Andmete integreerimine: ETL vs. ELT – põhjalik ülemaailmne juhend

Tänapäeva andmepõhises maailmas toetuvad ettevõtted oluliselt andmete integreerimisele, et saada väärtuslikku teavet ja teha teadlikke otsuseid. Väljavõtmine, transformeerimine, laadimine (ETL) ja väljavõtmine, laadimine, transformeerimine (ELT) on kaks peamist lähenemist andmete integreerimisele, millest kummalgi on oma tugevused ja nõrkused. See juhend annab põhjaliku ülevaate ETL-ist ja ELT-st, aidates teil mõista nende erinevusi, eeliseid, puudusi ja seda, millal valida oma organisatsiooni jaoks parim lähenemisviis.

Andmete integreerimise mõistmine

Andmete integreerimine on protsess, mille käigus ühendatakse andmed erinevatest allikatest ühtseks vaateks. Seda konsolideeritud andmestikku saab seejärel kasutada aruandluseks, analüütikaks ja muudeks äriteabe eesmärkideks. Tõhus andmete integreerimine on ülioluline organisatsioonidele, kes soovivad:

Saada terviklik ülevaade oma äritegevusest.
Parandada andmete kvaliteeti ja järjepidevust.
Võimaldada kiiremat ja täpsemat otsuste tegemist.
Toetada täiustatud analüütika ja masinõppe algatusi.

Ilma nõuetekohase andmete integreerimiseta maadlevad organisatsioonid sageli andmesiilode, ebajärjekindlate andmevormingute ning raskustega andmete tõhusal kättesaamisel ja analüüsimisel. See võib viia kasutamata võimaluste, ebatäpse aruandluse ja halbade otsusteni.

Mis on ETL (väljavõtmine, transformeerimine, laadimine)?

ETL on traditsiooniline andmete integreerimise protsess, mis hõlmab kolme peamist sammu:

Väljavõtmine: Andmed võetakse välja erinevatest allikasüsteemidest, nagu andmebaasid, rakendused ja tekstifailid.
Transformeerimine: Väljavõetud andmed transformeeritakse ja puhastatakse, et tagada järjepidevus ja kvaliteet. See võib hõlmata andmete puhastamist, andmetüübi teisendamist, andmete koondamist ja andmete rikastamist.
Laadimine: Transformeeritud andmed laaditakse sihtandmelattu või andmevirna.

Traditsioonilises ETL-protsessis teostatakse transformeerimisetapp spetsiaalses ETL-serveris või spetsiaalsete ETL-tööriistade abil. See tagab, et andmelattu laaditakse ainult puhtad ja järjepidevad andmed.

ETL-i eelised

Parem andmekvaliteet: Andmed puhastatakse ja transformeeritakse enne andmelattu laadimist, tagades andmete kvaliteedi ja järjepidevuse.
Väiksem koormus andmelale: Andmeladu salvestab ainult puhtaid ja transformeeritud andmeid, vähendades töötlemiskoormust andmelao enda peal.
Ühilduvus pärandsüsteemidega: ETL sobib hästi andmete integreerimiseks pärandsüsteemidest, mis ei pruugi olla ühilduvad kaasaegsete andmetöötlustehnoloogiatega.
Andmete turvalisus: Tundlikke andmeid saab transformeerimisprotsessi käigus maskeerida või anonüümida, tagades andmete turvalisuse ja vastavuse nõuetele.

ETL-i puudused

Pudelikael transformeerimisel: Transformeerimisetapp võib muutuda pudelikaelaks, eriti suurte andmemahtude korral.
Keerukus ja maksumus: ETL-protsessid võivad olla keerukad ning nõuda spetsiaalseid ETL-tööriistu ja ekspertteadmisi, mis suurendab andmete integreerimise kulusid ja keerukust.
Piiratud skaleeritavus: Traditsioonilised ETL-arhitektuurid võivad raskustesse sattuda kaasaegsete andmete kasvavate mahtude ja kiirusega toimetulekul.
Viivitatud juurdepääs toorandmetele: Analüütikutel ja andmeteadlastel ei pruugi olla juurdepääsu tooretele, transformeerimata andmetele, mis piirab nende võimet andmeid erinevatel viisidel uurida ja analüüsida.

