ETL или ELT: что лучше? Полное руководство (2025)

ETL (извлечение, преобразование, загрузка) — это традиционный подход к анализу и хранению данных в течение последних нескольких десятилетий. Однако сегодня у нас также есть возможность ELT (извлечение, загрузка, преобразование) альтернативный подход к обработке данных. С момента появления ELT всегда велись споры о том, какой подход лучше.

Цель этого блога — раз и навсегда положить конец спору о ETL и ELT.

Создавайте автоматизированные конвейеры ETL без кода за 5 минут. 

Выясни как

ETL против ELT: противостояние

ETL и ELT оба важны Интеграция данных стратегии с разными путями к одной и той же цели — сделать данные доступными и полезными для лиц, принимающих решения. Хотя оба играют ключевую роль, их фундаментальные различия могут иметь серьезные последствия для обработки, хранения и анализа данных.

Давайте рассмотрим, что произойдет, если поменять местами «Т» и «Л».

Что такое ETL?

Прежде чем выбирать между ETL и ELT, важно понять значение каждого термина.

Итак, что такое ЭТЛ?

ETL традиционно был важным шагом в процессе интеграции данных, который помогает передавать данные из разрозненных источников данных в целевой пункт назначения.

ETL начинается с извлечения данных из разных источников в промежуточное пространство. Эти данные не всегда могут быть единообразными и часто имеют разные форматы. Передача этих данных непосредственно в пункт назначения часто приводит к ошибкам. Поэтому лучше всего очистить его и проверить, чтобы в конечный пункт назначения доходили только качественные данные.

После преобразования очищенные данные загружаются в указанные места назначения.

ETL имеет важное значение в современных процессах бизнес-аналитики, поскольку позволяет интегрировать необработанные структурированные или неструктурированные данные из разных источников в одном месте для извлечения бизнес-информации.

Некоторые люди часто задают вопрос: «Устарел ли ETL?»

Ответ на этот вопрос зависит от потребностей организации, например, от того, сколько у нее систем данных, нужно ли им преобразовывать эти данные, нужен ли им своевременный доступ к скомпилированным данным и т. д.

Прежде чем мы углубимся в то, когда ETL является лучшим выбором, сначала поймите, что такое ELT.

Что такое ЭЛТ?

ELT смысл сильно отличается от ETL. Начальный этап ELT работает так же, как ETL, что означает, что сначала необработанные данные извлекаются из различных источников данных. В отличие от ETL, где данные сначала преобразуются перед загрузкой, в ELT данные загружаются непосредственно в место назначения, а затем преобразуются внутри места назначения, например информационное хранилище.

Основное преимущество этого подхода заключается в том, что пользователи данных могут легко получить доступ ко всем необработанным данным, когда они им понадобятся.

Важно отметить, что инструменты BI не могут использовать большие данные без их обработки. Итак, следующий шаг — очистка и стандартизация данных. Хранилище ETL нормализует хранимые данные для подготовки индивидуальных информационных панелей и бизнес-отчетов.

По сравнению с ETL, ELT значительно сокращает время загрузки. Более того, ELT является более ресурсоэффективным методом, поскольку он использует возможности обработки адресата.

ELT больше подходит для облачных баз данных, платформ хранения и хранилищ данных, таких как Снежинка or Амазонка Redshift потому что эти платформы способны хранить большие объемы необработанных данных.

Процесс ETL против процесса ELT

ETL-процесс 

An Процесс ETL может использоваться для различных случаев использования, таких как миграция данных, интеграция или просто репликация данных.

В любом случае основной процесс начинается с извлечения данных, при котором данные извлекаются из разрозненных источников, а затем перемещаются в промежуточную область для преобразования. Теперь к этим данным можно применять различные типы преобразований в зависимости от варианта использования. Например, если данные поступают из двух разных источников, преобразование соединения объединит их.

Данные также необходимо очистить и проверить перед отправкой в ​​конечный пункт назначения.

Как только это будет сделано, он наконец загружается в место назначения, которым может быть другая база данных или склад. Пользователи могут выбирать из нескольких вариантов, в основном полной нагрузки и дополнительной нагрузки. При полной загрузке все данные загружаются сразу, а при втором варианте данные загружаются пакетами.

Это создает организованный конвейер с четким маршрутом данных из точки А в точку Б.

