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

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 (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.

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.

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.

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.

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.