Чем ETL отличается от ELT, и какой подход лучше?

Select an Image

ETL-процессы используются для подготовки данных для анализа, отчетности и визуализации. Они обладают следующими преимуществами:

1. Обеспечивают высокую степень контроля и стандартизации данных в процессе обработки. Набор данных соответствует требованиям о работе с реляционными структурами для OLAP-инструментов и запросов SQL.
2. Предоставляют контролируемую среду для сложных преобразований, например, если данные требуют значительных изменений в структуре или сложной бизнес-логики.
3. Способствуют увеличению производительности запросов на этапе загрузки в целевое хранилище при правильной оптимизации предварительной трансформации и фильтрации данных.
4. Обеспечивают безопасность данных. В рамках ETL можно удалить или зашифровать конфиденциальные данные еще до загрузки в хранилище, что актуально при необходимости передачи данных во внешние системы или работы компании по международным стандартам защиты персональных данных GDPR (Общий регламент по защите персональных данных) или HIPAA (Акт о передаче и защите данных учреждений здравоохранения).
5. Являются зрелыми технологиями. Существует достаточно проверенных инструментов и платформ ETL, а также специалистов по обработке данных, имеющих опыт настройки ETL.

Несмотря на универсальность для многих сценариев использования, у ETL есть недостатки:

1. Если правила преобразования не будут тщательно разработаны и протестированы, существует риск потери важной части данных во время трансформации. При изменении методологии некоторые исторические данные могут быть также утеряны, т. к. в хранилище хранятся уже обработанные данные.
2. Предварительная трансформация может значительно увеличить время загрузки данных в хранилище, особенно при работе с большими объемами данных.
3. В некоторых случаях предварительное преобразование может привести к утрате гибкости в адаптации к изменениям и новым требованиям бизнеса.
4. При работе с большими объемами данных ETL-процесс может быть ресурсоемким, требующим значительную вычислительную мощность и объем хранилища.

Как работают ETL-системы?

Стандартная схема работы ETL по загрузке и преобразованию данных:

1. Подключение к системам-источникам, определение состава данных, периодичности их выборки и правил отбора данных в выборку
2. Выгрузка данных из источников с помощью SQL запросов или API
3. Валидация данных, их очистка от дублей и ошибок
4. Маппинг — настройка соответствия данных с целевой моделью, когда к валидированной таблице пристраиваются столбцы по количеству справочников целевой модели, а потом в каждой пристроенной ячейке каждой строки проставляются соответствия значений целевых справочников. При маппинге все данные связываются между собой
5. Агрегация — объединение данных в итоговой таблице, необходимое из-за различий в детализации данных в OLTP и OLAP-системах
6. Загрузка данных в систему хранения или витрины с помощью коннекторов, включая информацию о структуре их представления (метаданные)

Select an Image

Что такое ELT?

ELT (Extract, Load, Transform) представляет собой относительно новый подход к обработке данных, при котором они извлекаются из источников и загружаются в целевое облачное хранилище в «сыром» виде, а затем внутри хранилища происходит их трансформация. В ELT не требуется промежуточная среда для трансформации данных.

Select an Image

Преимущества ELT:

1. Процесс ELT включает в себя загрузку данных в облачные хранилища, которые обладают достаточной мощностью, чтобы быстро преобразовывать и обрабатывать огромные наборы данных.
2. Возможность проводить трансформацию и анализ данных внутри хранилища увеличивает адаптивность к изменениям в бизнес-требованиях.
3. Необработанные данные прозрачны и доступны в режиме реального времени для всех бизнес-пользователей.
4. ELT походит для работы с озерами данных. Озеро данных (Data Lake) — это хранилище для больших объемов данных, которое не требует их преобразования перед загрузкой, способно обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. Оно обеспечивает быстрый доступ к данным для анализа и предоставляет основу для расширенной аналитики, ML, Big Data и Data Science.
5. Вероятность потери исторических данных при изменении методологии или наличии ошибки в расчете гораздо ниже, чем при ETL-подходе.

Недостатки ELT:

1. Для эффективной работы ELT требуется мощное хранилище данных, способное обрабатывать и анализировать данные на этапе их загрузки.
2. Проведение трансформации внутри хранилища данных требует дополнительного внимания к безопасности и контролю доступа.
3. ELT часто не включают в себя сложные проверки и преобразования данных перед их загрузкой в целевую систему, что требует использования дополнительных инструментов для управления качеством данных.
4. Технология не так изучена, как ETL, поэтому разработчиков ELT найти сложнее.

Что лучше: ETL или ELT?

ETL эффективен для небольших наборов данных, которые требуют сложных преобразований. После преобразования данных ETL позволяет проводить более эффективный и стабильный анализ данных.

ELT, в свою очередь, подходит для более крупных структурированных и неструктурированных наборов данных, и когда важна своевременность их анализа.

Приводим сравнительную таблицу характеристик процессов:

Гибкий и масштабируемый ELT превосходит ETL с точки зрения универсальности, возможностей быстрой работы с большими массивами различных типов данных. ELT менее затратен по сравнению с локальным ETL.

Но, в то же время, инструменты и компетенции ETL на рынке представлены шире. ETL минимизируют комплаенс-риски, что важно при работе с конфиденциальными данными.

Некоторые компании используют и ETL, и ELT, в зависимости от текущих требований бизнеса. Например, можно использовать ETL для обработки исторических данных, а ELT для доступа к данным в реальном времени.

ETL подойдет, когда

1. Вы работаете с небольшими массивами структурированных данных
2. Вы работаете с конфиденциальной информацией и персональными данными, и вам важно разграничить доступ к ним
3. Нет необходимости или достаточных средств для внедрения озера данных, достаточно OLAP-хранилища
4. Вы работаете с устаревшими системами, которые требуют преобразования данных для соответствия целевой схеме

ELT подойдет, когда

1. Вы работаете с большим объемом структурированных и неструктурированных данных
2. Для вас важно принятие решений в режиме реального времени и прозрачность данных, их обработка с минимальной задержкой
3. Вы работаете с ML, запускаете проект с Big Data или Data Science
4. Вы хотите воспользоваться преимуществами масштабируемости облачных хранилищ и озер данных

Рынок движется к тому, чтобы ELT стал стандартом. Объем, скорость и разнообразие данных за последние годы сильно выросли. Согласно отчету аналитической компаний IDC, только в 2023 году в мире было создано 120 зеттабайт данных, а к 2025 году объем достигнет 163 зеттабайт. Примерно 80% этих данных — неструктурированные.

ELT уже сейчас во многих случаях заменил ETL, особенно в таких сценариях, как миграция данных в облако, использование озер данных, MLOps (практики подготовки данных для внедрения машинного обучения).

***

Команда Qlever Solutions более 10 лет занимается созданием корпоративных аналитических решений, разработкой среды для развертывания аналитических приложений, а также оказывает консалтинговые услуги в области использования внутренних и внешних данных.

1. Внедряем системы бизнес-аналитики на базе платформ PIX BI и Fine BI, проводим проекты миграции на отечественный BI
2. Разрабатываем и внедряем КХД под ключ, от разработки концепции, подбора методологии и построения архитектуры в зависимости от ваших задач, до тестирования и поддержки
3. Предоставляем услуги управления Нормативно-справочной информацией (НСИ, MDM) и помогаем навести порядок в данных с использованием алгоритмов ML

Проектируем и внедряем хранилища данных

А также реализуем ETL/ELT процессы в зависимости от ваших целей и задач

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