ETL и ELT: что это, основные различия, этапы процессов

1. ETL и ELT: основные отличия
2. Что такое ETL?
3. Что такое ELT?
4. Этапы процессов ELT и ETL
5. Когда лучше использовать ETL, а когда ELT?

Чем больше объем данных в компании, тем более эффективные технологии по управлению и обработке данных необходимы бизнесу. Инструменты ETL и ELT играют ключевую роль в процессе обработки данных и загрузки их в системы для анализа и дальнейшего использования. Далее рассмотрим подробнее основные принципы и различия между этими двумя процессами.

ETL и ELT: основные отличия

ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform) — это процессы управления данными. ETL представляет собой процесс извлечения данных из различных источников, их трансформации (очистка, преобразование, объединение) и загрузки в целевую базу данных или хранилище данных. ELT — это процесс, при котором данные сначала извлекаются и загружаются в хранилище данных, а затем происходит их трансформация. Обе системы играют важную роль в обработке данных компании, обеспечивая их достоверность для дальнейшей аналитики.

Основные отличия подходов:

1. Порядок процесса трансформации данных;
2. Работа с разным размером данных (системы ELT обрабатывают более большие объемы данных);
3. Работа с неструктурированными данными: в процессе ELT в целевое хранилище данных или базу данных могут передаваться как структурированные, так и неструктурированные данные, в отличие от ETL.

Что такое ETL?

Система ETL позволяет выполнять различные задачи по интеграции, такие как наполнение хранилищ данных, миграция данных и межсистемная интеграция. С помощью инструментов ETL можно извлечь данные из внешних источников, преобразовать и загрузить в другие системы. В настоящее время такие технологии являются важным инструментом для создания отчетов и аналитики.

Система ETL помогает компаниям решать разнообразные бизнес-задачи, основной из которых является получение достоверной информации для анализа. ETL применяется:

• при интеграции данных в процессе наполнения озер и хранилищ данных;
• при передаче данных для последующего машинного обучения;
• при объединении и структуризации данных о спросе, покупках и других аспектах;
• при интеграции информации IoT в одну систему;
• при проверке качества данных и их очистке;
• при репликации данных и их передаче в облако.

Среди преимуществ ETL: наличие контролируемой среды для сложных преобразований, возможность приводить данные из разных систем в единый согласованный формат и осуществлять сложные преобразования данных, вносить значительные изменения в структуру данных, снижать требования к ресурсам аналитики благодаря трансформации данных до загрузки в целевую систему, также это может приводить к уменьшению их объема, что экономит место и снижает затраты на инфраструктуру. ETL способствует повышению производительности запросов на этапе загрузки в целевую систему при трансформации данных и обеспечивает безопасность данных (есть возможность шифрования), это актуально при отправке данных во внешние системы.

Из недостатков ETL: необходимость достаточного количества ресурсов, вычислительной мощности и емкости хранилища при большом объеме данных, риск пропуска данных, если правила преобразования не достаточно разработаны и протестированы, предварительная трансформация данных увеличивает время загрузки данных в целевую систему.

Что такое ELT?

ELT-подход работы с данными решает те же интеграционные задачи, что и ETL, но имеет свои особенности. При ETL необходимо сначала определить, какие действия будут выполнены с данными, задать метрики и затем приступать к загрузке и использованию данных. А при ELT трансформация данных переносится на конец процесса и выполняется  по требованию в зависимости от конкретных задач и запросов. Это обеспечивает большую гибкость в использовании данных.

ELT-подход становится все более популярным с развитием технологий хранения данных, таких как озера данных и облачные хранилища, которые позволяют эффективно обрабатывать данные после их загрузки. В том числе это касается больших объемов данных.

Плюсы ELT:

• Быстрая загрузка большого объема данных в целевую систему, так как их трансформация происходит после загрузки;
• Гибкость обработки данных и возможности расширенной аналитики;
• Возможность обработки больших объемов данных;
• Широкое применение в работе с облачными хранилищами;
• Низкая вероятность потери данных при изменении методологии или появлении ошибок.

Минусы ELT:

• Необработанные данные требуют больше времени для аналитики;
• Необходимость дополнительных инструментов для управления качеством данных;
• Большие затраты на инфраструктуру и хранение данных;
• Зависимость от конкретных решений для хранения данных.

Этапы процессов ELT и ETL

Работа ETL состоит из нескольких этапов:

1. Извлечение данных из источника

В качестве источников информации могут выступать различные виды систем, бизнес приложения, мобильные приложения, веб-сайты, инструменты передачи данных с датчиков IoT, транзакционные и аналитические СУБД, структурированные и неструктурированные файлы и т.д. Данные из различных источников зачастую имеют разные форматы, поэтому важно определить целевые данные и связи между данными и их источником. На этом этапе проверяется соответствие извлеченной информации исходной, наличие нежелательных данных и соответствие информации требованиям хранилища, в которое будут перенесены данные.

На этом этапе важно учитывать:

• количество и состав данных, загруженных из источника;
• требования к времени загрузки данных;
• особенности загрузки;
• загрузку данных с ошибками (может потребоваться разделение пакета файлов на части).

