Integrace dat: ETL vs. ELT – Komplexní globální průvodce

V dnešním světě řízeném daty se podniky silně spoléhají na integraci dat, aby získaly cenné poznatky a činily informovaná rozhodnutí. Extract, Transform, Load (ETL) a Extract, Load, Transform (ELT) jsou dva základní přístupy k integraci dat, každý s vlastními silnými a slabými stránkami. Tento průvodce poskytuje komplexní přehled o ETL a ELT, pomáhá vám porozumět jejich rozdílům, výhodám, nevýhodám a tomu, kdy zvolit nejlepší přístup pro vaši organizaci.

Porozumění integraci dat

Integrace dat je proces kombinování dat z různých zdrojů do jednotného pohledu. Tato konsolidovaná data mohou být následně použita pro reporting, analytiku a další účely business intelligence. Efektivní integrace dat je klíčová pro organizace, které se snaží:

Získat ucelený pohled na své obchodní operace.
Zlepšit kvalitu a konzistenci dat.
Umožnit rychlejší a přesnější rozhodování.
Podporovat pokročilé analytické a strojové učení iniciativy.

Bez správné integrace dat se organizace často potýkají s datovými sily, nekonzistentními formáty dat a potížemi s efektivním přístupem a analýzou dat. To může vést k promarněným příležitostem, nepřesnému reportingu a špatnému rozhodování.

Co je ETL (Extract, Transform, Load)?

ETL je tradiční proces integrace dat, který zahrnuje tři hlavní kroky:

Extrakce (Extract): Data jsou extrahována z různých zdrojových systémů, jako jsou databáze, aplikace a ploché soubory.
Transformace (Transform): Extrahovaná data jsou transformována a čištěna, aby se zajistila konzistence a kvalita. To může zahrnovat čištění dat, převod datových typů, agregaci dat a obohacování dat.
Načtení (Load): Transformovaná data jsou načtena do cílového datového skladu nebo datového tržiště.

V tradičním procesu ETL se transformační krok provádí na vyhrazeném ETL serveru nebo pomocí specializovaných ETL nástrojů. Tím je zajištěno, že do datového skladu jsou načtena pouze čistá a konzistentní data.

Výhody ETL

Zlepšená kvalita dat: Data jsou před načtením do datového skladu vyčištěna a transformována, což zajišťuje kvalitu a konzistenci dat.
Snížené zatížení datového skladu: Datový sklad ukládá pouze čistá a transformovaná data, což snižuje zátěž zpracování na samotném datovém skladu.
Kompatibilita se staršími systémy: ETL je vhodný pro integraci dat ze starších systémů, které nemusí být kompatibilní s moderními technologiemi zpracování dat.
Bezpečnost dat: Citlivá data mohou být během procesu transformace maskována nebo anonymizována, což zajišťuje bezpečnost dat a soulad s předpisy.

Nevýhody ETL

Úzké hrdlo v transformaci: Transformační krok se může stát úzkým hrdlem, zejména při zpracování velkých objemů dat.
Složitost a náklady: Procesy ETL mohou být složité a vyžadovat specializované nástroje a odborné znalosti, což zvyšuje náklady a složitost integrace dat.
Omezená škálovatelnost: Tradiční architektury ETL mohou mít problémy se škálováním, aby zvládly rostoucí objemy a rychlost moderních dat.
Opožděný přístup k surovým datům: Analytici a datoví vědci nemusí mít přístup k surovým, netransformovaným datům, což omezuje jejich schopnost zkoumat a analyzovat data různými způsoby.

Příklad ETL v praxi

Představte si globální e-commerce společnost, která potřebuje konsolidovat prodejní data z různých regionálních databází do centrálního datového skladu. Proces ETL by zahrnoval:

Extrakci prodejních dat z databází v Severní Americe, Evropě a Asii.
Transformaci dat za účelem standardizace formátů měn, formátů data a kódů produktů. To může také zahrnovat výpočet celkových prodejů, slev a daní.
Načtení transformovaných dat do centrálního datového skladu pro reporting a analýzu.

Co je ELT (Extract, Load, Transform)?

ELT je modernější přístup k integraci dat, který využívá výpočetní výkon moderních datových skladů. V procesu ELT jsou data:

Extrahována: Data jsou extrahována z různých zdrojových systémů.
Načtena: Extrahovaná data jsou načtena přímo do datového skladu nebo datového jezera v jejich surovém, netransformovaném stavu.
Transformována: Data jsou transformována v rámci datového skladu nebo datového jezera pomocí výpočetního výkonu samotného datového skladu.

ELT využívá škálovatelnost a výpočetní kapacity moderních cloudových datových skladů jako jsou Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery a Azure Synapse Analytics. Tyto datové sklady jsou navrženy tak, aby zvládaly velké objemy dat a efektivně prováděly složité transformace.