ETL-i näide praktikas

Kujutage ette ülemaailmset e-kaubanduse ettevõtet, mis peab koondama müügiandmed erinevatest piirkondlikest andmebaasidest kesksesse andmelattu. ETL-protsess hõlmaks:

Põhja-Ameerika, Euroopa ja Aasia andmebaasidest müügiandmete väljavõtmist.
Andmete transformeerimist, et standardiseerida valuutavorminguid, kuupäevavorminguid ja tootekoodide. See võib hõlmata ka müügikoguste, allahindluste ja maksude arvutamist.
Transformeeritud andmete laadimist kesksesse andmelattu aruandluse ja analüüsi jaoks.

Mis on ELT (väljavõtmine, laadimine, transformeerimine)?

ELT on kaasaegsem andmete integreerimise lähenemisviis, mis kasutab kaasaegsete andmeladude töötlemisvõimsust. ELT-protsessis andmed:

Võetakse välja: Andmed võetakse välja erinevatest allikasüsteemidest.
Laaditakse: Väljavõetud andmed laaditakse otse andmelattu või andmejärve nende toorel, transformeerimata kujul.
Transformeeritakse: Andmed transformeeritakse andmelao või andmejärve sees, kasutades andmelao enda töötlemisvõimsust.

ELT kasutab kaasaegsete pilveandmeladude nagu Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery ja Azure Synapse Analytics skaleeritavust ja töötlemisvõimalusi. Need andmelaod on loodud suurte andmemahtude käsitlemiseks ja keerukate transformatsioonide tõhusaks teostamiseks.

ELT-i eelised

Skaleeritavus ja jõudlus: ELT kasutab kaasaegsete andmeladude skaleeritavust ja töötlemisvõimsust, võimaldades kiiremat andmete integreerimist ja analüüsi.
Paindlikkus ja agiilsus: ELT võimaldab suuremat paindlikkust andmete transformeerimisel, kuna andmeid saab transformeerida vastavalt vajadusele, et vastata muutuvatele ärivajadustele.
Juurdepääs toorandmetele: Andmeteadlastel ja analüütikutel on juurdepääs tooretele, transformeerimata andmetele, mis võimaldab neil andmeid erinevatel viisidel uurida ja analüüsida.
Väiksemad taristukulud: ELT kaotab vajaduse spetsiaalsete ETL-serverite järele, vähendades taristukulusid ja keerukust.

ELT-i puudused

Andmelao koormus: Transformeerimisetapp teostatakse andmelao sees, mis võib suurendada andmelao töötlemiskoormust.
Andmekvaliteedi mured: Toorandmete laadimine andmelattu võib tekitada andmekvaliteedi probleeme, kui andmeid ei valideerita ja puhastata nõuetekohaselt.
Turvariskid: Toorandmed võivad sisaldada tundlikku teavet, mida tuleb kaitsta. Volitamata juurdepääsu vältimiseks tuleb rakendada nõuetekohaseid turvameetmeid.
Nõuab võimsat andmeladu: ELT nõuab võimsat andmeladu, millel on piisav töötlemisvõimsus ja salvestusmaht.

ELT-i näide praktikas

Kujutage ette rahvusvahelist jaemüügiettevõtet, mis kogub andmeid erinevatest allikatest, sealhulgas müügikohasüsteemidest, veebisaidi analüütikast ja sotsiaalmeedia platvormidelt. ELT-protsess hõlmaks:

Andmete väljavõtmist kõigist nendest allikatest.
Toorandmete laadimist pilveandmejärve, näiteks Amazon S3 või Azure Data Lake Storage.
Andmete transformeerimist pilveandmelaos, näiteks Snowflake või Google BigQuery, et luua koondaruandeid, teostada kliendisegmentatsiooni ja tuvastada müügitrende.

ETL vs. ELT: peamised erinevused

Järgnev tabel võtab kokku peamised erinevused ETL-i ja ELT-i vahel:

Tunnus	ETL	ELT
Transformeerimise asukoht	Spetsiaalne ETL-server	Andmeladu/Andmejärv
Andmemaht	Sobib väiksematele andmemahtudele	Sobib suurtele andmemahtudele
Skaleeritavus	Piiratud skaleeritavus	Kõrge skaleeritavus
Andmekvaliteet	Kõrge andmekvaliteet (transformeerimine enne laadimist)	Nõuab andmete valideerimist ja puhastamist andmelao sees
Maksumus	Kõrgemad taristukulud (spetsiaalsed ETL-serverid)	Madalamad taristukulud (kasutab pilveandmeladu)
Keerukus	Võib olla keeruline, nõuab spetsiaalseid ETL-tööriistu	Vähem keeruline, kasutab andmelao võimalusi
Juurdepääs andmetele	Piiratud juurdepääs toorandmetele	Täielik juurdepääs toorandmetele

