یکپارچه‌سازی داده‌ها: ETL در مقابل ELT - راهنمای جامع جهانی

در دنیای داده‌محور امروز، کسب‌وکارها برای به دست آوردن بینش‌های ارزشمند و اتخاذ تصمیمات آگاهانه، به شدت به یکپارچه‌سازی داده‌ها متکی هستند. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) و استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) دو رویکرد اساسی برای یکپارچه‌سازی داده‌ها هستند که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. این راهنما یک نمای کلی و جامع از ETL و ELT ارائه می‌دهد و به شما کمک می‌کند تا تفاوت‌ها، مزایا، معایب و زمان انتخاب بهترین رویکرد برای سازمان خود را درک کنید.

درک یکپارچه‌سازی داده‌ها

یکپارچه‌سازی داده‌ها فرآیند ترکیب داده‌ها از منابع مختلف در یک نمای واحد است. این داده‌های تلفیقی می‌توانند برای گزارش‌گیری، تحلیل و سایر اهداف هوش تجاری استفاده شوند. یکپارچه‌سازی موثر داده‌ها برای سازمان‌هایی که به دنبال موارد زیر هستند، حیاتی است:

• به دست آوردن دیدی جامع از عملیات کسب‌وکار خود.
• بهبود کیفیت و سازگاری داده‌ها.
• امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر.
• پشتیبانی از تحلیل‌های پیشرفته و ابتکارات یادگیری ماشین.

بدون یکپارچه‌سازی مناسب داده‌ها، سازمان‌ها اغلب با سیلوهای داده، فرمت‌های داده ناسازگار و مشکلاتی در دسترسی و تحلیل موثر داده‌ها مواجه می‌شوند. این امر می‌تواند به از دست رفتن فرصت‌ها، گزارش‌دهی نادرست و تصمیم‌گیری ضعیف منجر شود.

ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) چیست؟

ETL یک فرآیند سنتی یکپارچه‌سازی داده است که شامل سه مرحله اصلی است:

• استخراج (Extract): داده‌ها از سیستم‌های منبع مختلف مانند پایگاه‌های داده، برنامه‌ها و فایل‌های مسطح استخراج می‌شوند.
• تبدیل (Transform): داده‌های استخراج‌شده برای اطمینان از سازگاری و کیفیت، تبدیل و پاکسازی می‌شوند. این مرحله ممکن است شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل نوع داده، تجمیع داده‌ها و غنی‌سازی داده‌ها باشد.
• بارگذاری (Load): داده‌های تبدیل‌شده در انبار داده یا دیتامارت هدف بارگذاری می‌شوند.

در یک فرآیند ETL سنتی، مرحله تبدیل بر روی یک سرور ETL اختصاصی یا با استفاده از ابزارهای تخصصی ETL انجام می‌شود. این کار تضمین می‌کند که فقط داده‌های پاک و سازگار در انبار داده بارگذاری شوند.

مزایای ETL

• کیفیت داده بهبود یافته: داده‌ها قبل از بارگذاری در انبار داده پاکسازی و تبدیل می‌شوند که کیفیت و سازگاری داده‌ها را تضمین می‌کند.
• بار کمتر بر روی انبار داده: انبار داده فقط داده‌های پاک و تبدیل‌شده را ذخیره می‌کند که بار پردازشی روی خود انبار داده را کاهش می‌دهد.
• سازگاری با سیستم‌های قدیمی: ETL برای یکپارچه‌سازی داده‌ها از سیستم‌های قدیمی که ممکن است با فناوری‌های مدرن پردازش داده سازگار نباشند، بسیار مناسب است.
• امنیت داده‌ها: داده‌های حساس می‌توانند در طول فرآیند تبدیل، ماسک‌گذاری یا ناشناس شوند که امنیت و انطباق داده‌ها را تضمین می‌کند.

معایب ETL

• گلوگاه در تبدیل: مرحله تبدیل می‌تواند به یک گلوگاه تبدیل شود، به خصوص هنگام کار با حجم زیادی از داده‌ها.
• پیچیدگی و هزینه: فرآیندهای ETL می‌توانند پیچیده باشند و به ابزارها و تخصص ETL نیاز دارند که هزینه و پیچیدگی یکپارچه‌سازی داده‌ها را افزایش می‌دهد.
• مقیاس‌پذیری محدود: معماری‌های سنتی ETL ممکن است برای مقیاس‌پذیری و مدیریت حجم و سرعت رو به افزایش داده‌های مدرن با مشکل مواجه شوند.
• تأخیر در دسترسی به داده‌های خام: تحلیلگران و دانشمندان داده ممکن است به داده‌های خام و تبدیل‌نشده دسترسی نداشته باشند که توانایی آنها را برای کاوش و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف محدود می‌کند.