Výhody ELT

Škálovatelnost a výkon: ELT využívá škálovatelnost a výpočetní výkon moderních datových skladů, což umožňuje rychlejší integraci a analýzu dat.
Flexibilita a agilita: ELT umožňuje větší flexibilitu při transformaci dat, protože data mohou být transformována na vyžádání, aby vyhovovala měnícím se obchodním požadavkům.
Přístup k surovým datům: Datoví vědci a analytici mají přístup k surovým, netransformovaným datům, což jim umožňuje zkoumat a analyzovat data různými způsoby.
Snížené náklady na infrastrukturu: ELT eliminuje potřebu vyhrazených ETL serverů, což snižuje náklady na infrastrukturu a složitost.

Nevýhody ELT

Zatížení datového skladu: Transformační krok se provádí v datovém skladu, což může zvýšit zátěž zpracování na datovém skladu.
Obavy o kvalitu dat: Načítání surových dat do datového skladu může vyvolat obavy o kvalitu dat, pokud data nejsou řádně ověřena a vyčištěna.
Bezpečnostní rizika: Surová data mohou obsahovat citlivé informace, které je třeba chránit. Musí být zavedena řádná bezpečnostní opatření, aby se zabránilo neoprávněnému přístupu.
Vyžaduje výkonný datový sklad: ELT vyžaduje výkonný datový sklad s dostatečným výpočetním výkonem a úložnou kapacitou.

Příklad ELT v praxi

Představte si nadnárodní maloobchodní společnost, která sbírá data z různých zdrojů, včetně pokladních systémů, webové analytiky a sociálních médií. Proces ELT by zahrnoval:

Extrakci dat ze všech těchto zdrojů.
Načtení surových dat do cloudového datového jezera, jako je Amazon S3 nebo Azure Data Lake Storage.
Transformaci dat v cloudovém datovém skladu, jako je Snowflake nebo Google BigQuery, za účelem vytváření agregovaných reportů, provádění segmentace zákazníků a identifikace prodejních trendů.

ETL vs. ELT: Klíčové rozdíly

Následující tabulka shrnuje klíčové rozdíly mezi ETL a ELT:

Vlastnost	ETL	ELT
Místo transformace	Vyhrazený ETL server	Datový sklad/Datové jezero
Objem dat	Vhodné pro menší objemy dat	Vhodné pro velké objemy dat
Škálovatelnost	Omezená škálovatelnost	Vysoká škálovatelnost
Kvalita dat	Vysoká kvalita dat (transformace před načtením)	Vyžaduje validaci a čištění dat v datovém skladu
Náklady	Vyšší náklady na infrastrukturu (vyhrazené ETL servery)	Nižší náklady na infrastrukturu (využívá cloudový datový sklad)
Složitost	Může být složitý, vyžaduje specializované ETL nástroje	Méně složitý, využívá schopnosti datového skladu
Přístup k datům	Omezený přístup k surovým datům	Plný přístup k surovým datům

Kdy zvolit ETL vs. ELT

Volba mezi ETL a ELT závisí na několika faktorech, včetně:

Objem dat: Pro malé až střední objemy dat může být ETL dostačující. Pro velké objemy dat je obecně preferován ELT.
Složitost dat: Pro složité transformace dat může být ETL nezbytný k zajištění kvality a konzistence dat. Pro jednodušší transformace může být ELT efektivnější.
Schopnosti datového skladu: Pokud máte výkonný datový sklad s dostatečným výpočetním výkonem a úložnou kapacitou, je ELT životaschopnou možností. Pokud je váš datový sklad omezený v zdrojích, může být lepší volbou ETL.
Bezpečnost dat a soulad s předpisy: Pokud máte přísné požadavky na bezpečnost dat a soulad s předpisy, může být preferován ETL pro maskování nebo anonymizaci citlivých dat před načtením do datového skladu.
Dovednosti a odborné znalosti: Pokud máte tým s odbornými znalostmi v nástrojích a technologiích ETL, může být ETL snadnější implementovat a spravovat. Pokud máte tým s odbornými znalostmi v oblasti datových skladů a cloudových technologií, může být lepší volbou ELT.
Rozpočet: ETL obvykle zahrnuje vyšší počáteční náklady na nástroje a infrastrukturu. ELT využívá stávající zdroje cloudového datového skladu, což může potenciálně snížit celkové náklady.

Zde je podrobnější rozpis, kdy zvolit který přístup:

Zvolte ETL, když:

Máte přísné požadavky na kvalitu dat a potřebujete zajistit, aby data byla před načtením do datového skladu čistá a konzistentní.
Potřebujete integrovat data ze starších systémů, které nejsou kompatibilní s moderními technologiemi zpracování dat.
Máte omezený výpočetní výkon a úložnou kapacitu ve svém datovém skladu.
Potřebujete maskovat nebo anonymizovat citlivá data před načtením do datového skladu.
Máte tým s odbornými znalostmi v nástrojích a technologiích ETL.

