ETL (ekstrahere, transformere, indlæse) har været den traditionelle tilgang til dataanalyse og lager i de sidste par årtier. Vi har dog i dag også mulighed for ELT (ekstrahere, indlæse, transformere) en alternativ tilgang til databehandling. Lige siden starten af ​​ELT har der altid været en debat om, hvad der er en bedre tilgang.

Formålet med denne blog er at afslutte ETL vs. ELT-debatten én gang for alle.

Byg uden kode, automatiserede ETL-pipelines på 5 minutter 

Find ud af hvordan

ETL vs. ELT: Showdown

ETL og ELT er begge vigtige dataintegration strategier med divergerende veje mod det samme mål – at gøre data tilgængelige og handlingsrettede for beslutningstagere. Selvom begge spiller en central rolle, kan deres grundlæggende forskelle have betydelige konsekvenser for databehandling, lagring og analyse.

Lad os undersøge, hvad der sker, når "T" og "L" skiftes.

Hvad er ETL?

Før du vælger mellem ETL vs. ELT, er det vigtigt at forstå betydningen af ​​hvert udtryk.

Så, hvad er ETL?

ETL har traditionelt været et vigtigt skridt i dataintegrationsprocessen, som hjælper med at overføre data fra forskellige datakilder til måldestinationen.

ETL begynder med at udtrække data fra forskellige kilder til et iscenesættelsesrum. Disse data er muligvis ikke altid ensartede, og de er ofte i forskellige formater. Overførsel af disse data direkte til destinationen fører ofte til fejl. Så det er bedst at rense det og validere det, så kun kvalitetsdata når slutdestinationen.

Efter transformation indlæses de rensede data i de(n) specificerede destination(er).

ETL er essentielt i moderne business intelligence-processer, da det gør det muligt at integrere rå strukturerede eller ustrukturerede data fra forskellige kilder på ét sted for at udtrække forretningsindsigt.

Nogle mennesker stiller ofte spørgsmålet, "Er ETL forældet?"

Svaret på dette afhænger af en organisations behov, såsom hvor mange datasystemer de har på plads, om de skal transformere disse data, om de har brug for rettidig adgang til de kompilerede data osv.

Før vi dykker dybere ned i, hvornår ETL er et bedre valg, skal du først forstå, hvad ELT er.

Hvad er ELT?

ELT'er betydning er helt anderledes end ETL. Den indledende fase af ELT fungerer på samme måde som ETL, hvilket betyder, at rådata først udvindes fra forskellige datakilder. I modsætning til ETL, hvor data først transformeres, før de indlæses, indlæses data direkte i destinationen i ELT, og derefter transformeres de inden for destinationen, f.eks. datalager.

Den primære fordel ved denne tilgang er, at databrugere nemt kan få adgang til alle rådata, når de har brug for det.

Det er vigtigt at bemærke, at BI-værktøjer ikke kan bruge big data uden at behandle dem. Så det næste skridt er at rense og standardisere data. ETL-lageret normaliserer de lagrede data til udarbejdelse af tilpassede dashboards og virksomhedsrapporter.

Sammenlignet med ETL reducerer ELT belastningstiden betydeligt. Desuden er ELT en mere ressourceeffektiv metode, da den udnytter destinationens behandlingsmuligheder.

ELT er mere velegnet til cloud-databaser, lagringsplatforme og datavarehuse som f.eks Snowflake or Amazon rødforskydning fordi disse platforme har kapacitet til at lagre rådata i bulk.

ETL-proces vs ELT-proces

ETL proces 

An ETL proces kan bruges til forskellige use cases såsom datamigrering, integration eller blot datareplikering.

Uanset hvad starter den grundlæggende proces med dataudtræk, hvor data udtrækkes fra forskellige kilder og derefter flyttes til et iscenesættelsesområde for transformation. Nu er der forskellige typer transformationer, der kan anvendes på disse data, afhængigt af brugssituationen. For eksempel, hvis dataene kommer fra to forskellige kilder, vil en jointransformation kombinere dem.

Dataene skal også renses og valideres, før de sendes til den endelige destination.

Når det er gjort, bliver det endelig indlæst i destinationen, som enten kan være en anden database, et lager. Brugere kan vælge mellem flere muligheder, hovedsageligt fuld belastning og trinvis belastning. I fuld load indlæses alle data på én gang, mens i den anden mulighed uploades data i batches.

Dette skaber en organiseret pipeline med en klar rejse for dataene fra punkt A til punkt B.