Процесс ELT

Процесс ELT начинается так же, как и ETL, то есть с извлечения данных. После извлечения данных они перемещаются в промежуточную область, которая может быть местом временного хранения в целевой системе или отдельной системой хранения. Промежуточное хранение необходимо для проверки данных и обеспечения согласованности данных перед их загрузкой в ​​целевой репозиторий.

Следующий шаг — определение схемы для таблиц данных в целевом репозитории. На этом шаге пользователи должны создать таблицы и определить типы данных столбцов. Затем данные загружаются в целевой репозиторий с помощью инструментов и технологий, таких как скрипты загрузки на основе SQL, конвейеры данныхили инструменты ELT без кода, такие как Astera Конвейер данных.

Узнайте, как инструмент ELT без кода может ускорить интеграцию данных

Попробуй это сейчас!

Архитектура ETL и ELT: 8 ключевых отличий

Давайте посмотрим на некоторые ключевые различия между обоими подходами.

• Процесс трансформации

Порядок процесса преобразования является основным отличием ELT и ETL. Подход ETL обрабатывает и преобразует данные перед их загрузкой. Альтернативно, инструменты ELT не преобразуют данные сразу после извлечения. Вместо этого они загружают данные в хранилище такими, какие они есть. Аналитики данных могут выбирать нужные им данные и преобразовывать их перед анализом.

• Размер данных

Основное различие между ETL и ELT — это размер данных. Хранилища ETL лучше всего работают с небольшими наборами данных. Однако системы ELT могут обрабатывать огромные объемы данных.

• Время загрузки данных

Архитектура ETL и ELT также отличается общим временем ожидания передачи необработанных данных в целевое хранилище. ETL — это трудоемкий процесс, поскольку команды по работе с данными должны сначала загрузить их в промежуточное пространство для преобразования. После этого команда по работе с данными загружает обработанные данные в место назначения.

Архитектура ELT предлагает поддержку неструктурированных данных. Таким образом, это исключает необходимость трансформации перед загрузкой. Таким образом, пользователи могут напрямую передавать данные в хранилище данных, что сокращает время ELT.

• Время анализа данных

Еще одно отличие ETL от ELT — это время, необходимое для выполнения анализа. Поскольку данные в хранилище ETL преобразуются, аналитики данных могут анализировать их без задержек. Но данные, присутствующие в хранилище ELT, не преобразуются. Поэтому аналитикам данных необходимо преобразовывать их по мере необходимости. Такой подход увеличивает время ожидания анализа данных.

• Соответствие требованиям

Кибератаки затронули 155.8 млн человек Граждане США только в 2020 году. Чтобы снизить риск кражи данных, предприятия должны соблюдать CCPA, GDPR, HIPAA и другие правила конфиденциальности данных. Вот почему соответствие является критически важным фактором в дебатах ETL и ELT.

Инструменты ETL удалять конфиденциальную информацию перед ее загрузкой на склад. В результате это предотвращает несанкционированный доступ к данным. С другой стороны, инструменты ELT загружают набор данных в хранилище, не удаляя конфиденциальную информацию. Таким образом, эти данные более уязвимы для нарушений безопасности.

• Поддержка неструктурированных данных 

Поддержка неструктурированных данных — еще одно заметное различие между ETL и ELT. Интеграция ETL совместима с реляционными системы управления базами данных. Следовательно, он не поддерживает неструктурированные данные. Другими словами, вы не можете интегрировать неструктурированные данные, не преобразовав их.

Процесс ELT лишен таких ограничений. Он может передавать структурированные и неструктурированные данные на склад без проблем.

• Сложность трансформации

Еще одним отличием является сложность преобразования. Подход ELT позволяет перемещать большие объемы данных в целевой пункт назначения. Однако вы не можете перенести некоторые расширенные преобразования, такие как определенные типы имен или анализ адресов, в базовую базу данных. Поэтому они должны выполняться на промежуточном сервере. Иногда это может привести к «болоту данных». Отсортировать и очистить эти большие объемы данных, хранящихся в одном месте, вручную непросто.

Традиционный подход ETL значительно упрощает процесс. Это потому, что вы можете очищать данные пакетно перед их загрузкой.

• Доступность инструментов и экспертов 

С Astera От конвейера данных до SSIS и Informatica PowerCenter на рынке представлено множество различных типов ETL-инструментов. Поскольку эта технология существует уже несколько десятилетий, компании могут максимально эффективно использовать эти эффективные инструменты. Однако мы не можем сказать того же о ELT, относительно новой технологии. В результате ресурсы и инструменты ELT для удовлетворения потребностей клиентов ограничены. Более того, на рынке достаточно экспертов по ETL, в то время как специалистов по ELT мало.