Millal valida ETL vs. ELT

Valik ETL-i ja ELT-i vahel sõltub mitmest tegurist, sealhulgas:

Andmemaht: Väikeste kuni keskmise suurusega andmemahtude puhul võib ETL olla piisav. Suurte andmemahtude puhul eelistatakse üldiselt ELT-d.
Andmete keerukus: Keerukate andmete transformatsioonide jaoks võib ETL olla vajalik andmekvaliteedi ja järjepidevuse tagamiseks. Lihtsamate transformatsioonide jaoks võib ELT olla tõhusam.
Andmelao võimekus: Kui teil on võimas andmeladu piisava töötlemisvõimsuse ja salvestusmahuga, on ELT elujõuline valik. Kui teie andmelao ressursid on piiratud, võib ETL olla parem valik.
Andmete turvalisus ja vastavus: Kui teil on ranged andmete turvalisuse ja vastavuse nõuded, võidakse eelistada ETL-i, et maskeerida või anonüümida tundlikke andmeid enne andmelattu laadimist.
Oskused ja ekspertiis: Kui teil on meeskond, kellel on kogemusi ETL-tööriistade ja -tehnoloogiatega, võib ETL-i olla lihtsam rakendada ja hallata. Kui teil on meeskond, kellel on kogemusi andmeladude ja pilvetehnoloogiatega, võib ELT paremini sobida.
Eelarve: ETL hõlmab tavaliselt suuremaid esialgseid kulusid ETL-tööriistadele ja taristule. ELT kasutab olemasolevaid pilveandmelao ressursse, mis võib vähendada üldkulusid.

Siin on üksikasjalikum jaotus, millal valida kumbki lähenemisviis:

Valige ETL, kui:

Teil on ranged andmekvaliteedi nõuded ja peate tagama, et andmed on puhtad ja järjepidevad enne andmelattu laadimist.
Peate integreerima andmeid pärandsüsteemidest, mis ei ühildu kaasaegsete andmetöötlustehnoloogiatega.
Teie andmelaos on piiratud töötlemisvõimsus ja salvestusmaht.
Peate maskeerima või anonüümima tundlikke andmeid enne andmelattu laadimist.
Teil on meeskond, kellel on kogemusi ETL-tööriistade ja -tehnoloogiatega.

Valige ELT, kui:

Teil on suured andmemahud ja peate neid kiiresti ja tõhusalt töötlema.
Peate andmetega tegema keerukaid transformatsioone.
Teil on võimas andmeladu piisava töötlemisvõimsuse ja salvestusmahuga.
Soovite anda andmeteadlastele ja analüütikutele juurdepääsu tooretele, transformeerimata andmetele.
Soovite vähendada taristukulusid, kasutades pilveandmelao ressursse.
Teil on meeskond, kellel on kogemusi andmeladude ja pilvetehnoloogiatega.

Hübriidsed lähenemised

Mõnel juhul võib kõige tõhusamaks lahenduseks olla hübriidne lähenemisviis, mis ühendab nii ETL-i kui ka ELT-i elemente. Näiteks võite kasutada ETL-i esialgseks andmete puhastamiseks ja transformeerimiseks enne andmete laadimist andmejärve ning seejärel kasutada ELT-d edasiste transformatsioonide tegemiseks andmejärves. See lähenemisviis võimaldab teil ära kasutada nii ETL-i kui ka ELT-i tugevusi, leevendades samal ajal nende nõrkusi.

Tööriistad ja tehnoloogiad

ETL- ja ELT-protsesside rakendamiseks on saadaval mitmeid tööriistu ja tehnoloogiaid. Mõned populaarsed valikud on järgmised:

ETL-i tööriistad

Informatica PowerCenter: Põhjalik ETL-platvorm laia funktsioonide ja võimaluste valikuga.
IBM DataStage: Teine populaarne ETL-platvorm, mis keskendub andmekvaliteedile ja -haldusele.
Talend Data Integration: Avatud lähtekoodiga ETL-tööriist kasutajasõbraliku liidese ja laia konnektorite valikuga.
Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): ETL-tööriist, mis on osa Microsoft SQL Serveri komplektist.
AWS Glue: Täielikult hallatud ETL-teenus AWS-is.