ELT proces

ELT-processen starter på samme måde som ETL, dvs. med dataudtræk. Når data er udtrukket, flyttes de til et iscenesættelsesområde, som kan være et midlertidigt lagersted i målsystemet eller et separat lagersystem. Iscenesættelse er afgørende for datavalidering og for at sikre datakonsistens, før de indlæses i mållageret.

Det næste trin er at definere skemaet for datatabellerne i mållageret. I dette trin skal brugerne oprette tabeller og definere kolonnedatatyper. Dataene indlæses derefter i mållageret ved hjælp af værktøjer og teknologier, såsom SQL-baserede indlæsningsscripts, datapipelines, eller kodefri ELT-værktøjer som f.eks Astera Datapipeline.

Find ud af, hvordan et kodefrit ELT-værktøj kan fremskynde dataintegration

Prøv det nu!

ETL vs. ELT-arkitektur: 8 nøgleforskelle

Lad os se på nogle af de vigtigste forskelle mellem begge tilgange.

• Transformationsproces

Rækkefølgen af ​​transformationsprocessen er en førende ELT- og ETL-forskel. ETL-tilgang behandler og transformerer data, før de indlæses. Alternativt transformerer ELT-værktøjer ikke data lige efter ekstraktion. De indlæser i stedet data på lageret, som det er. Dataanalytikere kan vælge de data, de har brug for, og transformere dem før analyse.

• Datastørrelse

En stor forskel mellem ETL og ELT er datastørrelsen. ETL-varehuse fungerer bedst med mindre datasæt. ELT-systemer kan dog håndtere en enorm mængde data.

• Dataindlæsningstid

ETL vs. ELT arkitektur adskiller sig også med hensyn til samlet ventetid på at overføre rå data til mållageret. ETL er en tidskrævende proces, fordi datateams først skal indlæse det i et mellemliggende rum til transformation. Derefter indlæser datateamet de behandlede data til destinationen.

ELT-arkitektur tilbyder understøttelse af ustrukturerede data. Så det eliminerer behovet for transformation før indlæsning. Så brugere kan overføre direkte til et datavarehus, hvilket gør ELT mindre tidskrævende.

• Dataanalysetid

En anden ETL vs. ELT forskel er den tid, der kræves til at udføre analyse. Da data i et ETL-varehus transformeres, kan dataanalytikere analysere dem uden forsinkelser. Men data, der findes i et ELT-lager, bliver ikke transformeret. Så dataanalytikere skal transformere det, når det er nødvendigt. Denne tilgang øger ventetiden på dataanalyse.

• Overholdelse

Cyberangreb ramte 155.8 mio amerikanske individer alene i 2020. For at reducere risikoen for datatyveri skal virksomheder følge CCPA, GDPR, HIPAA og andre regler om databeskyttelse. Derfor er overholdelse en kritisk faktor i ETL vs. ELT debatten.

ETL værktøjer fjerne følsomme oplysninger, før de indlæses på lageret. Som et resultat forhindrer dette uautoriseret adgang til data. På den anden side indlæser ELT-værktøjer datasættet i lageret uden at fjerne følsomme oplysninger. Så disse data er mere sårbare over for sikkerhedsbrud.

• Ustruktureret dataunderstøttelse 

Ustruktureret dataunderstøttelse er en anden fremtrædende forskel mellem ETL og ELT. ETL-integration er kompatibel med relationel databasestyringssystemer. Derfor understøtter den ikke ustrukturerede data. Med andre ord kan du ikke integrere ustrukturerede data uden at transformere dem.

ELT-processen er fri for sådanne begrænsninger. Det kan overføres strukturerede og ustrukturerede data ind på lageret uden besvær.

• Transformationens kompleksitet

En anden forskel er transformationskompleksiteten. ELT-tilgangen gør det muligt at flytte store mængder data til måldestinationen. Du kan dog ikke skubbe visse avancerede transformationer, såsom specifikke typer navne eller adresseparsing, ned til den underliggende database. Så de skal udføres på iscenesættelsesserveren. Til tider kan dette resultere i en "datasump". Det er en udfordring manuelt at sortere og rense disse bulkdata, der er gemt ét sted.

Den traditionelle ETL-tilgang gør processen meget enklere. Det er fordi du kan rense data i batches, før du indlæser det.