ETL против ELT: ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе

Выбор между ETL и ELT зависит от нескольких факторов:

• Объем и разнообразие данных: ELT лучше подходит для обработки больших и разнообразных наборов данных, тогда как ETL хорошо подходит для структурированных данных.
• Скорость обработки: ELT обеспечивает более быструю обработку, тогда как ETL может быть медленнее из-за предварительных преобразований.
• Соответствие требованиям и безопасность: ETL обеспечивает больший контроль над управлением данными перед их хранением, что необходимо для соблюдения нормативных требований.
• Инфраструктура и расходы: ELT использует масштабируемость облака, но может потребовать больше места для хранения, тогда как ETL сокращает потребности в хранилище за счет предварительной обработки.

В таблице ниже представлены некоторые дополнительные различия.

Отраслевые варианты использования:

• Финансы и банковское дело: ETL обеспечивает строгое соблюдение таких нормативных требований, как GDPR и PCI DSS.
• Здравоохранение: ETL идеально подходит для обработки конфиденциальных записей пациентов, обеспечивая соблюдение требований HIPAA.
• Электронная коммерция и розничная торговля: ELT обеспечивает аналитику данных о клиентах в режиме реального времени, используя облачные хранилища.
• Медиа и потоковое вещание: ELT обрабатывает большие объемы неструктурированных данных для персонализированных рекомендаций по контенту.

ETL против ELT: за и против

Давайте рассмотрим несколько заметных плюсов и минусов:

Преимущества конвейера ETL

• Трубопроводы ETL обычно лучше всего подходят для очистки, проверки и преобразования данных перед загрузкой данных в целевую систему.
• С помощью конвейеров ETL вы можете легко объединить данные из нескольких исходных систем в единый согласованный формат..
• Вы можете сохранить текущие платформы источников данных, не беспокоясь о синхронизации данных, поскольку ETL не требует совместного размещения наборов данных.
• Процесс ETL извлекает огромные объемы метаданных и может работать на оборудовании SMP или MPP, которым можно более эффективно управлять и использовать без конфликта производительности с базой данных.
• Конвейеры ETL позволяют применять сложные преобразования данных. Если ваши данные требуют сложной бизнес-логики или значительных изменений в структуре данных, прежде чем их можно будет использовать, ETL предоставляет более контролируемую среду для этих преобразований.
• ETL значительно снижает сложность и требования к ресурсам аналитики. Поскольку преобразования применяются до загрузки данных в целевую систему.
• Вы можете спроектировать конвейеры ETL для пакетной интеграции данных и интеграции данных в реальном времени, а также использовать гибкость обработки данных в зависимости от конкретных требований.

 Недостатки ETL

• Поддержание конвейеров ETL с течением времени может оказаться сложной задачей. По мере развития источников данных и изменения бизнес-требований логику ETL необходимо регулярно обновлять и тестировать.
• If Качество данных проблемы не обнаруживаются и не решаются в процессе ETL, они могут распространиться на последующие системы, что приведет к неправильному анализу и принятию решений.
• Если правила преобразования не будут тщательно разработаны и протестированы, существует риск потери данных или пропуска информации.
• Процесс ETL может быть ресурсоемким, требующим значительной вычислительной мощности и емкости хранилища, особенно для больших наборов данных.

Преимущества конвейера ELT

• ELT позволяет вам быть более гибкими, поскольку вы можете хранить необработанные необработанные данные в хранилище данных или озере данных и использовать их для различных целей и анализа.
• Подход ELT отдает приоритет загрузке данных над преобразованием данных. В результате данные можно быстро загрузить в целевую систему, что делает их доступными для анализа быстрее.
• ELT лучше всего подходит для неструктурированных данных, поскольку он использует подход «схема при чтении», при котором вы можете принимать данные без строгих требований к схеме.
• Конвейеры ELT обеспечивают основу для расширенной аналитики, машинного обучения и проектов по науке о данных, поскольку они позволяют специалистам по данным получать доступ к необработанным данным и манипулировать ими для создания моделей и аналитической информации.
• Конвейеры ELT могут упростить процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка), перекладывая сложные преобразования данных в целевое хранилище данных.
• Самое приятное в конвейерах ELT — это то, что риск потери данных не меньший, поскольку необработанные данные загружаются непосредственно в целевую систему.