Zvolte ELT, když:

Máte velké objemy dat a potřebujete je zpracovávat rychle a efektivně.
Potřebujete na datech provádět složité transformace.
Máte výkonný datový sklad s dostatečným výpočetním výkonem a úložnou kapacitou.
Chcete dát datovým vědcům a analytikům přístup k surovým, netransformovaným datům.
Chcete snížit náklady na infrastrukturu využitím zdrojů cloudového datového skladu.
Máte tým s odbornými znalostmi v oblasti datových skladů a cloudových technologií.

Hybridní přístupy

V některých případech může být nejefektivnějším řešením hybridní přístup, který kombinuje prvky ETL i ELT. Můžete například použít ETL k provedení počátečního čištění a transformace dat před jejich načtením do datového jezera a poté použít ELT k provedení dalších transformací v rámci datového jezera. Tento přístup vám umožňuje využít silné stránky ETL i ELT a zároveň zmírnit jejich slabé stránky.

Nástroje a technologie

Pro implementaci procesů ETL a ELT je k dispozici několik nástrojů a technologií. Mezi oblíbené možnosti patří:

Nástroje ETL

Informatica PowerCenter: Komplexní platforma ETL s širokou škálou funkcí a schopností.
IBM DataStage: Další populární platforma ETL se zaměřením na kvalitu a správu dat.
Talend Data Integration: Open-source nástroj ETL s uživatelsky přívětivým rozhraním a širokou škálou konektorů.
Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Nástroj ETL, který je součástí sady Microsoft SQL Server.
AWS Glue: Plně spravovaná služba ETL na AWS.

Nástroje a platformy ELT

Snowflake: Cloudový datový sklad s výkonnými schopnostmi transformace dat.
Amazon Redshift: Plně spravovaná služba datového skladu na AWS.
Google BigQuery: Bezserverový, vysoce škálovatelný datový sklad na Google Cloud.
Azure Synapse Analytics: Cloudový datový sklad a analytická služba na Azure.
dbt (Data Build Tool): Populární open-source nástroj pro transformaci dat v datových skladech.

Při výběru nástrojů a technologií pro ETL a ELT zvažte faktory jako:

Škálovatelnost: Dokáže nástroj zvládnout objem a rychlost vašich dat?
Integrace: Integruje se nástroj s vašimi stávajícími zdroji dat a datovým skladem?
Snadnost použití: Je nástroj snadno použitelný a spravovatelný?
Náklady: Jaké jsou celkové náklady na vlastnictví, včetně licencí, infrastruktury a údržby?
Podpora: Je pro nástroj k dispozici adekvátní podpora a dokumentace?

Osvědčené postupy pro integraci dat

Bez ohledu na to, zda zvolíte ETL nebo ELT, dodržování osvědčených postupů je klíčové pro úspěšnou integraci dat:

Definujte jasné obchodní požadavky: Před zahájením projektu integrace dat jasně definujte své obchodní požadavky a cíle. To vám pomůže určit rozsah projektu a data, která je třeba integrovat.
Vypracujte strategii integrace dat: Vypracujte komplexní strategii integrace dat, která nastíní celkovou architekturu, nástroje a procesy pro integraci dat.
Implementujte správu dat (Data Governance): Implementujte zásady a postupy správy dat, abyste zajistili kvalitu, konzistenci a bezpečnost dat.
Automatizujte procesy integrace dat: Co nejvíce automatizujte procesy integrace dat, abyste snížili manuální úsilí a zlepšili efektivitu.
Monitorujte datové kanály: Monitorujte kanály integrace dat, abyste rychle identifikovali a vyřešili problémy.
Testujte a ověřujte data: Testujte a ověřujte data v průběhu celého procesu integrace dat, abyste zajistili kvalitu a přesnost dat.
Dokumentujte procesy integrace dat: Důkladně dokumentujte procesy integrace dat, abyste zajistili udržovatelnost a přenos znalostí.
Zvažte bezpečnost dat: Implementujte vhodná bezpečnostní opatření k ochraně citlivých dat během integrace. To zahrnuje šifrování dat, řízení přístupu a maskování dat.
Zajistěte soulad s předpisy: Zajistěte, aby vaše procesy integrace dat byly v souladu se všemi relevantními předpisy a standardy, jako jsou GDPR, CCPA a HIPAA.
Neustále se zlepšujte: Neustále monitorujte a zlepšujte své procesy integrace dat, abyste optimalizovali výkon a přizpůsobili se měnícím se obchodním požadavkům.

