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ELT: Extrahieren, Laden und Transformieren – Eine vollständige Anleitung
Das Aufkommen digitaler Anwendungen und Plattformen hat dazu geführt, dass unstrukturierte Daten so weit verbreitet sind, dass mehr als 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert sind. Die Speicherung und Analyse dieser Daten ist aufwändig, da sie nicht maschinenlesbar sind und für die Verarbeitung strukturiert werden müssen. Daher müssen moderne Unternehmen ihre Datenverwaltungspraktiken neu bewerten, um geschäftskritische Erkenntnisse effizient zu nutzen.
ELT – Ein neuerer, effektiverer Ansatz
Seit Jahrzehnten verwenden Organisationen Extrahieren, transformieren und laden (ETL) um Daten zu integrieren, die in unterschiedlichen Quellsystemen gespeichert sind. Die zunehmende Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit im Big-Data-Zeitalter erfordern jedoch eine andere Herangehensweise. Viele Datenarchitekten tendieren jetzt zum Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT), das besser für den modernen Datenstapel geeignet ist.
ELT ist ein modernes Datenintegration Ansatz, der den Datenverwaltungsprozess revolutioniert hat. Der Blog diskutiert, wie ELT funktioniert, die Entwicklung von ETL zu ELT, warum letzteres zu einem populäreren Ansatz geworden ist und ob die beiden Ansätze nebeneinander bestehen können.
ELT vs. ETL: Was ist der Unterschied?
- ETL und ELT umfassen beide drei Schritte, d. h. Datenextraktion, Transformation, und laden. Der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen besteht jedoch in der Reihenfolge, in der die Daten transformiert und in das Zielsystem oder die Datenbank geladen werden.
- Bei herkömmlichem ETL werden Daten in einem Staging-Bereich transformiert, dh bevor sie an ein Ziel geladen werden, was die Ladezeit erheblich verlängert und zu Ineffizienzen führt.
- In ELT werden Daten nach dem Laden transformiert, wodurch die zugrunde liegende Starrheit beseitigt wird, die mit bestimmten Datentypen und -formaten verbunden ist.
- ELT wird hauptsächlich in modernen verwendet Datenmanagement Architekturen wie Data Lakes und Cloud-basierte Datenplattformen, bei denen das Zielsystem oder die Datenbank über die Verarbeitungsleistung und die Fähigkeiten verfügt, um die Transformation großer Datenmengen zu bewältigen.
Das Aufkommen von Cloud Data Warehousing und Data Lakes
Der Aufstieg unkonventioneller Datenquellen wie IoT, soziale Medien und Satellitenbilder und die daraus resultierende Zunahme von Datenvolumen, -vielfalt und -geschwindigkeit hat die Einführung der Cloud beschleunigt, da moderne Unternehmen Cloud-Data Warehouses und Data Lakes nutzen möchten, um Daten effektiv zu verarbeiten und zu verarbeiten Daten speichern.
Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift oder Google Big Query wurden entwickelt, um die Anforderungen des modernen Datenmanagements zu erfüllen. Sie können problemlos Rohdaten speichern und In-App-Transformationen in großem Maßstab handhaben. Diese Warehouses werden in Kombination mit Cloud-Speicherplattformen wie z Amazon S3, Azurblob-Speicher und Google Cloud-Plattform.
ELT im Zeitalter der Cloud
Die Kombination von ELT und Cloud Data Warehouses ist der beste Ansatz zur Datenverarbeitung. Wenn Daten von Quellen zu Speicherplattformen und Data Warehouses verschoben werden, stellt ELT sicher, dass ihre Integrität erhalten bleibt. Darüber hinaus ermöglicht es eine schnellere Aufnahme unstrukturierter Daten und verbessert ihre Interpretation, um mehr Wert daraus zu ziehen.
Darüber hinaus erleichtert ELT die Nachverfolgung der Datenherkunft, wodurch Datenanalysten nachvollziehen können, woher die Daten stammen, und Fehler bis zur Grundursache zurückverfolgen können.
ELT eignet sich auf einzigartige Weise für Cloud Data Warehousing, da Cloud-Lösungen Daten effizient aufnehmen, sicher speichern, in der Cloud gehostete Transformationen handhaben und sie dann für Analysen und Berichte in das bevorzugte Daten-Dashboard laden können.
Vorteile von ELT
Flexibilität
ELT bietet im Vergleich zu ELT eine größere Flexibilität. Es ermöglicht Benutzern, jede Art von Informationen zu speichern, einschließlich unstrukturierter Daten, ohne sie zu transformieren und zu strukturieren. Darüber hinaus müssen Benutzer vor der Datenaufnahme keine komplexen ETL-Prozesse erstellen.
ELT ist auch flexibler in Bezug auf das Anpassen von Pipelines an die Änderung der Anwendungsfallanforderungen, da die Datentransformation der letzte Schritt ist – im Gegensatz zu ETL, wo alle nachfolgenden Änderungen erfordern würden, dass die gesamte Datenpipeline von Grund auf neu erstellt wird.
Schnelligkeit
ELT bewältigt effektiv das Überlastungsproblem, das mit großen Datenmengen verbunden ist. Im Gegensatz zu ETL, wo Daten von vordefinierten Schemas nur geladen und gespeichert werden können, erleichtert ELT die Speicherung von Daten mit dynamischen Layouts und flexiblen Schemas.