Недостатки ELT

1. Конвейеры ELT могут привязать организацию к конкретным решениям для хранения данных, что потенциально может привести к привязке к поставщику и ограничению гибкости.
2. Преобразования повторяются для разных вариантов аналитического использования, что потенциально может привести к избыточности усилий по обработке данных.
3. Необработанные данные, загруженные в хранилище данных, могут быть менее доступными и более сложными для работы бизнес-пользователей и аналитиков данных, что означает больше усилий по созданию удобных для пользователя представлений и преобразований.
4. Конвейеры ELT часто не включают в себя комплексные проверки и преобразования качества данных перед их загрузкой в ​​целевую систему, что требует дополнительных инструментов или поддержки для управление качеством данных.
5. ELT часто полагается на решения для хранения данных, эксплуатация которых может быть дорогостоящей, особенно при работе с большими наборами данных, поскольку затраты на хранение, лицензионные сборы и затраты на инфраструктуру могут быстро разорить вас.

ETL или ELT: какая стратегия управления данными лучше?

Четкого разделения нет»better стратегия». Подход, который вы выберете, зависит от вашей конкретной управление данными запросам наших потенциальных клиентов. Вот когда ETL будет лучшим вариантом по сравнению с ELT:

1. Существуют проблемы конфиденциальности:

Вам необходимо защитить конфиденциальную информацию перед загрузкой данных в пункт назначения. ETL снижает риск утечки конфиденциальной информации. Более того, это гарантирует, что ваша организация не нарушает стандарты соответствия.

2. Историческая наглядность важна:

Исторические данные обеспечивают целостное представление о бизнес-процессах. От клиентов до поставщиков, он предлагает подробную информацию об отношениях с заинтересованными сторонами. ETL — лучший выбор для этой цели. Это может помочь в подготовке пользовательских информационных панелей и точных отчетов.

3. Данные находятся в структурированном формате:

Если вы не уверены, когда использовать ETL, определите характер данных. ETL больше подходит, когда данные структурированы. Хотя вы можете использовать ETL для структурирования неструктурированных данных, вы не можете использовать его для передачи неструктурированных данных в целевой пункт назначения.

4. Вам нужны исторические данные:

Вам требуется комплексный контрольный журнал и историческое отслеживание изменений данных, поскольку процессы ETL позволяют фиксировать и регистрировать действия по преобразованию.

5. Агрегация данных важна:

Агрегирование и суммирование данных из нескольких источников или с разной степенью детализации является ключевым требованием, поскольку ETL позволяет создавать агрегированные наборы данных на этапе преобразования.

6. Вы работаете с устаревшими системами:

Вы имеете дело с устаревшими системами, которые требуют преобразования данных для соответствия целевой схеме.

С другой стороны, мы рекомендуем использовать ELT, когда:

1. Доступность данных является приоритетом:

Вы работаете с большими объемами данных, ELT — ваш лучший выбор, поскольку он может загружать данные в целевое хранилище, как структурированные, так и неструктурированные.

2. Аналитики данных являются экспертами ELT:

В вашей организации есть эксперты ELT, поскольку найти экспертов ELT не так-то просто, поскольку технология все еще развивается.

3. Бюджет не проблема:

Процесс ELT позволяет загружать информацию без преобразований. Однако построение конвейера ELT может быть более техническим и дорогостоящим по сравнению с ETL. Организация с достаточным бюджетом может использовать этот подход.

4. Требуется хранилище необработанных данных:

Вы хотите сохранить необработанные, неизмененные данные для исторического или будущего анализа, поскольку ELT загружает данные в целевой репозиторий перед их преобразованием, что позволяет вам сохранять запись исходных данных.

5. Масштабируемость важна для вас:

Вам необходимо эффективно обрабатывать большие объемы данных, поскольку ELT может использовать масштабируемость облачных хранилищ данных и ресурсов облачных хранилищ данных для преобразований.

6. Требуется обработка в реальном времени или почти в реальном времени:

Ваши требования к обработке данных требуют преобразований или обновлений с малой задержкой, поскольку ELT позволяет загружать данные, как только они становятся доступными, и впоследствии применять преобразования.

