Datu integrācija: ETL pret ELT — visaptverošs globāls ceļvedis

Mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē uzņēmumi lielā mērā paļaujas uz datu integrāciju, lai gūtu vērtīgas atziņas un pieņemtu pamatotus lēmumus. Iegūšana, transformēšana, ielāde (Extract, Transform, Load — ETL) un iegūšana, ielāde, transformēšana (Extract, Load, Transform — ELT) ir divas fundamentālas pieejas datu integrācijai, katrai no kurām ir savas stiprās un vājās puses. Šis ceļvedis sniedz visaptverošu pārskatu par ETL un ELT, palīdzot jums izprast to atšķirības, priekšrocības, trūkumus un to, kad izvēlēties savai organizācijai labāko pieeju.

Izpratne par datu integrāciju

Datu integrācija ir process, kurā dati no dažādiem avotiem tiek apvienoti vienotā skatījumā. Šos konsolidētos datus pēc tam var izmantot pārskatu veidošanai, analīzei un citiem biznesa inteliģences mērķiem. Efektīva datu integrācija ir ļoti svarīga organizācijām, kas vēlas:

Iegūt holistisku skatījumu uz savām uzņēmējdarbības operācijām.
Uzlabot datu kvalitāti un konsekvenci.
Nodrošināt ātrāku un precīzāku lēmumu pieņemšanu.
Atbalstīt progresīvas analītikas un mašīnmācīšanās iniciatīvas.

Bez pienācīgas datu integrācijas organizācijas bieži saskaras ar datu krātuvēm (silos), nekonsekventiem datu formātiem un grūtībām efektīvi piekļūt datiem un tos analizēt. Tas var novest pie neizmantotām iespējām, neprecīziem pārskatiem un sliktas lēmumu pieņemšanas.

Kas ir ETL (Extract, Transform, Load)?

ETL ir tradicionāls datu integrācijas process, kas ietver trīs galvenos soļus:

Iegūšana (Extract): Dati tiek iegūti no dažādām avotu sistēmām, piemēram, datu bāzēm, lietojumprogrammām un vienkāršiem failiem.
Transformēšana (Transform): Iegūtie dati tiek transformēti un attīrīti, lai nodrošinātu konsekvenci un kvalitāti. Tas var ietvert datu tīrīšanu, datu tipu konvertēšanu, datu agregāciju un datu bagātināšanu.
Ielāde (Load): Transformētie dati tiek ielādēti mērķa datu noliktavā vai datu martā.

Tradicionālajā ETL procesā transformācijas solis tiek veikts uz specializēta ETL servera vai izmantojot specializētus ETL rīkus. Tas nodrošina, ka datu noliktavā tiek ielādēti tikai tīri un konsekventi dati.

ETL priekšrocības

Uzlabota datu kvalitāte: Dati tiek attīrīti un transformēti pirms ielādes datu noliktavā, nodrošinot datu kvalitāti un konsekvenci.
Samazināta slodze uz datu noliktavu: Datu noliktava glabā tikai tīrus un transformētus datus, samazinot pašas datu noliktavas apstrādes slogu.
Saderība ar mantotajām sistēmām: ETL ir labi piemērots datu integrācijai no mantotajām sistēmām, kas var nebūt saderīgas ar modernajām datu apstrādes tehnoloģijām.
Datu drošība: Sensitīvus datus var maskēt vai anonimizēt transformācijas procesā, nodrošinot datu drošību un atbilstību.

ETL trūkumi

Sastrēgums transformācijā: Transformācijas solis var kļūt par sastrēgumu, īpaši strādājot ar lieliem datu apjomiem.
Sarežģītība un izmaksas: ETL procesi var būt sarežģīti un prasa specializētus ETL rīkus un zināšanas, palielinot datu integrācijas izmaksas un sarežģītību.
Ierobežota mērogojamība: Tradicionālās ETL arhitektūras var saskarties ar grūtībām mērogoties, lai apstrādātu pieaugošos moderno datu apjomus un ātrumu.
Aizkavēta piekļuve neapstrādātiem datiem: Analītiķiem un datu zinātniekiem var nebūt piekļuves neapstrādātiem, netransformētiem datiem, kas ierobežo viņu spēju izpētīt un analizēt datus dažādos veidos.