مثالی از کاربرد ETL

یک شرکت تجارت الکترونیک جهانی را در نظر بگیرید که نیاز به تلفیق داده‌های فروش از پایگاه‌های داده منطقه‌ای مختلف در یک انبار داده مرکزی دارد. فرآیند ETL شامل موارد زیر خواهد بود:

1. استخراج داده‌های فروش از پایگاه‌های داده در آمریکای شمالی، اروپا و آسیا.
2. تبدیل داده‌ها برای استانداردسازی فرمت‌های ارز، فرمت‌های تاریخ و کدهای محصول. این مرحله همچنین ممکن است شامل محاسبه کل فروش، تخفیف‌ها و مالیات‌ها باشد.
3. بارگذاری داده‌های تبدیل‌شده در انبار داده مرکزی برای گزارش‌گیری و تحلیل.

ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) چیست؟

ELT یک رویکرد مدرن‌تر برای یکپارچه‌سازی داده‌ها است که از قدرت پردازشی انبارهای داده مدرن بهره می‌برد. در فرآیند ELT، داده‌ها به این صورت پردازش می‌شوند:

• استخراج (Extracted): داده‌ها از سیستم‌های منبع مختلف استخراج می‌شوند.
• بارگذاری (Loaded): داده‌های استخراج‌شده مستقیماً به صورت خام و تبدیل‌نشده در انبار داده یا دریاچه داده بارگذاری می‌شوند.
• تبدیل (Transformed): داده‌ها با استفاده از قدرت پردازشی خود انبار داده، در داخل انبار داده یا دریاچه داده تبدیل می‌شوند.

ELT از مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های پردازشی انبارهای داده ابری مدرن مانند Snowflake، Amazon Redshift، Google BigQuery و Azure Synapse Analytics بهره می‌برد. این انبارهای داده برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها و انجام تبدیل‌های پیچیده به طور کارآمد طراحی شده‌اند.

مزایای ELT

• مقیاس‌پذیری و عملکرد: ELT از مقیاس‌پذیری و قدرت پردازشی انبارهای داده مدرن بهره می‌برد که امکان یکپارچه‌سازی و تحلیل سریع‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند.
• انعطاف‌پذیری و چابکی: ELT انعطاف‌پذیری بیشتری در تبدیل داده‌ها فراهم می‌کند، زیرا داده‌ها می‌توانند بر اساس تقاضا برای پاسخگویی به نیازهای متغیر کسب‌وکار تبدیل شوند.
• دسترسی به داده‌های خام: دانشمندان داده و تحلیلگران به داده‌های خام و تبدیل‌نشده دسترسی دارند که به آنها امکان کاوش و تحلیل داده‌ها به روش‌های مختلف را می‌دهد.
• کاهش هزینه‌های زیرساخت: ELT نیاز به سرورهای ETL اختصاصی را از بین می‌برد و هزینه‌ها و پیچیدگی زیرساخت را کاهش می‌دهد.

معایب ELT

• بار انبار داده: مرحله تبدیل در داخل انبار داده انجام می‌شود که می‌تواند بار پردازشی روی انبار داده را افزایش دهد.
• نگرانی‌های کیفیت داده: بارگذاری داده‌های خام در انبار داده می‌تواند نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده ایجاد کند اگر داده‌ها به درستی اعتبارسنجی و پاکسازی نشوند.
• ریسک‌های امنیتی: داده‌های خام ممکن است حاوی اطلاعات حساسی باشند که نیاز به محافظت دارند. باید اقدامات امنیتی مناسبی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز اجرا شود.
• نیازمند انبار داده قدرتمند: ELT به یک انبار داده قدرتمند با قدرت پردازشی و ظرفیت ذخیره‌سازی کافی نیاز دارد.

