De geautomatiseerde, Geen code datastapel
Leer hoe Astera Data Stack kan het gegevensbeheer van uw onderneming vereenvoudigen en stroomlijnen.
ELT: extraheren, laden en transformeren – een complete gids
De opkomst van digitale toepassingen en platforms heeft geleid tot de opkomst van ongestructureerde data, zozeer zelfs dat meer dan 80% van de bedrijfsdata ongestructureerd is. Het opslaan en analyseren van deze gegevens is complex omdat ze niet machinaal leesbaar zijn en gestructureerd moeten worden voor verwerking. Daarom moeten moderne ondernemingen hun datamanagementpraktijken opnieuw evalueren om op efficiënte wijze gebruik te kunnen maken van bedrijfskritische inzichten.
ELT – Een nieuwere, effectievere aanpak
Organisaties maken er al tientallen jaren gebruik van Extraheren, transformeren en laden (ETL) om gegevens die zijn opgeslagen in verschillende bronsystemen te integreren. Het toenemende datavolume, de variëteit en de snelheid die het big data-tijdperk met zich meebrengt, vragen echter om een andere aanpak. Veel data-architecten neigen nu naar extract, load en transform (ELT), wat meer geschikt is voor de moderne datastack.
ELT is een moderne gegevens integratie aanpak die een revolutie teweeg heeft gebracht in het datamanagementproces. De blog bespreekt hoe ELT werkt, de evolutie van ETL naar ELT, waarom de laatste een populairdere benadering is geworden en of de twee benaderingen naast elkaar kunnen bestaan.
ELT versus ETL: wat is het verschil?
- ETL en ELT omvatten beide drie stappen, dat wil zeggen: data-extractie, transformatieen laden. Het verschil tussen de twee benaderingen is echter de volgorde waarin de gegevens worden getransformeerd en in het doelsysteem of de doeldatabase worden geladen.
- Bij traditionele ETL worden gegevens getransformeerd in een verzamelgebied, dat wil zeggen voordat ze naar een bestemming worden geladen, waardoor de laadtijd aanzienlijk toeneemt en tot inefficiënties leiden.
- Bij ELT worden gegevens getransformeerd nadat ze zijn geladen, waardoor de onderliggende rigiditeit die gepaard gaat met specifieke gegevenstypen en -formaten wordt geëlimineerd.
- ELT wordt meestal gebruikt in de moderne tijd gegevensbeheer architecturen, zoals datameren en cloudgebaseerde dataplatforms, waarbij het doelsysteem of de database de verwerkingskracht en mogelijkheden heeft om de transformatie van grote hoeveelheden gegevens aan te kunnen.
De komst van clouddatawarehousing en datameren
De opkomst van onconventionele databronnen zoals IoT, sociale media en satellietbeelden, en de daaruit voortvloeiende toename in datavolume, variëteit en snelheid, heeft de adoptie van de cloud versneld, omdat moderne ondernemingen clouddatawarehouses en datameren willen gebruiken om de cloud effectief te verwerken en te verwerken. gegevens bewaren.
Clouddatawarehouses zoals Snowflake, Amazon Redshift of Google Big Query zijn ontworpen om te voldoen aan de hedendaagse vereisten voor gegevensbeheer. Ze kunnen eenvoudig onbewerkte gegevens opslaan en in-app-transformaties op schaal afhandelen. Deze magazijnen worden gebruikt in combinatie met cloudopslagplatforms zoals Amazon S3, Azure Blob-opslag en Google Cloud-platform.
ELT in het tijdperk van de cloud
Het combineren van ELT en clouddatawarehouses is de beste aanpak voor het verwerken van gegevens. Terwijl gegevens van bronnen naar opslagplatforms en datawarehouses worden verplaatst, zorgt ELT ervoor dat de integriteit ervan intact blijft. Bovendien maakt het een snellere opname van ongestructureerde gegevens mogelijk en verbetert het de interpretatie ervan om er meer waarde uit te halen.
Bovendien maakt ELT het gemakkelijker om de data-afkomst te volgen, waardoor data-analisten kunnen begrijpen waar de data vandaan komen en fouten kunnen herleiden tot de hoofdoorzaak.
ELT is op unieke wijze geschikt voor datawarehousing in de cloud, omdat cloudoplossingen gegevens efficiënt kunnen opnemen, veilig kunnen opslaan, in de cloud gehoste transformaties kunnen verwerken en deze vervolgens in het gewenste gegevensdashboard kunnen laden voor analyse en rapportage.
Voordelen van ELT
Flexibiliteit
ELT biedt meer flexibiliteit dan ELT. Hiermee kunnen gebruikers elk type informatie opslaan, inclusief ongestructureerde gegevens, zonder deze te transformeren en te structureren. Bovendien hoeven gebruikers geen complexe ETL-processen te creëren voordat ze gegevens opnemen.
ELT is ook flexibeler in het afstemmen van pijplijnen op basis van de verandering in de gebruiksvereisten, aangezien datatransformatie de laatste stap is – in tegenstelling tot ETL, waarbij voor eventuele daaropvolgende wijzigingen de hele datapijplijn vanaf nul moet worden opgebouwd.
Speed
ELT pakt op effectieve wijze het congestieprobleem aan dat gepaard gaat met grote hoeveelheden gegevens. In tegenstelling tot ETL, waar gegevens van vooraf gedefinieerde schema's alleen kunnen worden geladen en opgeslagen, vergemakkelijkt ELT de opslag van gegevens met dynamische lay-outs en flexibele schema's.