ETL piemērs praksē

Apsveriet globālu e-komercijas uzņēmumu, kam nepieciešams konsolidēt pārdošanas datus no dažādām reģionālajām datu bāzēm centrālā datu noliktavā. ETL process ietvertu:

Pārdošanas datu iegūšanu no datu bāzēm Ziemeļamerikā, Eiropā un Āzijā.
Datu transformēšanu, lai standartizētu valūtu formātus, datumu formātus un produktu kodus. Tas var ietvert arī pārdošanas kopsummu, atlaižu un nodokļu aprēķināšanu.
Transformēto datu ielādi centrālajā datu noliktavā pārskatu veidošanai un analīzei.

Kas ir ELT (Extract, Load, Transform)?

ELT ir modernāka datu integrācijas pieeja, kas izmanto moderno datu noliktavu apstrādes jaudu. ELT procesā dati tiek:

Iegūti (Extracted): Dati tiek iegūti no dažādām avotu sistēmām.
Ielādēti (Loaded): Iegūtie dati tiek ielādēti tieši datu noliktavā vai datu ezerā to neapstrādātā, netransformētā stāvoklī.
Transformēti (Transformed): Dati tiek transformēti datu noliktavā vai datu ezerā, izmantojot pašas datu noliktavas apstrādes jaudu.

ELT izmanto moderno mākoņa datu noliktavu, piemēram, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery un Azure Synapse Analytics, mērogojamību un apstrādes spējas. Šīs datu noliktavas ir paredzētas lielu datu apjomu apstrādei un efektīvai sarežģītu transformāciju veikšanai.

ELT priekšrocības

Mērogojamība un veiktspēja: ELT izmanto moderno datu noliktavu mērogojamību un apstrādes jaudu, nodrošinot ātrāku datu integrāciju un analīzi.
Elastīgums un veiklība: ELT nodrošina lielāku elastību datu transformācijā, jo datus var transformēt pēc pieprasījuma, lai atbilstu mainīgajām biznesa prasībām.
Piekļuve neapstrādātiem datiem: Datu zinātniekiem un analītiķiem ir piekļuve neapstrādātiem, netransformētiem datiem, kas ļauj viņiem izpētīt un analizēt datus dažādos veidos.
Samazinātas infrastruktūras izmaksas: ELT novērš nepieciešamību pēc specializētiem ETL serveriem, samazinot infrastruktūras izmaksas un sarežģītību.

ELT trūkumi

Slodze uz datu noliktavu: Transformācijas solis tiek veikts datu noliktavā, kas var palielināt apstrādes slodzi uz datu noliktavu.
Datu kvalitātes problēmas: Neapstrādātu datu ielāde datu noliktavā var radīt bažas par datu kvalitāti, ja dati nav pienācīgi validēti un attīrīti.
Drošības riski: Neapstrādāti dati var saturēt sensitīvu informāciju, kas ir jāaizsargā. Jāievieš atbilstoši drošības pasākumi, lai novērstu nesankcionētu piekļuvi.
Nepieciešama jaudīga datu noliktava: ELT prasa jaudīgu datu noliktavu ar pietiekamu apstrādes jaudu un krātuves ietilpību.

ELT piemērs praksē

Apsveriet starptautisku mazumtirdzniecības uzņēmumu, kas vāc datus no dažādiem avotiem, tostarp tirdzniecības vietu sistēmām, vietnes analītikas un sociālo mediju platformām. ELT process ietvertu:

Datu iegūšanu no visiem šiem avotiem.
Neapstrādāto datu ielādi mākoņa datu ezerā, piemēram, Amazon S3 vai Azure Data Lake Storage.
Datu transformēšanu mākoņa datu noliktavā, piemēram, Snowflake vai Google BigQuery, lai izveidotu apkopotus pārskatus, veiktu klientu segmentāciju un identificētu pārdošanas tendences.

ETL pret ELT: galvenās atšķirības

Sekojošā tabula apkopo galvenās atšķirības starp ETL un ELT:

Iezīme	ETL	ELT
Transformācijas vieta	Specializēts ETL serveris	Datu noliktava/Datu ezers
Datu apjoms	Piemērots mazākiem datu apjomiem	Piemērots lieliem datu apjomiem
Mērogojamība	Ierobežota mērogojamība	Augsta mērogojamība
Datu kvalitāte	Augsta datu kvalitāte (transformācija pirms ielādes)	Nepieciešama datu validācija un tīrīšana datu noliktavā
Izmaksas	Augstākas infrastruktūras izmaksas (specializēti ETL serveri)	Zemākas infrastruktūras izmaksas (izmanto mākoņa datu noliktavu)
Sarežģītība	Var būt sarežģīts, nepieciešami specializēti ETL rīki	Mazāk sarežģīts, izmanto datu noliktavas iespējas
Piekļuve datiem	Ierobežota piekļuve neapstrādātiem datiem	Pilnīga piekļuve neapstrādātiem datiem