مثالی از کاربرد ELT

یک شرکت خرده‌فروشی چندملیتی را در نظر بگیرید که داده‌ها را از منابع مختلفی از جمله سیستم‌های نقطه فروش، تحلیل‌های وب‌سایت و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌کند. فرآیند ELT شامل موارد زیر خواهد بود:

1. استخراج داده‌ها از تمام این منابع.
2. بارگذاری داده‌های خام در یک دریاچه داده ابری، مانند Amazon S3 یا Azure Data Lake Storage.
3. تبدیل داده‌ها در یک انبار داده ابری، مانند Snowflake یا Google BigQuery، برای ایجاد گزارش‌های تجمیعی، انجام تقسیم‌بندی مشتریان و شناسایی روندهای فروش.

ETL در مقابل ELT: تفاوت‌های کلیدی

جدول زیر تفاوت‌های کلیدی بین ETL و ELT را خلاصه می‌کند:

ویژگی	ETL	ELT
مکان تبدیل	سرور ETL اختصاصی	انبار داده/دریاچه داده
حجم داده	مناسب برای حجم داده‌های کمتر	مناسب برای حجم داده‌های زیاد
مقیاس‌پذیری	مقیاس‌پذیری محدود	مقیاس‌پذیری بالا
کیفیت داده	کیفیت داده بالا (تبدیل قبل از بارگذاری)	نیازمند اعتبارسنجی و پاکسازی داده در انبار داده
هزینه	هزینه‌های زیرساخت بالاتر (سرورهای ETL اختصاصی)	هزینه‌های زیرساخت پایین‌تر (بهره‌گیری از انبار داده ابری)
پیچیدگی	می‌تواند پیچیده باشد، نیازمند ابزارهای تخصصی ETL	پیچیدگی کمتر، بهره‌گیری از قابلیت‌های انبار داده
دسترسی به داده	دسترسی محدود به داده‌های خام	دسترسی کامل به داده‌های خام

چه زمانی ETL را در مقابل ELT انتخاب کنیم

انتخاب بین ETL و ELT به عوامل متعددی بستگی دارد، از جمله:

• حجم داده: برای حجم داده‌های کوچک تا متوسط، ETL ممکن است کافی باشد. برای حجم داده‌های زیاد، ELT به طور کلی ترجیح داده می‌شود.
• پیچیدگی داده: برای تبدیل‌های پیچیده داده، ETL ممکن است برای اطمینان از کیفیت و سازگاری داده‌ها ضروری باشد. برای تبدیل‌های ساده‌تر، ELT می‌تواند کارآمدتر باشد.
• قابلیت‌های انبار داده: اگر یک انبار داده قدرتمند با قدرت پردازشی و ظرفیت ذخیره‌سازی کافی دارید، ELT یک گزینه مناسب است. اگر انبار داده شما از نظر منابع محدود است، ETL ممکن است انتخاب بهتری باشد.
• امنیت و انطباق داده‌ها: اگر الزامات سختگیرانه‌ای برای امنیت و انطباق داده‌ها دارید، ETL ممکن است برای ماسک‌گذاری یا ناشناس کردن داده‌های حساس قبل از بارگذاری در انبار داده ترجیح داده شود.
• مهارت‌ها و تخصص: اگر تیمی با تخصص در ابزارها و فناوری‌های ETL دارید، پیاده‌سازی و مدیریت ETL ممکن است آسان‌تر باشد. اگر تیمی با تخصص در انبارداری داده و فناوری‌های ابری دارید، ELT ممکن است مناسب‌تر باشد.
• بودجه: ETL معمولاً هزینه‌های اولیه بالاتری برای ابزارها و زیرساخت ETL دارد. ELT از منابع موجود انبار داده ابری استفاده می‌کند و به طور بالقوه هزینه‌های کلی را کاهش می‌دهد.

در ادامه، تفکیک دقیق‌تری از زمان انتخاب هر رویکرد ارائه شده است:

ETL را انتخاب کنید زمانی که:

• الزامات سختگیرانه‌ای برای کیفیت داده دارید و باید اطمینان حاصل کنید که داده‌ها قبل از بارگذاری در انبار داده، پاک و سازگار هستند.
• نیاز به یکپارچه‌سازی داده‌ها از سیستم‌های قدیمی دارید که با فناوری‌های مدرن پردازش داده سازگار نیستند.
• قدرت پردازشی و ظرفیت ذخیره‌سازی محدودی در انبار داده خود دارید.
• نیاز به ماسک‌گذاری یا ناشناس کردن داده‌های حساس قبل از بارگذاری در انبار داده دارید.
• تیمی با تخصص در ابزارها و فناوری‌های ETL دارید.