Globální aspekty integrace dat

Při práci s daty z globálních zdrojů je nezbytné zvážit následující:

Lokalizace dat: Lokalizace dat se týká ukládání a zpracování dat v hranicích konkrétní země nebo regionu. Předpisy jako GDPR v Evropě a podobné zákony v jiných zemích vyžadují, aby se podniky řídily zásadami lokalizace dat. To může ovlivnit, kde je hostován váš datový sklad nebo datové jezero a jak jsou data přenášena přes hranice.
Datová suverenita: Úzce souvisí s lokalizací dat, datová suverenita zdůrazňuje, že data podléhají zákonům a předpisům země, ve které se nacházejí. Podniky si musí být vědomy těchto předpisů a dodržovat je při integraci dat z různých zemí.
Časová pásma: Různé regiony fungují v různých časových pásmech. Zajistěte, aby vaše procesy integrace dat správně zpracovávaly převody časových pásem, aby se předešlo nesrovnalostem a zajistil se přesný reporting.
Převod měn: Při práci s finančními daty z různých zemí zajistěte, aby byly převody měn zpracovány přesně. Používejte spolehlivá data o směnných kurzech a zvažte dopad kolísání měn.
Jazyk a kódování znaků: Data z různých regionů mohou být v různých jazycích a používat různá kódování znaků. Zajistěte, aby vaše procesy integrace dat dokázaly správně zpracovávat různé jazyky a kódování znaků.
Kulturní rozdíly: Buďte si vědomi kulturních rozdílů, které mohou ovlivnit interpretaci a analýzu dat. Například formáty data, formáty čísel a formáty adres se mohou v jednotlivých zemích lišit.
Rozdíly v kvalitě dat: Kvalita dat se může v různých regionech výrazně lišit. Implementujte kontroly kvality dat a procesy čištění, abyste zajistili, že data jsou konzistentní a přesná, bez ohledu na jejich zdroj.

Například nadnárodní korporace integrující zákaznická data ze svých provozů v Německu, Japonsku a Spojených státech musí zvážit soulad s GDPR pro německá zákaznická data, zákon o ochraně osobních údajů (PIPA) pro japonská zákaznická data a různé státní zákony o ochraně soukromí ve Spojených státech. Společnost musí také řešit různé formáty data (např. DD.MM.YYYY v Německu, YYYY/MM/DD v Japonsku, MM/DD/YYYY ve Spojených státech), převody měn pro prodejní data a potenciální jazykové odlišnosti v zákaznické zpětné vazbě.

Budoucnost integrace dat

Oblast integrace dat se neustále vyvíjí, poháněna rostoucími objemy a složitostí dat. Některé klíčové trendy formující budoucnost integrace dat zahrnují:

Cloud-nativní integrace dat: Vzestup cloud computingu vedl k vývoji cloud-nativních řešení pro integraci dat, která jsou navržena tak, aby využívala škálovatelnost, flexibilitu a nákladovou efektivitu cloudu.
Integrace dat s podporou umělé inteligence: Umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) se používají k automatizaci a zlepšování procesů integrace dat. Nástroje pro integraci dat s podporou AI mohou automaticky objevovat zdroje dat, identifikovat problémy s kvalitou dat a doporučovat transformace dat.
Datová tkanina (Data Fabric): Datová tkanina je jednotná architektura, která umožňuje přístup k datům bez ohledu na to, kde se nacházejí. Datové tkaniny poskytují konzistentní a bezpečný způsob přístupu a správy dat v různých prostředích, včetně on-premise, cloudu a edge.
Integrace dat v reálném čase: Poptávka po datech v reálném čase rychle roste. Integrace dat v reálném čase umožňuje podnikům přistupovat k datům a analyzovat je v okamžiku jejich vzniku, což jim umožňuje činit rychlejší a informovanější rozhodnutí.
Samoobslužná integrace dat: Samoobslužná integrace dat umožňuje obchodním uživatelům přistupovat k datům a integrovat je bez potřeby specializovaných IT dovedností. To může pomoci demokratizovat data a urychlit rozhodování založené na datech.

Závěr

Výběr správného přístupu k integraci dat je pro organizace, které chtějí odemknout hodnotu svých dat, klíčový. ETL a ELT jsou dva odlišné přístupy, každý s vlastními výhodami a nevýhodami. ETL je vhodný pro scénáře, kde je prvořadá kvalita dat a objemy dat jsou relativně malé. ELT je lepší volbou pro organizace, které se potýkají s velkými objemy dat a využívají moderní cloudové datové sklady.

Porozuměním rozdílům mezi ETL a ELT a pečlivým zvážením vašich specifických obchodních požadavků si můžete vybrat nejlepší přístup pro vaši organizaci a vybudovat strategii integrace dat, která podporuje vaše obchodní cíle. Nezapomeňte zvážit globální požadavky na správu a lokalizaci dat, abyste zajistili soulad s předpisy a udrželi integritu dat napříč vašimi mezinárodními operacemi.