Kad izvēlēties ETL pret ELT

Izvēle starp ETL un ELT ir atkarīga no vairākiem faktoriem, tostarp:

Datu apjoms: Maziem līdz vidējiem datu apjomiem var pietikt ar ETL. Lieliem datu apjomiem parasti priekšroka tiek dota ELT.
Datu sarežģītība: Sarežģītām datu transformācijām var būt nepieciešams ETL, lai nodrošinātu datu kvalitāti un konsekvenci. Vienkāršākām transformācijām ELT var būt efektīvāks.
Datu noliktavas iespējas: Ja jums ir jaudīga datu noliktava ar pietiekamu apstrādes jaudu un krātuves ietilpību, ELT ir dzīvotspējīgs variants. Ja jūsu datu noliktavas resursi ir ierobežoti, ETL varētu būt labāka izvēle.
Datu drošība un atbilstība: Ja jums ir stingras datu drošības un atbilstības prasības, ETL var būt priekšroka, lai maskētu vai anonimizētu sensitīvus datus pirms ielādes datu noliktavā.
Prasmes un zināšanas: Ja jums ir komanda ar zināšanām par ETL rīkiem un tehnoloģijām, ETL var būt vieglāk ieviest un pārvaldīt. Ja jums ir komanda ar zināšanām par datu noliktavām un mākoņtehnoloģijām, ELT varētu būt labāk piemērots.
Budžets: ETL parasti ietver augstākas sākotnējās izmaksas par ETL rīkiem un infrastruktūru. ELT izmanto esošos mākoņa datu noliktavas resursus, potenciāli samazinot kopējās izmaksas.

Šeit ir detalizētāks sadalījums, kad izvēlēties katru pieeju:

Izvēlieties ETL, ja:

Jums ir stingras datu kvalitātes prasības un nepieciešams nodrošināt, ka dati ir tīri un konsekventi pirms ielādes datu noliktavā.
Jums nepieciešams integrēt datus no mantotajām sistēmām, kas nav saderīgas ar modernajām datu apstrādes tehnoloģijām.
Jūsu datu noliktavā ir ierobežota apstrādes jauda un krātuves ietilpība.
Jums nepieciešams maskēt vai anonimizēt sensitīvus datus pirms ielādes datu noliktavā.
Jums ir komanda ar zināšanām par ETL rīkiem un tehnoloģijām.

Izvēlieties ELT, ja:

Jums ir lieli datu apjomi un nepieciešams tos ātri un efektīvi apstrādāt.
Jums nepieciešams veikt sarežģītas datu transformācijas.
Jums ir jaudīga datu noliktava ar pietiekamu apstrādes jaudu un krātuves ietilpību.
Jūs vēlaties dot datu zinātniekiem un analītiķiem piekļuvi neapstrādātiem, netransformētiem datiem.
Jūs vēlaties samazināt infrastruktūras izmaksas, izmantojot mākoņa datu noliktavas resursus.
Jums ir komanda ar zināšanām par datu noliktavām un mākoņtehnoloģijām.

Hibrīda pieejas

Dažos gadījumos hibrīda pieeja, kas apvieno gan ETL, gan ELT elementus, var būt visefektīvākais risinājums. Piemēram, jūs varat izmantot ETL, lai veiktu sākotnējo datu tīrīšanu un transformāciju pirms datu ielādes datu ezerā, un pēc tam izmantot ELT, lai veiktu turpmākas transformācijas datu ezerā. Šī pieeja ļauj jums izmantot gan ETL, gan ELT stiprās puses, vienlaikus mazinot to vājās puses.

Rīki un tehnoloģijas

Ir pieejami vairāki rīki un tehnoloģijas ETL un ELT procesu īstenošanai. Dažas populāras iespējas ietver:

ETL rīki

Informatica PowerCenter: Visaptveroša ETL platforma ar plašu funkciju un iespēju klāstu.
IBM DataStage: Vēl viena populāra ETL platforma ar uzsvaru uz datu kvalitāti un pārvaldību.
Talend Data Integration: Atvērtā koda ETL rīks ar lietotājam draudzīgu saskarni un plašu savienotāju klāstu.
Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): ETL rīks, kas ir daļa no Microsoft SQL Server komplekta.
AWS Glue: Pilnībā pārvaldīts ETL pakalpojums AWS.