ELT را انتخاب کنید زمانی که:

• حجم زیادی از داده‌ها را دارید و نیاز به پردازش سریع و کارآمد آن دارید.
• نیاز به انجام تبدیل‌های پیچیده روی داده‌ها دارید.
• یک انبار داده قدرتمند با قدرت پردازشی و ظرفیت ذخیره‌سازی کافی دارید.
• می‌خواهید به دانشمندان داده و تحلیلگران امکان دسترسی به داده‌های خام و تبدیل‌نشده را بدهید.
• می‌خواهید با بهره‌گیری از منابع انبار داده ابری، هزینه‌های زیرساخت را کاهش دهید.
• تیمی با تخصص در انبارداری داده و فناوری‌های ابری دارید.

رویکردهای ترکیبی

در برخی موارد، یک رویکرد ترکیبی که عناصر ETL و ELT را با هم ترکیب می‌کند، ممکن است موثرترین راه‌حل باشد. به عنوان مثال، می‌توانید از ETL برای انجام پاکسازی و تبدیل اولیه داده‌ها قبل از بارگذاری آنها در یک دریاچه داده استفاده کنید و سپس از ELT برای انجام تبدیل‌های بیشتر در داخل دریاچه داده استفاده کنید. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا از نقاط قوت هر دو رویکرد ETL و ELT بهره‌مند شوید و در عین حال نقاط ضعف آنها را کاهش دهید.

ابزارها و فناوری‌ها

ابزارها و فناوری‌های متعددی برای پیاده‌سازی فرآیندهای ETL و ELT موجود است. برخی از گزینه‌های محبوب عبارتند از:

ابزارهای ETL

• Informatica PowerCenter: یک پلتفرم جامع ETL با طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها و قابلیت‌ها.
• IBM DataStage: یکی دیگر از پلتفرم‌های محبوب ETL با تمرکز بر کیفیت و حاکمیت داده.
• Talend Data Integration: یک ابزار ETL منبع‌باز با رابط کاربری آسان و طیف گسترده‌ای از اتصال‌دهنده‌ها.
• Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): یک ابزار ETL که بخشی از مجموعه Microsoft SQL Server است.
• AWS Glue: یک سرویس ETL کاملاً مدیریت‌شده در AWS.

ابزارها و پلتفرم‌های ELT

• Snowflake: یک انبار داده مبتنی بر ابر با قابلیت‌های قدرتمند تبدیل داده.
• Amazon Redshift: یک سرویس انبار داده کاملاً مدیریت‌شده در AWS.
• Google BigQuery: یک انبار داده بدون سرور و بسیار مقیاس‌پذیر در Google Cloud.
• Azure Synapse Analytics: یک سرویس انبار داده و تحلیل مبتنی بر ابر در Azure.
• dbt (Data Build Tool): یک ابزار منبع‌باز محبوب برای تبدیل داده‌ها در انبارهای داده.

هنگام انتخاب ابزارها و فناوری‌ها برای ETL و ELT، عواملی مانند موارد زیر را در نظر بگیرید:

• مقیاس‌پذیری: آیا ابزار می‌تواند حجم و سرعت داده‌های شما را مدیریت کند؟
• یکپارچه‌سازی: آیا ابزار با منابع داده و انبار داده موجود شما یکپارچه می‌شود؟
• سهولت استفاده: آیا استفاده و مدیریت ابزار آسان است؟
• هزینه: هزینه کل مالکیت، از جمله صدور مجوز، زیرساخت و نگهداری چقدر است؟
• پشتیبانی: آیا پشتیبانی و مستندات کافی برای ابزار موجود است؟

بهترین شیوه‌ها برای یکپارچه‌سازی داده‌ها

صرف نظر از اینکه ETL یا ELT را انتخاب می‌کنید، پیروی از بهترین شیوه‌ها برای یکپارچه‌سازی موفق داده‌ها حیاتی است:

• تعریف نیازمندی‌های شفاف کسب‌وکار: قبل از شروع پروژه یکپارچه‌سازی داده، نیازمندی‌ها و اهداف کسب‌وکار خود را به وضوح تعریف کنید. این به شما کمک می‌کند تا محدوده پروژه و داده‌هایی که باید یکپارچه شوند را تعیین کنید.
• توسعه استراتژی یکپارچه‌سازی داده: یک استراتژی جامع یکپارچه‌سازی داده تدوین کنید که معماری کلی، ابزارها و فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده را مشخص کند.
• پیاده‌سازی حاکمیت داده: سیاست‌ها و رویه‌های حاکمیت داده را برای اطمینان از کیفیت، سازگاری و امنیت داده‌ها پیاده‌سازی کنید.
• خودکارسازی فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده: فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده را تا حد امکان خودکار کنید تا تلاش دستی کاهش یابد و کارایی بهبود یابد.
• نظارت بر خطوط لوله یکپارچه‌سازی داده: بر خطوط لوله یکپارچه‌سازی داده نظارت کنید تا مشکلات را به سرعت شناسایی و حل کنید.
• آزمایش و اعتبارسنجی داده‌ها: داده‌ها را در طول فرآیند یکپارچه‌سازی آزمایش و اعتبارسنجی کنید تا از کیفیت و دقت داده‌ها اطمینان حاصل شود.
• مستندسازی فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده: فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده را به طور کامل مستند کنید تا قابلیت نگهداری و انتقال دانش تضمین شود.
• در نظر گرفتن امنیت داده‌ها: اقدامات امنیتی مناسب را برای محافظت از داده‌های حساس در طول یکپارچه‌سازی داده پیاده‌سازی کنید. این شامل رمزگذاری داده‌ها، کنترل‌های دسترسی و ماسک‌گذاری داده‌ها است.
• اطمینان از انطباق: اطمینان حاصل کنید که فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده شما با تمام مقررات و استانداردهای مربوطه مانند GDPR، CCPA و HIPAA مطابقت دارد.
• بهبود مستمر: به طور مداوم فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده خود را برای بهینه‌سازی عملکرد و انطباق با نیازهای متغیر کسب‌وکار نظارت و بهبود بخشید.

ملاحظات جهانی برای یکپارچه‌سازی داده‌ها

هنگام کار با داده‌ها از منابع جهانی، در نظر گرفتن موارد زیر ضروری است:

• بومی‌سازی داده‌ها: بومی‌سازی داده‌ها به ذخیره و پردازش داده‌ها در مرزهای یک کشور یا منطقه خاص اشاره دارد. مقرراتی مانند GDPR در اروپا و قوانین مشابه در سایر کشورها، کسب‌وکارها را ملزم به پایبندی به اصول بومی‌سازی داده‌ها می‌کند. این ممکن است بر محل میزبانی انبار داده یا دریاچه داده شما و نحوه انتقال داده‌ها بین مرزها تأثیر بگذارد.
• حاکمیت داده‌ها: حاکمیت داده‌ها که ارتباط نزدیکی با بومی‌سازی داده‌ها دارد، تأکید می‌کند که داده‌ها تابع قوانین و مقررات کشوری هستند که در آن قرار دارند. کسب‌وکارها باید هنگام یکپارچه‌سازی داده‌ها از کشورهای مختلف، از این مقررات آگاه بوده و آنها را رعایت کنند.
• مناطق زمانی: مناطق مختلف در مناطق زمانی متفاوتی فعالیت می‌کنند. اطمینان حاصل کنید که فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده شما تبدیل‌های منطقه زمانی را به درستی انجام می‌دهند تا از مغایرت‌ها جلوگیری کرده و گزارش‌دهی دقیق را تضمین کنند.
• تبدیل ارز: هنگام کار با داده‌های مالی از کشورهای مختلف، اطمینان حاصل کنید که تبدیل ارز به درستی انجام می‌شود. از داده‌های نرخ ارز معتبر استفاده کنید و تأثیر نوسانات ارزی را در نظر بگیرید.
• زبان و کدگذاری کاراکترها: داده‌های مناطق مختلف ممکن است به زبان‌های مختلف و با استفاده از کدگذاری‌های کاراکتری متفاوت باشند. اطمینان حاصل کنید که فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده شما می‌توانند زبان‌ها و کدگذاری‌های کاراکتری مختلف را به درستی مدیریت کنند.
• تفاوت‌های فرهنگی: از تفاوت‌های فرهنگی که ممکن است بر تفسیر و تحلیل داده‌ها تأثیر بگذارد آگاه باشید. به عنوان مثال، فرمت‌های تاریخ، فرمت‌های اعداد و فرمت‌های آدرس ممکن است در کشورهای مختلف متفاوت باشد.
• تفاوت‌های کیفیت داده: کیفیت داده می‌تواند به طور قابل توجهی در مناطق مختلف متفاوت باشد. بررسی‌های کیفیت داده و فرآیندهای پاکسازی را برای اطمینان از سازگاری و دقت داده‌ها، صرف نظر از منبع آنها، پیاده‌سازی کنید.