• Tilgængelighed af værktøjer og eksperter 

Fra Astera Fra datapipeline til SSIS og Informatica PowerCenter findes der et utal af forskellige typer ETL-værktøjer på markedet. Da denne teknologi har eksisteret i årtier, kan virksomheder få mest muligt ud af disse effektive værktøjer. Men vi kan ikke sige dette om ELT, en relativt nyere teknologi. Som et resultat er der begrænsede ELT-ressourcer og -værktøjer tilgængelige for at imødekomme kundernes behov. Derudover er der masser af ETL-eksperter tilgængelige på markedet, hvorimod arbejdsstyrken af ​​ELT-eksperter er knap.

ETL vs. ELT: Nøglefaktorer at overveje, når du vælger en

Valget mellem ETL og ELT afhænger af flere faktorer:

• Datavolumen og variation: ELT er bedre til at håndtere store, forskellige datasæt, mens ETL fungerer godt til strukturerede data.
• Behandlingshastighed: ELT muliggør hurtigere indtagelse, mens ETL kan være langsommere på grund af forudgående transformationer.
• Overholdelse og sikkerhed: ETL giver mere kontrol over datastyring før lagring, hvilket er afgørende for overholdelse af lovgivningen.
• Infrastruktur og omkostninger: ELT udnytter skalerbarheden i skyen, men kan kræve mere lagerplads, hvorimod ETL reducerer lagerbehovet gennem forbehandling.

Tabellen nedenfor giver nogle yderligere forskelle.

Branchespecifikke anvendelsestilfælde:

• Finans og bank: ETL sikrer streng overholdelse af lovgivningsmæssige rammer som GDPR og PCI DSS.
• Healthcare: ETL er ideel til behandling af følsomme patientjournaler og opretholdelse af HIPAA-overensstemmelse.
• E-handel og detailhandel: ELT muliggør kundeanalyse i realtid og udnytter cloud-varehuse.
• Medier og streaming: ELT behandler ustrukturerede data i store mængder til personligt tilpassede indholdsanbefalinger.

ETL vs. ELT: Fordele og ulemper

Lad os tage et kig på et par bemærkelsesværdige fordele og ulemper:

Fordele ved en ETL-pipeline

• ETL rørledninger er typisk bedst til datarensning, validering og transformation, før data indlæses i et målsystem.
• Med ETL-pipelines kan du nemt samle dine data fra flere kildesystemer til et enkelt, ensartet format.
• Du kan bevare nuværende datakildeplatforme uden at bekymre dig om datasynkronisering, da ETL ikke kræver samlokalisering af datasæt.
• ETL-processen udtrækker enorme mængder metadata og kan køre på SMP- eller MPP-hardware, der kan administreres og bruges mere effektivt uden præstationskonflikt med databasen.
• ETL-pipelines giver dig mulighed for at anvende komplekse datatransformationer. Hvis dine data kræver indviklet forretningslogik eller væsentlige ændringer i datastrukturen, før de kan bruges, giver ETL et mere kontrolleret miljø til disse transformationer.
• ETL reducerer kompleksiteten og ressourcekravene til analytics markant. Da transformationer anvendes, før data indlæses, data ind i et målsystem.
• Du kan designe ETL-pipelines til at håndtere både batch- og realtidsdataintegration og udnytte fleksibiliteten i databehandling baseret på specifikke krav.

 Ulemper ved ETL

• Vedligeholdelse af ETL-rørledninger over tid kan være udfordrende. Efterhånden som datakilder udvikler sig, og forretningskravene ændres, skal ETL-logikken opdateres og testes regelmæssigt.
• If datakvalitet problemer ikke opdages og behandles under ETL-processen, kan de forplante sig til downstream-systemer, hvilket fører til forkerte analyser og beslutninger.
• Der er risiko for tab af data eller udeladelse af oplysninger, hvis transformationsreglerne ikke er omhyggeligt designet og testet.
• ETL-processen kan være ressourcekrævende og kræver betydelig computerkraft og lagerkapacitet, især for store datasæt.

Fordele ved en ELT Pipeline

• ELT giver dig mulighed for at være mere fleksibel, da du kan gemme rå, ubehandlede data i et datavarehus eller datasø og bruge det til flere formål og analyser.
• ELT-tilgangen prioriterer dataindlæsning frem for datatransformation. Som et resultat kan data hurtigt indlæses i målsystemet, hvilket gør dem tilgængelige til analyse hurtigere.
• ELT er bedst til ustrukturerede data, da det bruger skema-på-læs tilgang, hvor du kan indtage data uden strenge skemakrav
• ELT-pipelines danner grundlaget for avancerede analyse-, maskinlærings- og datavidenskabsprojekter, da de giver datavidenskabsfolk mulighed for at få adgang til og manipulere rådata for at skabe modeller og indsigt.
• ELT-pipelines kan forenkle ETL-processer (Extract, Transform, Load) ved at overføre komplekse datatransformationer til måldatavarehuset.
• Det bedste ved ELT-pipelines er, at der ikke er mindre risiko for datatab, da rådata indlæses direkte i målsystemet.