2. Трансформация данных

На этом этапе данные подвергаются преобразованию, агрегации, обогащению и другим операциям для подготовки к загрузке.

3. Загрузка данных в целевую систему

Существуют различные способы загрузки данных:

• первичная загрузка, когда данные загружаются в систему-приемник впервые;
• инкрементная загрузка, при которой данные обновляются периодически;
• полное обновление, когда все содержимое системы-приемника удаляется и заменяется последними данными.

В случае процесса ELT этапы загрузки и трансформации данных меняются местами. Поэтому процесс выглядит следующим образом:

1. Извлечение данных из источника

Данные могут быть извлечены полностью или частично.

2. Загрузка данных в целевую систему

После извлечения данные загружаются в целевую систему. Этот этап включает в себя различные методы загрузки данных, такие как инкрементная, полная или потоковая загрузка.

3. Трансформация данных

После загрузки данных в целевую систему происходит их трансформация. На этом этапе данные обрабатываются, очищаются, преобразуются и агрегируются для дальнейшего использования. ELT обычно используется в случаях, когда требуется обработка больших объемов данных и когда хранилище данных обладает достаточной мощностью для выполнения трансформаций после загрузки, так как эта работа с данными происходит в целевой системе.

Когда лучше использовать ETL и ELT?

Выбор инструментов ETL и ELT зависит от конкретных требований проекта, объема данных, сложности трансформаций и доступных ресурсов. Следующие вопросы помогут определиться с выбором:

• Какой объем данных необходимо обработать и есть ли много неструктурированных данных?
• Какие типы данных есть (структурированные, полуструктурированные, нестуркутурированные)? Как часто они обновляются и изменяются?
• Каковы требования к скорости обработки данных?
• Какие инструменты и технологии для обработки данных уже используются в компании, какие облачные решения, и поддерживают ли они ELT?
• Нуждаются ли данные для загрузки в целевую систему в сложной трансформации?
• Есть ли у сотрудников в компании навыки работы с ETL и ELT-инструментами?
• Какие аналитические задачи стоят перед компанией, необходимы ли гибкие возможности для анализа данных?
• Есть ли требования по безопасности данных и управлению доступом к данным?
• Какой бюджет есть для работы с ETL и ELT-инструментами, есть ли ресурсы для поддержки выбранного подхода?
• Будет ли в будущем увеличиваться объем данных и сложность аналитики?

ELT подходит, когда требуется быстрая загрузка данных без предварительной трансформации, сохранение необработанных или неизмененных данных для анализа, обработка данных в условиях, близких к реальному времени, и когда происходят частые изменения в структуре данных.

ETL обычно применяется в случаях, когда нужна значительная трансформация данных перед загрузкой в целевое хранилище данных, при наличии сложных требований к структурированию данных, при работе с большими объемами данных, когда необходимо оптимизировать процесс трансформации перед загрузкой, при работе с устаревшими системами, когда требуется преобразовать данные. Также при ETL снижается риск утечки конфиденциальной информации, создаются агрегированные наборы данных во время преобразования.

Интегрировать корпоративные данные для создания отчетности и подготовки данных для аналитики удобно с помощью решения Плюс7 ФормИТ. Его можно использовать при решении задач построения единого цифрового пространства и цифровой компании, в основе которой лежит интеграция и быстрый обмен данными между подразделениями или юридическими лицами. Из ключевых возможностей решения: выгрузка данных из любых источников, обработка любых типов данных, улучшение качества данных, маскирование, работа с Hadoop, формирование документов по требованию, управление рассылками и шаблонами.

Плюс7 ФормИТ может использоваться в разных сферах бизнеса. Например, для интеграции данных его использовал Московский кредитный банк. Задачи, которые требовалось решить компании: быстрое и точное построение аналитической и управленческой отчётности для различных подразделений банка, замещение иностранной ETL-платформы отечественным аналогом без потери эффективности и нарушения бизнес-процессов, бесперебойная поставка качественных, актуальных и достоверных данных для принятия управленческих решений на их основе. В результате использования решения в сжатые сроки была подготовлена и начата миграция на отечественную ETL-платформу без потери операционной эффективности, а также произошло выполнение SLA по поставке данных в срок.

Сравнительные характеристики процессов:

При интеграции данных компаниями широко используются инструменты ETL и ELT. Они автоматически передают информацию в хранилище из разных источников, структурируют и повышают качество данных. Это положительно сказывается на аналитике и способствует увеличению прибыли в бизнесе.

Узнать подробности про ETL-решение Плюс7 ФормИТ

Вам может быть интересно

Запись мероприятия

Дата Саммит 2024
Прыжок в эру ИИ

Получить запись

Запись вебинара

Данные в масштабах банков:
ETL-решение для финансовой отрасли (кейс МКБ)

Получить запись

История успеха

Интеграция данных для Московского кредитного банка

Читать историю успеха

Олег Гиацинтов

Технический директор DIS Group

Один из ведущих экспертов России во многих областях, связанных с Big Data и стратегическим управлением данными, включая интеграцию данных, обеспечение их качества, управления знаниями и построение датацентричных бизнес-процессов.