Omdat de transformatielogica in ELT tot het einde wordt doorgevoerd, kunnen gegevens onmiddellijk worden geladen en in realtime worden geconsumeerd, waardoor snellere besluitvorming mogelijk is.
Toegankelijkheid
ELT is een consumentgerichte aanpak waarmee zakelijke gebruikers kunnen deelnemen aan gegevensbeheer. Wanneer gegevens rechtstreeks in een datawarehouse worden geladen, kunnen bedrijfs- en data-analisten direct ruwe gegevens uit het cloudsysteem bekijken en manipuleren, afhankelijk van de gebruiksvereisten.
Omdat de meeste clouddatawarehouses op SQL zijn gebaseerd, kunnen zakelijke gebruikers hun zoekopdrachten efficiënt uitvoeren zonder gegevensverlies tijdens de overdracht.
ETL en ELT - Vervangingen of aanvullingen?
Hoewel ETL en ELT als alternatieven worden beschouwd, sluiten deze benaderingen elkaar niet uit. Hoewel dit laatste veel van de problemen van de ETL oplost, is het wellicht niet juist om dit als vervangingsmiddel te bestempelen. Beide benaderingen hebben voor- en nadelen, en de effectiviteit ervan hangt af van het type data-assets en bedrijfsvereisten.
Als u bijvoorbeeld gegevens moet integreren met gevoelige bedrijfsinformatie, zou ETL uw voorkeursaanpak voor gegevensintegratie moeten zijn, omdat u hiermee gegevens kunt structureren, transformeren, manipuleren en beveiligen volgens de vereisten voordat u deze naar de doelbestemming laadt. Aan de andere kant, wanneer u werkt met grote hoeveelheden gegevens afkomstig uit meerdere bronnen, waarbij eventuele vertragingen een negatieve invloed kunnen hebben op de bedrijfsprestaties, moet u voor ELT kiezen.
Daarom is het veilig om te zeggen dat ELT en ETL naast elkaar kunnen bestaan en essentieel zijn voor het succes van de organisatie. In plaats van de twee als vervangers te zien, moet je ze als tegenhangers zien om business intelligence te benutten die essentieel is voor groei.
Functies waar u op moet letten bij ELT Tools
Het is belangrijk om de juiste ELT-tool voor uw organisatie te kiezen. Hier zijn enkele functies waarmee u rekening moet houden voordat u erin investeert:
- Codevrije architectuur
Een ELT-tool moet hetzelfde niveau van bruikbaarheid bieden aan zowel ontwikkelaars als zakelijke gebruikers, zonder dat er voorafgaande technische kennis nodig is. Een no-code ELT-tool vermindert de afhankelijkheid van het IT-team en biedt gebruiksgemak en toegankelijkheid van informatie, waardoor ondernemingen waardevolle inzichten snel en efficiënt kunnen benutten.
- Automatisering
Een typische onderneming verwerkt dagelijks grote datavolumes. Het herhaaldelijk uitvoeren van soortgelijke taken verspilt tijd, middelen en moeite. Een ELT-tool moet automatiserings- en orkestratiemogelijkheden hebben, zodat u eenvoudig integratie- en transformatietaken kunt plannen, of het nu gaat om een eenvoudige gegevensstroom of een complexe workflow.
- Connectiviteit met meerdere gegevensbronnen
ELT-taken worden eenvoudiger wanneer een tool native connectiviteit biedt met verschillende bronnen en bestemmingen. Voordat u een hulpmiddel aanschaft, moet u de bibliotheek met connectoren bekijken die het ondersteunt. Idealiter zou een ELT-tool native connectiviteit moeten hebben met populaire clouddatabases en opslagplatforms zoals onder andere Amazon S3, Azure Blob, Snowflake en Amazon Redshift.
ELT-pijpleidingen bouwen met Astera Centerprise
Astera Centerprise is een codevrije data-integratietool met een krachtige ETL/ELT-engine. Met Astera's ELT of pushdown-optimalisatiemodus, kunt u de transformatielogica naar de bron- of doeldatabase pushen wanneer deze zich op dezelfde server bevinden. Hier is waarom Astera Centerprise is de perfecte ELT-oplossing:
- Ondersteuning voor verschillende cloudplatforms, zoals Snowflake, Redshift, Amazon S3 en Blob-opslag, waardoor het perfect past in cloudomgevingen.
- Twee pushdown-modi: gedeeltelijk en volledig pushdown. AsteraHet intelligente algoritme van het bedrijf beslist welke van de twee het beste past bij de prestaties van een functie.
- De ELT-modus voert automatisch gegenereerde SQL-query's uit op de bestemming.
- Native SQL-ondersteuning voor transformaties, inclusief join, aggregatie, unie, route, switch, verschillende soorten zoekopdrachten en strategieën voor het schrijven van databases.
AsteraDe ELT-functionaliteiten van ELT, gekoppeld aan krachtige workflowautomatisering en orkestratiemogelijkheden, versnellen de data-integratie van grote hoeveelheden gegevens terwijl de latentie wordt geminimaliseerd. Met Astera Centerprisekunt u de kracht van ELT benutten en de prestaties van zelfs de meest complexe gegevensstromen optimaliseren.
U kunt downloaden Astera Centerprise's 14-dag gratis proef vandaag om enorme hoeveelheden gegevens met ongelooflijke snelheden te integreren.