Ulemper ved ELT

1. ELT-pipelines kan binde en organisation til specifikke data warehousing-løsninger, hvilket potentielt kan føre til leverandørlåsning og begrænset fleksibilitet.
2. Transformationer gentages for forskellige analytiske anvendelsestilfælde, hvilket potentielt kan føre til redundans i databehandlingsindsatsen.
3. Rådata indlæst i et datavarehus kan være mindre tilgængelige og mere udfordrende for forretningsbrugere og dataanalytikere at arbejde med, hvilket betyder en større indsats for at skabe brugervenlige visninger og transformationer.
4. ELT-pipelines inkluderer ofte ikke omfattende datakvalitetstjek og transformationer, før data indlæses i målsystemet, hvilket kræver yderligere værktøjer eller support til datakvalitetsstyring.
5. ELT er ofte afhængig af data warehousing-løsninger, som kan være dyre i drift, især når man har at gøre med store datasæt, da lageromkostninger, licensgebyrer og infrastrukturomkostninger hurtigt kan blæse dig

ETL vs. ELT: Hvilken er den bedste datastyringsstrategi?

Der er ingen klar snit"bedre strategi". Den tilgang, du vælger, afhænger af din specifikke datastyring krav. Her er når ETL ville være en bedre mulighed sammenlignet med ELT:

1. Der er bekymringer om privatlivets fred:

Du skal beskytte følsomme oplysninger, før du indlæser data til en destination. ETL reducerer risikoen for læk af fortrolig information. Desuden sikrer det, at din organisation ikke overtræder compliance-standarder.

2. Historisk synlighed er vigtig:

Historiske data giver et holistisk syn på forretningsprocesser. Fra kunder til leverandører giver det detaljeret indblik i interessentforhold. ETL er det ultimative valg til dette formål. Det kan hjælpe med at udarbejde brugerdefinerede dashboards og præcise rapporter.

3. Data er i et struktureret format:

Hvis du er usikker på, hvornår du skal bruge ETL, skal du bestemme dataens karakter. ETL er mere velegnet, når dataene er strukturerede. Mens du kan bruge ETL til at strukturere ustrukturerede data, kan du ikke bruge det til at videregive ustrukturerede data til måldestinationen.

4. Du har brug for historiske data:

Du har brug for et omfattende revisionsspor og historisk sporing af dataændringer, da ETL-processer giver dig mulighed for at fange og logge transformationsaktiviteter.

5. Dataaggregation er vigtig:

Aggregering og opsummering af data fra flere kilder eller ved forskellige granulariteter er et nøglekrav, da ETL giver dig mulighed for at oprette aggregerede datasæt under transformationsfasen.

6. Du arbejder med ældre systemer:

Du har at gøre med ældre systemer, der kræver datatransformationer for at opfylde målskemaet.

På forsiden, vi anbefaler at bruge ELT når:

1. Tilgængelighed af data er en prioritet:

Du arbejder med store mængder data, ELT er dit bedste bud, da det kan indlæse data i mållageret, uanset om det er struktureret eller ustruktureret.

2. Dataanalytikere er ELT-eksperter:

Din organisation har ELT-eksperter, da det ikke er så nemt at finde ELT-eksperter, da teknologien stadig er under udvikling.

3. Budget er ikke et problem:

ELT-processen giver dig mulighed for at indlæse information uden transformationer. Det kan dog være mere teknisk og dyrt at bygge en ELT-pipeline sammenlignet med ETL. En organisation med et tilstrækkeligt budget kan gå efter denne tilgang.

4. Rådatalagring er påkrævet:

Du ønsker at bevare rå, uændrede data til historisk eller fremtidig analyse, da ELT indlæser data i mållageret, før det transformeres, hvilket giver dig mulighed for at opretholde en registrering af de originale data.

5. Skalerbarhed er vigtig for dig:

Du skal håndtere store mængder data effektivt, da ELT kan udnytte skalerbarheden af ​​cloud-baseret datalagring og cloud-datavarehusressourcer til transformationer.

6. Behandling i realtid eller næsten realtid er påkrævet:

Dine databehandlingskrav kræver transformationer eller opdateringer med lav latens, da ELT giver dig mulighed for at indlæse data, så snart de bliver tilgængelige, og anvende transformationer bagefter.