ELT-i tööriistad ja platvormid

Snowflake: Pilvepõhine andmeladu võimsate andmete transformeerimise võimalustega.
Amazon Redshift: Täielikult hallatud andmelaoteenus AWS-is.
Google BigQuery: Serverivaba, kõrge skaleeritavusega andmeladu Google Cloud'is.
Azure Synapse Analytics: Pilvepõhine andmelao- ja analüütikateenus Azure'is.
dbt (Data Build Tool): Populaarne avatud lähtekoodiga tööriist andmete transformeerimiseks andmeladudes.

ETL-i ja ELT-i tööriistade ja tehnoloogiate valimisel arvestage selliste teguritega nagu:

Skaleeritavus: Kas tööriist suudab hallata teie andmete mahtu ja kiirust?
Integratsioon: Kas tööriist integreerub teie olemasolevate andmeallikate ja andmelaoga?
Kasutusmugavus: Kas tööriista on lihtne kasutada ja hallata?
Maksumus: Milline on omandi kogukulu, sealhulgas litsentsimine, taristu ja hooldus?
Tugi: Kas tööriistale on saadaval piisav tugi ja dokumentatsioon?

Andmete integreerimise parimad tavad

Sõltumata sellest, kas valite ETL-i või ELT-i, on edukaks andmete integreerimiseks ülioluline järgida parimaid tavasid:

Määratlege selged ärinõuded: Määratlege selgelt oma ärinõuded ja eesmärgid enne andmete integreerimise projekti alustamist. See aitab teil määrata projekti ulatuse ja integreeritavad andmed.
Arendage andmete integreerimise strateegia: Arendage välja põhjalik andmete integreerimise strateegia, mis kirjeldab üldist arhitektuuri, tööriistu ja protsesse andmete integreerimiseks.
Rakendage andmehaldus: Rakendage andmehalduse põhimõtteid ja protseduure, et tagada andmete kvaliteet, järjepidevus ja turvalisus.
Automatiseerige andmete integreerimise protsessid: Automatiseerige andmete integreerimise protsesse nii palju kui võimalik, et vähendada käsitsi tööd ja parandada tõhusust.
Jälgige andmete integreerimise torustikke: Jälgige andmete integreerimise torustikke, et tuvastada ja lahendada probleemid kiiresti.
Testige ja valideerige andmeid: Testige ja valideerige andmeid kogu andmete integreerimise protsessi vältel, et tagada andmete kvaliteet ja täpsus.
Dokumenteerige andmete integreerimise protsessid: Dokumenteerige andmete integreerimise protsessid põhjalikult, et tagada hooldatavus ja teadmiste edasiandmine.
Arvestage andmete turvalisusega: Rakendage asjakohaseid turvameetmeid tundlike andmete kaitsmiseks andmete integreerimise ajal. See hõlmab andmete krüpteerimist, juurdepääsukontrolle ja andmete maskeerimist.
Tagage vastavus: Veenduge, et teie andmete integreerimise protsessid vastavad kõigile asjakohastele eeskirjadele ja standarditele, nagu GDPR, CCPA ja HIPAA.
Pidev parendamine: Jälgige ja parendage pidevalt oma andmete integreerimise protsesse, et optimeerida jõudlust ja kohaneda muutuvate ärinõuetega.

Globaalsed kaalutlused andmete integreerimisel

Globaalsetest allikatest pärit andmetega töötamisel on oluline arvestada järgmisega:

Andmete lokaliseerimine: Andmete lokaliseerimine tähendab andmete säilitamist ja töötlemist konkreetse riigi või piirkonna piires. Määrused nagu GDPR Euroopas ja sarnased seadused teistes riikides nõuavad ettevõtetelt andmete lokaliseerimise põhimõtete järgimist. See võib mõjutada seda, kus teie andmeladu või andmejärv asub ja kuidas andmeid üle piiride edastatakse.
Andmesuveräänsus: Tihedalt seotud andmete lokaliseerimisega, rõhutab andmesuveräänsus, et andmed alluvad selle riigi seadustele ja määrustele, kus need asuvad. Ettevõtted peavad olema teadlikud ja järgima neid määrusi erinevatest riikidest pärit andmete integreerimisel.
Ajavööndid: Erinevad piirkonnad tegutsevad erinevates ajavööndites. Veenduge, et teie andmete integreerimise protsessid käsitleksid ajavööndi teisendusi õigesti, et vältida lahknevusi ja tagada täpne aruandlus.
Valuutakonversioon: Erinevatest riikidest pärit finantsandmetega tegelemisel veenduge, et valuutakonversioonid käsitletaks täpselt. Kasutage usaldusväärseid vahetuskursi andmeid ja arvestage valuutakõikumiste mõjuga.
Keel ja märgistik: Erinevatest piirkondadest pärit andmed võivad olla erinevates keeltes ja kasutada erinevaid märgistikke. Veenduge, et teie andmete integreerimise protsessid saaksid korrektselt hakkama erinevate keelte ja märgistike töötlemisega.
Kultuurilised erinevused: Olge teadlik kultuurilistest erinevustest, mis võivad mõjutada andmete tõlgendamist ja analüüsi. Näiteks võivad kuupäevavormingud, numbrivormingud ja aadressivormingud riigiti erineda.
Andmekvaliteedi erinevused: Andmekvaliteet võib eri piirkondades oluliselt erineda. Rakendage andmekvaliteedi kontrolle ja puhastusprotsesse, et tagada andmete järjepidevus ja täpsus, olenemata nende allikast.