به عنوان مثال، یک شرکت چندملیتی که داده‌های مشتریان را از عملیات خود در آلمان، ژاپن و ایالات متحده یکپارچه می‌کند، باید انطباق با GDPR را برای داده‌های مشتریان آلمانی، قانون حفاظت از اطلاعات شخصی (PIPA) را برای داده‌های مشتریان ژاپنی و قوانین مختلف حریم خصوصی در سطح ایالتی را در ایالات متحده در نظر بگیرد. این شرکت همچنین باید با فرمت‌های مختلف تاریخ (مثلاً DD/MM/YYYY در آلمان، YYYY/MM/DD در ژاپن، MM/DD/YYYY در ایالات متحده)، تبدیل ارز برای داده‌های فروش و تفاوت‌های زبانی بالقوه در بازخورد مشتریان سروکار داشته باشد.

آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها

حوزه یکپارچه‌سازی داده‌ها به طور مداوم در حال تحول است و توسط حجم و پیچیدگی روزافزون داده‌ها هدایت می‌شود. برخی از روندهای کلیدی که آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها را شکل می‌دهند عبارتند از:

• یکپارچه‌سازی داده بومی ابر: ظهور رایانش ابری منجر به توسعه راه‌حل‌های یکپارچه‌سازی داده بومی ابر شده است که برای بهره‌برداری از مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن ابر طراحی شده‌اند.
• یکپارچه‌سازی داده مبتنی بر هوش مصنوعی: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای خودکارسازی و بهبود فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده استفاده می‌شوند. ابزارهای یکپارچه‌سازی داده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار منابع داده را کشف کنند، مشکلات کیفیت داده را شناسایی کنند و تبدیل‌های داده را توصیه کنند.
• فابریک داده (Data Fabric): فابریک داده یک معماری یکپارچه است که دسترسی به داده‌ها را صرف نظر از محل قرارگیری آنها امکان‌پذیر می‌کند. فابریک‌های داده روشی سازگار و ایمن برای دسترسی و مدیریت داده‌ها در محیط‌های مختلف از جمله داخلی، ابری و لبه فراهم می‌کنند.
• یکپارچه‌سازی داده در زمان واقعی: تقاضا برای داده‌های در زمان واقعی به سرعت در حال رشد است. یکپارچه‌سازی داده در زمان واقعی به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا به داده‌ها در حین تولید دسترسی داشته باشند و آنها را تحلیل کنند، که به آنها امکان می‌دهد تصمیمات سریع‌تر و آگاهانه‌تری بگیرند.
• یکپارچه‌سازی داده سلف-سرویس: یکپارچه‌سازی داده سلف-سرویس به کاربران کسب‌وکار این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به مهارت‌های تخصصی IT به داده‌ها دسترسی داشته و آنها را یکپارچه کنند. این می‌تواند به دموکراتیزه کردن داده‌ها و تسریع در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کمک کند.

نتیجه‌گیری

انتخاب رویکرد صحیح یکپارچه‌سازی داده برای سازمان‌هایی که به دنبال باز کردن ارزش داده‌های خود هستند، حیاتی است. ETL و ELT دو رویکرد متمایز هستند که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. ETL برای سناریوهایی که کیفیت داده در اولویت است و حجم داده‌ها نسبتاً کم است، مناسب است. ELT انتخاب بهتری برای سازمان‌هایی است که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند و از انبارهای داده ابری مدرن استفاده می‌کنند.

با درک تفاوت‌های بین ETL و ELT و با در نظر گرفتن دقیق نیازمندی‌های خاص کسب‌وکار خود، می‌توانید بهترین رویکرد را برای سازمان خود انتخاب کرده و یک استراتژی یکپارچه‌سازی داده بسازید که از اهداف کسب‌وکار شما پشتیبانی کند. به یاد داشته باشید که حاکمیت داده جهانی و الزامات بومی‌سازی را برای اطمینان از انطباق و حفظ یکپارچگی داده‌ها در سراسر عملیات بین‌المللی خود در نظر بگیرید.