ELT rīki un platformas

Snowflake: Mākonī bāzēta datu noliktava ar jaudīgām datu transformācijas iespējām.
Amazon Redshift: Pilnībā pārvaldīts datu noliktavas pakalpojums AWS.
Google BigQuery: Bezservera, augsti mērogojama datu noliktava Google Cloud.
Azure Synapse Analytics: Mākonī bāzēta datu noliktavas un analītikas pakalpojums Azure.
dbt (Data Build Tool): Populārs atvērtā koda rīks datu transformēšanai datu noliktavās.

Izvēloties rīkus un tehnoloģijas ETL un ELT, apsveriet tādus faktorus kā:

Mērogojamība: Vai rīks spēj apstrādāt jūsu datu apjomu un ātrumu?
Integrācija: Vai rīks integrējas ar jūsu esošajiem datu avotiem un datu noliktavu?
Lietošanas ērtums: Vai rīku ir viegli lietot un pārvaldīt?
Izmaksas: Kādas ir kopējās īpašumtiesību izmaksas, ieskaitot licencēšanu, infrastruktūru un uzturēšanu?
Atbalsts: Vai rīkam ir pieejams atbilstošs atbalsts un dokumentācija?

Datu integrācijas labākās prakses

Neatkarīgi no tā, vai izvēlaties ETL vai ELT, labāko prakšu ievērošana ir būtiska veiksmīgai datu integrācijai:

Definējiet skaidras biznesa prasības: Pirms sākat datu integrācijas projektu, skaidri definējiet savas biznesa prasības un mērķus. Tas palīdzēs jums noteikt projekta apjomu un datus, kas jāintegrē.
Izstrādājiet datu integrācijas stratēģiju: Izstrādājiet visaptverošu datu integrācijas stratēģiju, kurā izklāstīta kopējā arhitektūra, rīki un procesi datu integrācijai.
Ieviesiet datu pārvaldību: Ieviesiet datu pārvaldības politikas un procedūras, lai nodrošinātu datu kvalitāti, konsekvenci un drošību.
Automatizējiet datu integrācijas procesus: Cik vien iespējams, automatizējiet datu integrācijas procesus, lai samazinātu manuālo darbu un uzlabotu efektivitāti.
Pārraugiet datu integrācijas cauruļvadus: Pārraugiet datu integrācijas cauruļvadus, lai ātri identificētu un atrisinātu problēmas.
Testējiet un validējiet datus: Testējiet un validējiet datus visā datu integrācijas procesā, lai nodrošinātu datu kvalitāti un precizitāti.
Dokumentējiet datu integrācijas procesus: Rūpīgi dokumentējiet datu integrācijas procesus, lai nodrošinātu uzturējamību un zināšanu nodošanu.
Apsveriet datu drošību: Ieviesiet atbilstošus drošības pasākumus, lai aizsargātu sensitīvus datus datu integrācijas laikā. Tas ietver datu šifrēšanu, piekļuves kontroli un datu maskēšanu.
Nodrošiniet atbilstību: Nodrošiniet, ka jūsu datu integrācijas procesi atbilst visiem attiecīgajiem noteikumiem un standartiem, piemēram, VDAR (GDPR), CCPA un HIPAA.
Nepārtraukti uzlabojiet: Nepārtraukti pārraugiet un uzlabojiet savus datu integrācijas procesus, lai optimizētu veiktspēju un pielāgotos mainīgajām biznesa prasībām.

Globāli apsvērumi datu integrācijā

Strādājot ar datiem no globāliem avotiem, ir būtiski ņemt vērā sekojošo:

Datu lokalizācija: Datu lokalizācija attiecas uz datu glabāšanu un apstrādi konkrētas valsts vai reģiona robežās. Noteikumi, piemēram, VDAR (GDPR) Eiropā un līdzīgi likumi citās valstīs, prasa uzņēmumiem ievērot datu lokalizācijas principus. Tas var ietekmēt to, kur tiek mitināta jūsu datu noliktava vai datu ezers un kā dati tiek pārsūtīti pāri robežām.
Datu suverenitāte: Cieši saistīta ar datu lokalizāciju, datu suverenitāte uzsver, ka dati ir pakļauti tās valsts likumiem un noteikumiem, kurā tie atrodas. Uzņēmumiem, integrējot datus no dažādām valstīm, ir jābūt informētiem un jāievēro šie noteikumi.
Laika joslas: Dažādi reģioni darbojas dažādās laika joslās. Nodrošiniet, ka jūsu datu integrācijas procesi pareizi apstrādā laika joslu konvertēšanu, lai izvairītos no neatbilstībām un nodrošinātu precīzus pārskatus.
Valūtas konvertēšana: Strādājot ar finanšu datiem no dažādām valstīm, nodrošiniet, ka valūtas konvertēšana tiek veikta precīzi. Izmantojiet uzticamus valūtas kursu datus un apsveriet valūtas svārstību ietekmi.
Valoda un rakstzīmju kodējums: Dati no dažādiem reģioniem var būt dažādās valodās un izmantot dažādus rakstzīmju kodējumus. Nodrošiniet, ka jūsu datu integrācijas procesi spēj pareizi apstrādāt dažādas valodas un rakstzīmju kodējumus.
Kultūras atšķirības: Esiet informēti par kultūras atšķirībām, kas var ietekmēt datu interpretāciju un analīzi. Piemēram, datumu formāti, skaitļu formāti un adrešu formāti var atšķirties dažādās valstīs.
Datu kvalitātes atšķirības: Datu kvalitāte var ievērojami atšķirties dažādos reģionos. Ieviesiet datu kvalitātes pārbaudes un tīrīšanas procesus, lai nodrošinātu, ka dati ir konsekventi un precīzi, neatkarīgi no to avota.

