ETL vs. ELT: Was ist der Unterschied?

By |2022-04-20T10:45:19+00:00August 23rd, 2020|

Eine der am weitesten verbreiteten Debatten in der Datenbranche ist die von ETL vs. ELT. ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Es ist seit Jahren ein herkömmlicher Prozess, ETL-Pipelines zu verwalten. Die zunehmende Popularität moderner Cloud-basierter Data Warehouses verschiebt jedoch die herkömmliche Vorstellung von ETL in Richtung ELT.

Also, was ist ELT? Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT? Liegt der einzige Unterschied in der Reihenfolge, in der Sie die Schritte ausführen? Natürlich nicht! Lassen Sie uns den Unterschied zwischen ETL und ELT eingehend untersuchen.

Alles, was Sie über ETL vs. ELT wissen sollten

Dieser Artikel wird das Dilemma ETL vs. ELT lösen und die Vor- und Nachteile jedes Ansatzes diskutieren, um herauszufinden, welcher für Ihr Unternehmen besser geeignet ist. Darüber hinaus werden wir die grundlegenden Funktionen der ETL vs. ELT-Architektur skizzieren und ein grundlegendes Verständnis dieser beiden Konzepte erlangen.

Was ist ETL?

Das ETL-Prozess umfasst drei kritische Schritte: Extraktion, Transformation und Laden. ETL-Tools Daten aus einer Datenbank abrufen und nach Transformations- und Qualitätsprüfungen in eine andere einfügen.

Der erste Schritt im Rahmen der ETL-Architektur ist Extraktion, Dazu gehört das Herausziehen von Daten aus einer Datenquelle. Die Daten werden während dieser Phase gelesen und gesammelt, oft aus zahlreichen Quellen, wie z. B. On-Premise- und Cloud-Datenbanken, Unternehmensanwendungen, Dateisystemen und mehr.

Während Transformation, werden die extrahierten Daten in ein akzeptables Format für eine andere Datenbank konvertiert. Die Datentransformation erfolgt in dieser Phase mithilfe von Ausdrücken, Regeln, Nachschlagetabellen oder durch Zusammenführen von zwei oder mehr Datensätzen.

Der letzte Schritt ist Laden, das die Daten in die Zieldatenbank oder das Data Warehouse schreibt.

ETL vs. ELT: Das ETL-Prozessflussdiagramm wird erläutert

Das ETL-Prozessflussdiagramm

ETL ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Business-Intelligence-Prozesse. Es ermöglicht die Integration strukturierter oder unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort, um Geschäftseinblicke zu gewinnen. Manche Leute stellen oft die Frage: „Ist ETL veraltet?“ Die Antwort auf diese häufig gestellte Frage hängt von den Bedürfnissen einer Organisation ab. ETL hat jedoch einen Platz im Data Warehouse-Erbe und wird immer noch häufig von Unternehmen verwendet, die nicht in die Cloud wechseln müssen.

Was ist der ELT-Ansatz?

ELT ist eine Abkürzung für Extract, Load und Transform. Es ist ein Prozess, der Daten aus einem Quellsystem in ein Zielsystem extrahiert und die Informationen dann für nachgeschaltete Anwendungen transformiert.

Anders als bei ETL, wo die Datentransformation auf einem Staging-Bereich stattfindet, bevor sie in das Zielsystem geladen werden, werden bei ELT Daten direkt in das Zielsystem geladen und dort konvertiert.

Auf diese Weise, ELT eignet sich am besten für den Umgang mit riesigen Datenmengen und deren Verwendung für Business Intelligence und Datenanalyse.

ETL vs ELT: Der ELT-Prozess

Im Vergleich zum ETL-Verfahren verkürzt ELT die Ladezeit erheblich. Darüber hinaus ist ELT im Vergleich zu ETL eine ressourceneffizientere Methode, da sie die Verarbeitungsfähigkeit nutzt, die in ein Data Warehousing-Setup entwickelt wurde, wodurch der Zeitaufwand für die Datenübertragung verringert wird. Nachdem wir verstanden haben, was ETL und ELT sind, sehen wir uns an, welcher der beiden Ansätze für Sie der richtige ist.

ETL vs. ELT: Den richtigen Ansatz finden

Ob Sie ETL vs. ELT für einen Anwendungsfall der Datenverwaltung hängt hauptsächlich von drei Dingen ab; die grundlegenden Speichertechnologien, Ihre Datenspeicherarchitektur und die Anwendung eines Data Warehouse für Ihr Unternehmen.

Um Ihnen bei der Wahl zwischen den beiden zu helfen, lassen Sie uns auf den Unterschied zwischen ETL und ELT eingehen, indem wir die Vor- und Nachteile jeder Datenintegrationsarchitektur nacheinander besprechen.

