ELT: извлечение, загрузка и преобразование – полное руководство

Появление цифровых приложений и платформ привело к распространению неструктурированных данных настолько, что более 80% корпоративных данных являются неструктурированными. Хранение и анализ этих данных сложны, поскольку они не являются машиночитаемыми и должны быть структурированы для обработки. Поэтому современные предприятия должны пересмотреть свои методы управления данными, чтобы эффективно использовать критически важные идеи.

ELT — новый и более эффективный подход

На протяжении десятилетий организации использовали Извлечение, преобразование и загрузка (ЭТЛ) для интеграции данных, хранящихся в разных исходных системах. Однако растущий объем, разнообразие и скорость данных, возникающие в эпоху больших данных, требуют другого подхода. Многие архитекторы данных сейчас склоняются к методу извлечения, загрузки и преобразования (ELT), который больше подходит для современного стека данных.

ЭЛТ – это современный Интеграция данных подход, который произвел революцию в процессе управления данными. В блоге обсуждается, как работает ELT, эволюция ETL в ELT, почему последний стал более популярным подходом и могут ли эти два подхода сосуществовать.

ELT против ETL: в чем разница?

• ETL и ELT включают в себя три этапа, т.е. извлечение данных, преобразованиеи загрузка. Однако разница между этими двумя подходами заключается в порядке, в котором данные преобразуются и загружаются в целевую систему или базу данных.
• В традиционном ETL данные преобразуются в промежуточной области, т. е. перед их загрузкой в ​​пункт назначения, что значительно увеличивает время загрузки и приводит к неэффективности.
• В ELT данные преобразуются после загрузки, тем самым устраняя базовую жесткость, связанную с конкретными типами и форматами данных.
• ELT в основном используется в современных управление данными архитектуры, такие как озера данных и облачные платформы данных, где целевая система или база данных обладает вычислительной мощностью и возможностями для обработки больших объемов данных.

Появление облачных хранилищ данных и озер данных

Рост нетрадиционных источников данных, таких как Интернет вещей, социальные сети и спутниковые снимки, и последующее увеличение объема, разнообразия и скорости данных ускорили внедрение облачных технологий, поскольку современные предприятия хотят использовать облачные хранилища данных и озера данных для эффективной обработки и обработки данных. хранить данные.

Облачные хранилища данных, такие как Snowflake, Amazon Redshift или Google Big Query, разработаны с учетом современных требований к управлению данными. Они могут легко хранить необработанные данные и выполнять масштабные преобразования внутри приложения. Эти склады используются в сочетании с платформами облачного хранения, такими как Amazon S3, Хранилище Azure Blobкачества Платформа Google Cloud.

Узнайте, как инструмент ELT без кода может ускорить интеграцию данных

Попробуй это сейчас!

ELT в эпоху облаков

Объединение ELT и облачных хранилищ данных — лучший подход к обработке данных. Когда данные перемещаются из источников на платформы хранения и хранилища данных, ELT обеспечивает сохранение их целостности. Более того, это позволяет быстрее принимать неструктурированные данные и улучшает их интерпретацию, чтобы извлечь из них больше пользы.

Кроме того, ELT упрощает отслеживание происхождения данных, что позволяет аналитикам данных понять, откуда возникли данные, и отследить ошибки до их первопричины.

ELT уникально подходит для облачных хранилищ данных, поскольку облачные решения могут эффективно принимать данные, безопасно хранить их, обрабатывать облачные преобразования, а затем загружать их на предпочтительную панель данных для анализа и отчетности.

Преимущества ЭЛТ

Трансформируемость

ELT предлагает большую гибкость по сравнению с ELT. Он позволяет пользователям хранить информацию любого типа, включая неструктурированные данные, без ее преобразования и структурирования. Более того, пользователям не нужно создавать сложные процессы ETL перед приемом данных.

ELT также более гибок с точки зрения адаптации конвейеров в соответствии с изменением требований варианта использования, поскольку преобразование данных является последним шагом — в отличие от ETL, где любые последующие изменения потребуют создания всего конвейера данных с нуля.

Скорость

ELT эффективно решает проблему перегрузки, связанную с большими объемами данных. В отличие от ETL, где данные предопределенных схем можно только загружать и хранить, ELT упрощает хранение данных с помощью динамических макетов и гибких схем.

Поскольку в ELT логика преобразования доведена до конца, данные можно загружать немедленно и использовать в режиме реального времени, что позволяет быстрее принимать решения.