Näiteks peab rahvusvaheline korporatsioon, mis integreerib kliendiandmeid oma tegevustest Saksamaal, Jaapanis ja Ameerika Ühendriikides, arvestama GDPR-i vastavusega Saksa kliendiandmete puhul, isikuandmete kaitse seadusega (PIPA) Jaapani kliendiandmete puhul ning erinevate osariikide privaatsusseadustega Ameerika Ühendriikides. Ettevõte peab käsitlema ka erinevaid kuupäevavorminguid (nt DD/MM/YYYY Saksamaal, YYYY/MM/DD Jaapanis, MM/DD/YYYY Ameerika Ühendriikides), müügiandmete valuutakonversioone ja võimalikke keelelisi erinevusi klientide tagasisides.

Andmete integreerimise tulevik

Andmete integreerimise valdkond areneb pidevalt, ajendatuna andmete kasvavast mahust ja keerukusest. Mõned peamised suundumused, mis kujundavad andmete integreerimise tulevikku, on järgmised:

Pilvepõhine andmete integreerimine: Pilvandmetöötluse tõus on viinud pilvepõhiste andmete integreerimise lahenduste väljatöötamiseni, mis on loodud ära kasutama pilve skaleeritavust, paindlikkust ja kulutõhusust.
Tehisintellektil põhinev andmete integreerimine: Tehisintellekti (AI) ja masinõpet (ML) kasutatakse andmete integreerimise protsesside automatiseerimiseks ja parandamiseks. AI-põhised andmete integreerimise tööriistad võivad automaatselt avastada andmeallikaid, tuvastada andmekvaliteedi probleeme ja soovitada andmete transformatsioone.
Andmekangas (Data Fabric): Andmekangas on ühtne arhitektuur, mis võimaldab juurdepääsu andmetele olenemata nende asukohast. Andmekangad pakuvad järjepidevat ja turvalist viisi andmete haldamiseks erinevates keskkondades, sealhulgas kohapeal, pilves ja servas.
Reaalajas andmete integreerimine: Nõudlus reaalajas andmete järele kasvab kiiresti. Reaalajas andmete integreerimine võimaldab ettevõtetel pääseda juurde ja analüüsida andmeid nende tekkimise hetkel, võimaldades neil teha kiiremaid ja teadlikumaid otsuseid.
Iseseisev andmete integreerimine: Iseseisev andmete integreerimine annab ärikasutajatele võimaluse pääseda juurde ja integreerida andmeid ilma spetsiaalsete IT-oskuste vajaduseta. See aitab andmeid demokratiseerida ja kiirendada andmepõhist otsuste tegemist.

Kokkuvõte

Õige andmete integreerimise lähenemisviisi valimine on ülioluline organisatsioonidele, kes soovivad oma andmete väärtust avada. ETL ja ELT on kaks erinevat lähenemisviisi, millest kummalgi on oma eelised ja puudused. ETL sobib hästi stsenaariumideks, kus andmekvaliteet on esmatähtis ja andmemahud on suhteliselt väikesed. ELT on parem valik organisatsioonidele, kes tegelevad suurte andmemahtudega ja kasutavad kaasaegseid pilveandmeladusid.

Mõistes erinevusi ETL-i ja ELT-i vahel ning hoolikalt kaaludes oma konkreetseid ärinõudeid, saate valida oma organisatsiooni jaoks parima lähenemisviisi ja ehitada andmete integreerimise strateegia, mis toetab teie ärieesmärke. Pidage meeles, et arvestada tuleb globaalsete andmehalduse ja lokaliseerimise nõuetega, et tagada vastavus ja säilitada andmete terviklikkus teie rahvusvahelistes tegevustes.