Da die Transformationslogik in ELT bis zum Ende vorangetrieben wird, können Daten sofort geladen und in Echtzeit konsumiert werden, was eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Zugänglichkeit
ELT ist ein verbraucherorientierter Ansatz, der es Geschäftsanwendern ermöglicht, sich an der Datenverwaltung zu beteiligen. Wenn Daten direkt in ein Data Warehouse geladen werden, können Unternehmens- und Datenanalysten Rohdaten je nach Anwendungsfallanforderungen direkt aus dem Cloud-System anzeigen und bearbeiten.
Da die meisten Cloud Data Warehouses SQL-basiert sind, können Geschäftsanwender ihre Abfragen ohne Datenverlust während der Übertragung effizient ausführen.
ETL und ELT – Ersatz oder Ergänzung?
Obwohl ETL und ELT als Alternativen betrachtet werden, schließen sich diese Ansätze nicht gegenseitig aus. Während letzteres viele der Probleme der ETL löst, ist es möglicherweise nicht korrekt, es als Ersatz zu bezeichnen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile, und ihre Wirksamkeit hängt von der Art der Datenbestände und den Geschäftsanforderungen ab.
Wenn Sie beispielsweise Daten mit sensiblen Geschäftsinformationen integrieren müssen, sollte ETL Ihr bevorzugter Datenintegrationsansatz sein, da es Ihnen ermöglicht, Daten gemäß den Anforderungen zu strukturieren, umzuwandeln, zu manipulieren und zu sichern, bevor Sie sie an den Zielort laden. Wenn Sie andererseits mit großen Datenmengen arbeiten, die aus mehreren Quellen stammen, wo sich jede Verlangsamung negativ auf die Geschäftsleistung auswirken kann, sollten Sie sich für ELT entscheiden.
Daher kann man mit Sicherheit sagen, dass ELT und ETL nebeneinander bestehen können und für den Unternehmenserfolg von entscheidender Bedeutung sind. Anstatt die beiden als Ersatz zu sehen, sollten Sie sie als Gegenstücke betrachten, um Business Intelligence zu nutzen, die für Wachstum unerlässlich ist.
Funktionen, auf die Sie in ELT-Tools achten sollten
Es ist wichtig, das richtige ELT-Tool für Ihr Unternehmen auszuwählen. Hier sind einige Funktionen, die Sie beachten müssen, bevor Sie in eines investieren:
- Codefreie Architektur
Ein ELT-Tool sollte sowohl Entwicklern als auch Geschäftsanwendern das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit bieten, ohne dass technische Vorkenntnisse erforderlich sind. Ein No-Code-ELT-Tool reduziert die Abhängigkeit vom IT-Team und bietet Benutzerfreundlichkeit und Zugriff auf Informationen, wodurch Unternehmen wertvolle Erkenntnisse schnell und effizient nutzen können.
- Automation
Ein typisches Unternehmen verarbeitet täglich große Datenmengen. Das wiederholte Ausführen ähnlicher Aufgaben verschwendet Zeit, Ressourcen und Mühe. Ein ELT-Tool sollte über Automatisierungs- und Orchestrierungsfunktionen verfügen, damit Sie Integrations- und Transformationsjobs einfach planen können, sei es ein einfacher Datenfluss oder ein komplexer Workflow.
- Verbindung zu mehreren Datenquellen
ELT-Jobs werden einfacher, wenn ein Tool native Konnektivität zu verschiedenen Quellen und Zielen bietet. Sehen Sie sich vor dem Kauf eines Tools die Bibliothek der unterstützten Konnektoren an. Idealerweise sollte ein ELT-Tool über eine native Konnektivität zu gängigen Cloud-Datenbanken und Speicherplattformen wie unter anderem Amazon S3, Azure Blob, Snowflake und Amazon Redshift verfügen.
Erstellen von ELT-Pipelines mit Astera Centerprise
Astera Centerprise ist ein codefreies Datenintegrationstool mit einer leistungsstarken ETL/ELT-Engine. Mit Astera's ELT oder Pushdown-Optimierungsmodus, können Sie die Umwandlungslogik auf die Quell- oder Zieldatenbank übertragen, wenn sie sich auf demselben Server befinden. Hier ist der Grund Astera Centerprise ist die perfekte ELT-Lösung:
- Unterstützung für verschiedene Cloud-Plattformen wie Snowflake, Redshift, Amazon S3 und Blob-Speicher, wodurch es perfekt für Cloud-Umgebungen geeignet ist.
- Zwei Pushdown-Modi: partieller und vollständiger Pushdown. AsteraDer intelligente Algorithmus von entscheidet, welcher der beiden am besten zur Leistung eines Jobs passt.
- Der ELT-Modus führt automatisch generierte SQL-Abfragen auf dem Ziel aus.
- Native SQL-Unterstützung für Transformationen, einschließlich Join, Aggregat, Union, Route, Switch, verschiedene Arten von Lookups und Strategien zum Schreiben von Datenbanken.
AsteraDie ELT-Funktionalitäten von , gepaart mit leistungsstarken Workflow-Automatisierungs- und Orchestrierungsfunktionen, beschleunigen die Datenintegration großer Datenmengen und minimieren gleichzeitig die Latenz. Mit Astera Centerprisekönnen Sie die Leistung von ELT nutzen und die Leistung selbst der komplexesten Datenflüsse optimieren.
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