Универсальный доступ

ELT — это подход, ориентированный на потребителя, который позволяет бизнес-пользователям участвовать в управлении данными. Когда данные напрямую загружаются в хранилище данных, бизнес-аналитики и аналитики данных могут напрямую просматривать и манипулировать необработанными данными из облачной системы в зависимости от требований варианта использования.

Поскольку большинство облачных хранилищ данных основаны на SQL, бизнес-пользователи могут эффективно выполнять свои запросы без потери данных во время передачи.

ETL и ELT — заменители или дополнения?

Хотя ETL и ELT считаются альтернативами, эти подходы не являются взаимоисключающими. Хотя последний решает многие проблемы ETL, называть его заменой может быть неточно. Оба подхода имеют преимущества и недостатки, а их эффективность зависит от типа активов данных и требований бизнеса.

Например, если вам необходимо интегрировать данные с конфиденциальной бизнес-информацией, ETL должен быть вашим предпочтительным подходом к интеграции данных, поскольку он позволяет структурировать, преобразовывать, манипулировать и защищать данные в соответствии с требованиями перед их загрузкой в ​​целевой пункт назначения. С другой стороны, когда вы работаете с большими объемами данных, поступающими из нескольких источников, где любые замедления могут отрицательно сказаться на эффективности бизнеса, вам следует выбрать ELT.

Поэтому можно с уверенностью сказать, что ELT и ETL могут сосуществовать и имеют жизненно важное значение для успеха организации. Вместо того, чтобы рассматривать их как заменителей, вам следует рассматривать их как аналоги, позволяющие использовать бизнес-аналитику, необходимую для роста.

Функции, на которые следует обратить внимание в ELT Tools

Важно выбрать правильный инструмент ELT для вашей организации. Вот некоторые особенности, о которых вам следует помнить, прежде чем инвестировать в один из них:

1. Архитектура без кода

Инструмент ELT должен обеспечивать одинаковый уровень удобства использования как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей без необходимости дополнительных технических знаний. Инструмент ELT без кода снижает зависимость от ИТ-команды, обеспечивает простоту использования и доступность информации, тем самым позволяя предприятиям быстро и эффективно использовать ценную информацию.

2. автоматизация

Типичное предприятие ежедневно обрабатывает большие объемы данных. Постоянное выполнение одних и тех же задач приводит к потере времени, ресурсов и усилий. Инструмент ELT должен иметь возможности автоматизации и оркестрации, чтобы вы могли легко планировать задания по интеграции и преобразованию, будь то простой поток данных или сложный рабочий процесс.

3. Возможность подключения к нескольким источникам данных

Работа ELT становится проще, когда инструмент предлагает встроенную связь с различными источниками и пунктами назначения. Перед покупкой инструмента ознакомьтесь с библиотекой поддерживаемых им разъемов. В идеале инструмент ELT должен иметь встроенную возможность подключения к популярным облачным базам данных и платформам хранения, таким как Amazon S3, Azure Blob, Snowflake и Amazon Redshift и другим.

Создание ELT-конвейеров с помощью Astera Centerprise

Astera Centerprise — это инструмент интеграции данных без кода с мощным механизмом ETL/ELT. С AsteraELT или режим оптимизации pushdownвы можете передать логику преобразования исходной или целевой базе данных, если они находятся на одном сервере. Вот почему Astera Centerprise является идеальным решением ELT:

1. Поддержка различных облачных платформ, таких как Snowflake, Redshift, Amazon S3 и хранилище BLOB-объектов, что делает его идеальным решением для облачных сред.
2. Два режима опускания: частичное и полное опускание. AsteraИнтеллектуальный алгоритм решает, какой из двух вариантов лучше всего подходит для выполнения работы.
3. Режим ELT выполняет автоматически сгенерированные SQL-запросы в месте назначения.
4. Встроенная поддержка SQL для преобразований, включая объединение, агрегирование, объединение, маршрутизацию, переключение, различные типы поиска и стратегии написания базы данных.

Минимизируйте время создания конвейеров ELT с помощью Astera Centerprise

Посмотреть демо

AsteraФункциональные возможности ELT в сочетании с мощными возможностями автоматизации и оркестрации рабочих процессов ускоряют интеграцию больших объемов данных, сводя к минимуму задержку. С Astera Centerprise, вы можете использовать возможности ELT и оптимизировать производительность даже самых сложных потоков данных.

Вы можете скачать Astera CenterpriseАвтора 14-дневная бесплатная пробная версия сегодня интегрировать огромные объемы данных с невероятной скоростью.