Vorteile des ETL-Prozesses

  • ETL kann die Kapazität ausgleichen und die Arbeit mit dem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) teilen.
  • Es kann mithilfe von Datenzuordnungen komplexe Operationen in einem einzigen Datenflussdiagramm ausführen.
  • Es kann die Trennung und Parallelität unabhängig vom Datenmodell, dem Datenbankdesign und der Infrastruktur des Quelldatenmodells handhaben.
  • Es kann von der Quelle übertragene Daten verarbeiten und Daten sogar in Stapeln in das Ziel laden.
  • Sie können aktuelle Datenquellenplattformen beibehalten, ohne sich um die Datensynchronisierung kümmern zu müssen, da für ETL kein gemeinsamer Speicherort für Datensätze erforderlich ist.
  • Der ETL-Prozess extrahiert große Mengen an Metadaten und kann auf SMP- oder MPP-Hardware ausgeführt werden, die effizienter verwaltet und genutzt werden kann, ohne Leistungskonflikte mit der Datenbank.
  • Im Business Intelligence (BI) ETL-Prozess werden die Informationen zeilenweise verarbeitet. Daher funktioniert es gut bei der Datenintegration in Systeme von Drittanbietern.
  • Aufgrund der Parallelverarbeitung bietet der ETL-Prozess eine bemerkenswerte Leistung und Skalierbarkeit.

Nachteile des ETL-Prozesses

  • ETL erfordert zusätzlichen Hardwareaufwand, es sei denn, Sie führen es auf dem Datenbankserver aus.
  • Aufgrund des zeilenbasierten Ansatzes besteht die Möglichkeit einer Leistungsminderung im ETL-Prozess.
  • Sie benötigen Fachkenntnisse und Erfahrung für die Implementierung eines proprietären ETL-Tools.
  • Aufgrund der Abhängigkeit von ETL-Tool-Anbietern besteht die Möglichkeit einer verringerten Flexibilität.
  • Daten müssen über eine zusätzliche Schicht übertragen werden, bevor sie den Data Mart erreichen, es sei denn, sie sind nur eine Ausgabe des ETL-Prozesses.
  • In herkömmlichen ETL-Prozessen gibt es keine programmierte Fehlerkontrolle oder keinen programmierten Abfragemechanismus.

Vorteile des ELT-Verfahrens

  • Für eine bessere Skalierbarkeit verwendet der DWH ELT-Prozess eine RDBMS-Engine.
  • Es bietet eine bessere Leistung und Datensicherheit, da es mit High-End-Datengeräten wie Hadoop Cluster, Cloud oder Data Appliances funktioniert.
  • Beim Vergleich von ETL und ELT benötigt letzteres weniger Zeit und Ressourcen, da die Daten parallel transformiert und geladen werden. Auch die Datenmenge kann enorm sein.
  • Der ELT-Prozess benötigt keinen diskreten Transformationsblock, da das Zielsystem diese Arbeit durchführt.
  • Da sich Quell- und Zieldaten in ELT in derselben Datenbank befinden, werden alle Daten im RDBMS dauerhaft gespeichert.

Nachteile des ELT-Prozesses

  • Es stehen nur begrenzte Tools zur Verfügung, die die ELT-Prozesse vollständig unterstützen.
  • Bei ETL vs. ELT besteht bei Ersterem das Risiko, dass umfassende Statistiken und Informationen zur Laufzeitüberwachung verloren gehen.
  • Es gibt auch einen Mangel an Modularität aufgrund des satzbasierten Designs für optimale Leistung und des daraus resultierenden Mangels an Funktionalität und Flexibilität.
etl gegen etl

 ETL vs. ELT

ETL vs. ELT: Schlüssel zum Mitnehmen

Obwohl es Unterschiede zwischen ETL- und ELT-Prozessen gibt, werden sie verwendet, um die genaue Anforderung zu erfüllen, dh Daten vorzubereiten, die analysiert und für überlegene Geschäftsentscheidungen verwendet werden sollen.

Der einfachste Weg, um das zu lösen ETL vs. ELT-Dilemma und verstehen Sie den Unterschied zwischen ETL und ELT, indem Sie das „T“ in beiden Ansätzen verstehen. Der kritische Faktor, der die beiden unterscheidet, ist, wann und wo der Transformationsprozess durchgeführt wird.

Die Implementierung eines ELT-Prozesses ist im Vergleich zu ETL komplizierter. ELT wird jetzt jedoch gegenüber ETL bevorzugt. Das Design und die Ausführung von ELT erfordern möglicherweise mehr Anstrengungen, bieten aber auf lange Sicht mehr Vorteile als ETL.

Insgesamt ist ELT ein wirtschaftliches Verfahren, da es weniger Ressourcen benötigt und weniger Zeit in Anspruch nimmt. Wenn das Zielsystem jedoch nicht robust genug für ELT ist, ist ETL möglicherweise die geeignetere Wahl.

Es wäre nicht falsch, ELT als neuen Monarchen im Datenmanagement zu bezeichnen, der den ETL-Prozess schrittweise ablöst. Durch den Ersatz von ETL durch ELT können Unternehmen sensible Daten mit weniger Pflege- und Zeitaufwand analysieren, um datengesteuerte Innovationen voranzutreiben.