7. Схема часто меняется:

Вы ожидаете частых изменений в схеме или структуре данных, поскольку ELT более гибко учитывает изменения схемы, поскольку преобразования выполняются внутри целевого репозитория.

8. Вовлечены сложные преобразования:

Преобразования ваших данных сложны и требуют расширенной обработки, такой как модели машинного обучения или платформы анализа больших данных, которые ELT может эффективно поддерживать.

ETL против ELT? Что насчет ETL? и ЭЛТ?

Дискуссия ETL против ELT позиционирует их как противоположные стратегии интеграции данных, но многие современные предприятия принимают гибридный подход, который использует сильные стороны обоих. Этот метод позволяет организациям оптимизировать производительность, стоимость и масштабируемость на основе конкретных рабочих нагрузок, типов данных и инфраструктуры.

Как работает гибридный подход

В гибридной модели ETL используется для структурированных, критически важных данных, которые требуют преобразований перед загрузкой в ​​целевую систему, в то время как ELT применяется к крупномасштабным, необработанным наборам данных, которые выигрывают от вычислительной мощности на основе облака. Типичный рабочий процесс может выглядеть следующим образом:

1. Первоначальная обработка ETL – Данные извлекаются из операционных систем (например, ERP, CRM) и подвергаются критическим преобразованиям, таким как очистка данных, обогащение и стандартизация, перед загрузкой в ​​промежуточную или подготовительную базу данных.
2. Выполнение ELT на основе облака – Большие объемы необработанных, неструктурированных или полуструктурированных данных (например, журналы, потоки IoT, каналы социальных сетей) загружаются в облачное хранилище данных (например, Snowflake, BigQuery, Redshift) и преобразуются с использованием инструментов обработки или аналитики на основе SQL.
3. Оркестровка и автоматизация – Инструмент оркестровки конвейера данных обеспечивает плавное выполнение, динамически маршрутизируя данные через ETL или ELT на основе бизнес-правил, требований к производительности и соображений стоимости.

Варианты использования гибридного подхода

• Финансовые услуги: ETL используется для преобразования нормативных отчетов перед их сохранением, в то время как ELT позволяет проводить анализ рисков в режиме реального времени на основе необработанных транзакционных данных.
• Электронная коммерция и розничная торговля: ETL обрабатывает структурированные данные о продуктах и ​​продажах для оперативного использования, в то время как ELT поддерживает прогнозирование спроса и анализ настроений клиентов.
• Здравоохранение и науки о жизни: ETL обеспечивает соблюдение HIPAA и других норм, а ELT обеспечивает расширенную аналитику данных пациентов для проведения исследований.
• Производство и Интернет вещей: ETL обрабатывает структурированные данные ERP для составления отчетов, а ELT помогает анализировать крупномасштабные данные датчиков IoT для профилактического обслуживания.

Почему компании внедряют гибридную систему ETL-ELT

1. Оптимизация – Вычислительно интенсивные преобразования происходят в наиболее эффективной среде, как до, так и после загрузки.
2. Эффективность затрат – Использование облачного ELT снижает затраты на локальную обработку, а использование ETL для выборочных преобразований минимизирует расходы на облачное хранение.
3. Гибкость и масштабируемость – Организации могут адаптироваться к меняющимся объемам данных, нормативным требованиям и технологическому прогрессу.

Объединяя ETL и ELT, предприятия получают сбалансированную и эффективную стратегию интеграции данных, соответствующую их потребностям.

Получите лучшее из обоих миров с Astera Конвейер данных

ETL и ELT готовят данные для детального анализа. Независимо от того, какой метод вы выберете, Astera Конвейер данных может удовлетворить ваши потребности.

Как облачное решение для интеграции данных без кода, работающее на базе искусственного интеллекта, Astera Data Pipeline упрощает и оптимизирует операции ETL и ELT. Управляйте процессами ETL, ELT и подготовки данных с помощью интуитивно понятных облачных функций. Объединяйте рабочие процессы с данными, подключайтесь к более чем 100 источникам, а затем создавайте и автоматизируйте рабочие процессы с помощью простых команд на английском языке.

Благодаря подготовке данных в облаке и поддержке всех задержек, Astera Data Pipeline — это мощный инструмент для быстрой и надежной интеграции данных. Настроить демо or поговорить с нашей командой чтобы получить больше информации.

Упростите ETL, повысьте эффективность — возьмите под контроль свой процесс интеграции данных уже сегодня

Загрузите бесплатную пробную версию