov.

Sådan virker ELT

ELT følger en tre-trins proces, der optimerer databevægelse og -behandling i cloud-native miljøer.

1. Uddrag

Det første trin involverer at hente rådata fra flere kilder, såsom:

• Relationsdatabaser (f.eks. MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• API'er og webtjenester (f.eks. HVILE, SÆBE)
• Flade filer (f.eks. CSV, JSON, XML)
• Streaming kilder (f.eks. Kafka, IoT-sensorer, hændelseslogfiler)

Disse data trækkes i deres oprindelige format og er ofte ustrukturerede eller semistrukturerede. Ekstraktionsprocessen kan udføres i batches eller realtidsstrømme, afhængigt af brugssagen.

2. Indlæs

Når de er udtrukket, indlæses de rå data direkte i et lagersystem, såsom:

• Cloud datavarehuse (f.eks. Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Datasøer (f.eks. Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Distribuerede behandlingsrammer (f.eks. Apache Hadoop, Apache Spark)

Målet med dette trin er at flytte data hurtigt uden at ændre dem, hvilket muliggør hurtigere indtagelse og lagring. Mange ELT-platforme bruger parallelle loading-teknikker for at optimere ydeevnen og reducere flaskehalse.

3. Transformer

Efter indlæsning behandles dataene for at gøre dem brugbare til rapportering, analyser og beslutningstagning. Dette trin kan omfatte opgaver såsom organisering, rengøring, standardisering og berigelse af dataene. ELT gør det muligt at udføre transformationer ved hjælp af en række værktøjer, herunder indbyggede databasefunktioner, SQL-forespørgsler og databehandlingsløsninger uden kode eller lavkode. Da moderne cloud-varehuse leverer on-demand computerkraft, kan transformationer udføres effektivt i skala uden at påvirke udvindings- og indlæsningshastigheder.

ELT vs. ETL: Hvad er forskellen?

ETL og ELT involverer begge tre trin: udvinding, transformationog indlæsning. Den grundlæggende forskel mellem de to ligger i hvornår og hvor datatransformation finder sted.

• ETL transformerer data før Indlæser: I denne tilgang udtrækkes data fra kilder, behandles i et iscenesættelsesområde og derefter indlæses i målsystemet. Dette sikrer, at kun strukturerede, rensede og optimerede data gemmes, hvilket gør ETL ideel til traditionelle datavarehuse, der kræver stram datastyring og foruddefinerede skemaer. Da transformationer sker uden for målsystemet, kræver ETL ofte dedikerede behandlingsressourcer og ekstra tid til dataforberedelse.

• ELT transformerer data efter Indlæser: Her indlæses rådata først i målsystemet (typisk et cloud data warehouse eller data lake) og transformeres efter behov. Dette eliminerer behovet for et eksternt iscenesættelsesområde, hvilket flytter den beregningsmæssige arbejdsbyrde til målsystemet. ELT er almindeligt anvendt i moderne dataarkitekturer, der håndterer store mængder af strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data, hvilket giver mulighed for mere fleksibel databehandling og realtidsanalyse.

Hurtigere, smartere databehandling med ELT

Opret forbindelse til mere end 100 kilder, automatiser databevægelser, og udnyt cloud-native behandling til skalerbare transformationer. Reducer latens, øg effektiviteten og lås op for realtidsindsigt – alt sammen uden kodning!

Start gratis prøveversion

ELT i skyens æra

Fremkomsten af ​​ukonventionelle datakilder – IoT-enheder, sociale medier og satellitbilleder – har ført til en eksplosion i datavolumen, variation og hastighed. For at håndtere denne stigning henvender virksomheder sig til cloud-datavarehuse (f.eks. Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) og cloud-lagringsplatforme (f.eks. Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage) til skalerbar, højtydende datastyring.

I dette cloud-first miljø er ELT (Extract, Load, Transform) blevet den foretrukne tilgang til behandling af data.

Det er særligt velegnet til skymiljøer, fordi:

• Optimeret til in-platform behandling: I modsætning til traditionelle databaser kan moderne cloud-varehuse effektivt udføre transformationer i skala. ELT udnytter dette ved at indlæse rådata først og anvende transformationer inden for lageret.
• Hurtigere og mere skalerbar dataindtagelse: ELT accelererer indlæsningsprocessen ved at eliminere transformationsflaskehalse, hvilket gør det nemmere at indtage store mængder, realtids- eller ustrukturerede data.
• Bevarelse af rådata understøtter fleksibilitet: Da ELT indlæser data i sin oprindelige form, kan organisationer transformere dem på flere måder til forskellige analytiske use cases, AI-modeller og overholdelseskrav.

Fordele ved ELT

• Forbedret ydeevne og effektivitet – Cloud-datavarehuse bruger parallel behandling og distribueret databehandling til at håndtere transformationer, hvilket giver mulighed for hurtigere eksekveringstider og bedre ressourceudnyttelse sammenlignet med traditionelle ETL-arbejdsgange.

• Optimeret til moderne dataarkitekturer – ELT er på linje med moderne data-sø- og lakehouse-arkitekturer, hvilket giver virksomheder mulighed for at gemme og behandle forskellige dataformater effektivt, samtidig med at de understøtter realtidsanalyse og rapportering.