7. Skema ændres ofte:

Du forventer hyppige ændringer af dataskemaet eller strukturen, da ELT imødekommer skemaændringer mere fleksibelt, da transformationer udføres i mållageret.

8. Komplekse transformationer er involveret:

Dine datatransformationer er komplekse og kræver avanceret behandling, såsom maskinlæringsmodeller eller big data analytics frameworks, som ELT kan understøtte effektivt.

ETL vs. ELT? Hvad med ETL og ELT?

ETL vs. ELT-debatten placerer dem som modsatrettede dataintegrationsstrategier, men mange moderne virksomheder anvender en hybrid tilgang, der udnytter begges styrker. Denne metode gør det muligt for organisationer at optimere ydeevne, omkostninger og skalerbarhed baseret på specifikke arbejdsbelastninger, datatyper og infrastruktur.

Sådan fungerer den hybride tilgang

I en hybridmodel bruges ETL til strukturerede, missionskritiske data, der kræver transformationer, før de indlæses i et destinationssystem, mens ELT anvendes på store, rå datasæt, der drager fordel af cloud-baseret processorkraft. En typisk arbejdsgang kan se sådan ud:

1. Indledende ETL-behandling – Data udvindes fra operationelle systemer (f.eks. ERP, CRM) og gennemgår kritiske transformationer, såsom datarensning, berigelse og standardisering, før de indlæses i en iscenesættelse eller mellemliggende database.
2. Cloud-baseret ELT-udførelse – Store mængder af rå, ustrukturerede eller semistrukturerede data (f.eks. logfiler, IoT-streams, sociale medier-feeds) indlæses i et cloud-datavarehus (f.eks. Snowflake, BigQuery, Redshift) og transformeres ved hjælp af SQL-baserede behandlings- eller analyseværktøjer.
3. Orkestrering og automatisering – Et datapipeline-orkestreringsværktøj sikrer problemfri udførelse, dynamisk routing af data gennem ETL eller ELT baseret på forretningsregler, præstationsbehov og omkostningsovervejelser.

Use Cases til den hybride tilgang

• Finansielle tjenesteydelser: ETL bruges til at transformere regulatoriske rapporter før lagring, mens ELT muliggør risikoanalyse i realtid på rå transaktionsdata.
• E-handel og detailhandel: ETL behandler strukturerede produkt- og salgsdata til operationel brug, mens ELT understøtter efterspørgselsprognose og kundesentimentanalyse.
• Sundhedspleje og biovidenskab: ETL sikrer overholdelse af HIPAA og andre regler, mens ELT faciliterer avancerede analyser af patientdata til forskning.
• Fremstilling og IoT: ETL behandler strukturerede ERP-data til rapportering, mens ELT hjælper med at analysere IoT-sensordata i stor skala til forudsigelig vedligeholdelse.

Hvorfor virksomheder vedtager hybrid ETL-ELT

1. Optimering af ydeevne – Beregningsintensive transformationer sker i det mest effektive miljø, uanset om det er før eller efter lastning.
2. Omkostningseffektivitet – Udnyttelse af cloud-native ELT reducerer de lokale behandlingsomkostninger, mens brug af ETL til selektive transformationer minimerer omkostningerne til cloud storage.
3. Fleksibilitet og skalerbarhed – Organisationer kan tilpasse sig baseret på udviklende datamængder, regulatoriske krav og teknologiske fremskridt.

Ved at blande ETL og ELT opnår virksomheder en afbalanceret, effektiv dataintegrationsstrategi, der er skræddersyet til deres behov.

Få det bedste fra begge verdener med Astera Datarørledning

ETL og ELT forbereder data til detaljeret analyse. Uanset hvilken metode du vælger, Astera Datarørledning kan opfylde dine behov.

Som en AI-drevet, cloud-baseret, kodefri dataintegrationsløsning, Astera Data Pipeline forenkler og strømliner ETL- og ELT-operationer. Administrer dine ETL-, ELT- og dataforberedelsesprocesser ved hjælp af intuitive, cloudbaserede funktioner. Kombiner dine dataworkflows, opret forbindelse til over 100 kilder, og opret og automatiser derefter workflows ved hjælp af enkle kommandoer på engelsk.

Med dataforberedelse i skyen og understøttelse af alle ventetider, Astera Data Pipeline er et stærkt aktiv til hurtig og pålidelig dataintegration. Opsæt en demo or tale med vores team for mere information.

Forenkle ETL, maksimer effektiviteten - Tag kontrol over din dataintegrationsrejse i dag

Download din gratis prøveversion