Piemēram, starptautiskai korporācijai, kas integrē klientu datus no savām darbībām Vācijā, Japānā un Amerikas Savienotajās Valstīs, ir jāapsver VDAR atbilstība Vācijas klientu datiem, Personas informācijas aizsardzības akts (PIPA) Japānas klientu datiem un dažādi štata līmeņa privātuma likumi Amerikas Savienotajās Valstīs. Uzņēmumam ir jāapstrādā arī dažādi datumu formāti (piemēram, DD.MM.YYYY Vācijā, YYYY/MM/DD Japānā, MM/DD/YYYY Amerikas Savienotajās Valstīs), valūtas konvertēšana pārdošanas datiem un potenciālās valodu atšķirības klientu atsauksmēs.

Datu integrācijas nākotne

Datu integrācijas joma nepārtraukti attīstās, ko virza pieaugošie datu apjomi un sarežģītība. Dažas galvenās tendences, kas veido datu integrācijas nākotni, ietver:

Mākoņnatīva datu integrācija: Mākoņskaitļošanas uzplaukums ir novedis pie mākoņnatīvu datu integrācijas risinājumu izstrādes, kas ir paredzēti, lai izmantotu mākoņa mērogojamību, elastību un izmaksu efektivitāti.
Mākslīgā intelekta (AI) darbināta datu integrācija: Mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML) tiek izmantoti, lai automatizētu un uzlabotu datu integrācijas procesus. AI darbināti datu integrācijas rīki var automātiski atklāt datu avotus, identificēt datu kvalitātes problēmas un ieteikt datu transformācijas.
Datu audums (Data Fabric): Datu audums ir vienota arhitektūra, kas nodrošina piekļuvi datiem neatkarīgi no to atrašanās vietas. Datu audumi nodrošina konsekventu un drošu veidu, kā piekļūt datiem un tos pārvaldīt dažādās vidēs, tostarp lokāli, mākonī un malās (edge).
Reāllaika datu integrācija: Pieprasījums pēc reāllaika datiem strauji pieaug. Reāllaika datu integrācija ļauj uzņēmumiem piekļūt datiem un tos analizēt, tiklīdz tie tiek ģenerēti, ļaujot pieņemt ātrākus un pamatotākus lēmumus.
Pašapkalpošanās datu integrācija: Pašapkalpošanās datu integrācija dod iespēju biznesa lietotājiem piekļūt un integrēt datus bez nepieciešamības pēc specializētām IT prasmēm. Tas var palīdzēt demokratizēt datus un paātrināt uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu.

Secinājums

Pareizas datu integrācijas pieejas izvēle ir ļoti svarīga organizācijām, kas vēlas atraisīt savu datu vērtību. ETL un ELT ir divas atšķirīgas pieejas, katrai no kurām ir savas priekšrocības un trūkumi. ETL ir labi piemērots scenārijiem, kur datu kvalitāte ir vissvarīgākā un datu apjomi ir salīdzinoši nelieli. ELT ir labāka izvēle organizācijām, kas strādā ar lieliem datu apjomiem un izmanto modernas mākoņa datu noliktavas.

Izprotot atšķirības starp ETL un ELT un rūpīgi apsverot savas specifiskās biznesa prasības, jūs varat izvēlēties savai organizācijai labāko pieeju un izveidot datu integrācijas stratēģiju, kas atbalsta jūsu biznesa mērķus. Atcerieties ņemt vērā globālās datu pārvaldības un lokalizācijas prasības, lai nodrošinātu atbilstību un saglabātu datu integritāti visās jūsu starptautiskajās darbībās.