• Reduceret dataforsinkelse – ELT muliggør datatilgængelighed i realtid eller næsten i realtid ved at indlæse det først og transformere det inden for cloud-platformen. Dette sikrer, at virksomheder kan handle på den mest opdaterede information i stedet for at vente på, at batch-ETL-processer er fuldført.

• Fleksibel og fremtidssikret datastrategi – ELT gemmer rå data før transformation, hvilket giver virksomheder mulighed for at genbehandle og tilpasse data, efterhånden som nye analytiske krav, reguleringer eller use cases dukker op, hvilket sikrer langsigtet fleksibilitet og maksimerer dataværdien.

• Større tilgængelighed – Forretningsbrugere og analytikere kan interagere direkte med rå data i cloud-varehuse, hvilket muliggør selvbetjeningsdataudforskning og -analyse uden at stole på it-teams til prætransformerede datasæt.

• Lavere driftsomkostninger – Da ELT bruger cloud computing-ressourcer til transformationer, kan virksomheder minimere infrastrukturomkostningerne ved at eliminere behovet for separate ETL-servere og reducere databevægelser, hvilket fører til lavere driftsomkostninger.

ETL og ELT- Erstatninger eller komplementer?

Mens ETL og ELT betragtes som alternativer, udelukker disse tilgange ikke hinanden. Mens sidstnævnte løser mange af ETL's problemer, er det måske ikke nøjagtigt at døbe det som erstatning. Begge tilgange har fordele og ulemper, og deres effektivitet afhænger af typen af ​​dataaktiver og forretningskrav.

For eksempel, hvis du har brug for at integrere data med følsomme forretningsoplysninger, bør ETL være din foretrukne dataintegrationstilgang, da den giver dig mulighed for at strukturere, transformere, manipulere og sikre data i henhold til kravene, før de indlæses til måldestinationen. På den anden side, når du arbejder med store mængder data, der kommer fra flere kilder, hvor enhver opbremsning kan påvirke virksomhedens ydeevne negativt, bør du vælge ELT.

Derfor er det sikkert at sige, at ELT og ETL kan eksistere side om side og er afgørende for organisatorisk succes. I stedet for at se de to som erstatninger, bør du se dem som modparter for at udnytte business intelligence, der er afgørende for vækst.

Funktioner at se efter i ELT Tools

Det er vigtigt at vælge det rigtige ELT-værktøj til din organisation. Her er nogle funktioner, du skal huske på, før du investerer i en:

1. Kodefri arkitektur

Et ELT-værktøj bør give det samme niveau af brugervenlighed til både udviklere og forretningsbrugere uden behov for forhåndsteknisk viden. Et kodeløst ELT-værktøj reducerer afhængigheden af ​​it-teamet og giver brugervenlighed og tilgængelighed til information, hvilket gør det muligt for virksomheder at udnytte værdifuld indsigt hurtigt og effektivt.

2. Automation

En typisk virksomhed behandler høje datamængder dagligt. At udføre lignende opgaver gentagne gange spilder tid, ressourcer og kræfter. Et ELT-værktøj bør have automatiserings- og orkestreringsfunktioner, så du nemt kan planlægge integrations- og transformationsopgaver, hvad enten det er et simpelt dataflow eller et komplekst arbejdsflow.

3. Tilslutning til flere datakilder

ELT-job bliver nemmere, når et værktøj tilbyder indbygget forbindelse til forskellige kilder og destinationer. Før du køber et værktøj, skal du se på biblioteket af stik, det understøtter. Ideelt set bør et ELT-værktøj have indbygget forbindelse til populære cloud-databaser og lagringsplatforme såsom Amazon S3, Azure Blob, Snowflake og Amazon Redshift blandt andre.

Bygning af ELT Pipelines med Astera

Astera er et kodefrit dataintegrationsværktøj med en kraftig ETL/ELT-motor. Med Astera's ELT eller pushdown-optimeringstilstand, kan du skubbe transformationslogikken ned til kilde- eller måldatabasen, når de ligger på den samme server. Her er hvorfor Astera er den perfekte ELT-løsning:

1. Understøttelse af forskellige cloud-platforme, såsom Snowflake, Redshift, Amazon S3 og Blob-lagring, hvilket gør den perfekt til skymiljøer.
2. To pushdown-tilstande: delvis og fuld pushdown. Astera's intelligente algoritme afgør, hvilken af ​​de to der passer bedst til et jobs præstation.
3. ELT-tilstanden udfører automatisk genererede SQL-forespørgsler på destinationen.
4. Native SQL-understøttelse til transformationer, herunder join-, aggregat-, union-, rute-, switch-, forskellige typer opslag og databaseskrivningsstrategier.

Minimer tiden til at bygge ELT-rørledninger med Astera

Astera bruger en kodefri træk-og-slip-grænseflade, workflow- og dataflow-planlægning og automatisering og tilslutningsstøtte til alle de populære databaser og cloud-platforme – hvilket gør det nemt og superhurtigt at bygge ELT-pipelines!

Prøv det nu! – Gratis i 14 dage

AsteraELT-funktionaliteter kombineret med kraftfulde workflow-automatiserings- og orkestreringsfunktioner accelererer dataintegration af store mængder data, samtidig med at latens minimeres. Med Astera, kan du udnytte kraften i ELT og optimere ydeevnen af ​​selv de mest komplekse datastrømme.

Du kan downloade Astera's 14 dages gratis prøveperiode i dag at integrere enorme mængder data med utrolige hastigheder.