M

MLOG

Tiếng Việt

Khám phá sự khác biệt giữa các chiến lược tích hợp dữ liệu ETL và ELT, ưu điểm, nhược điểm và thời điểm lựa chọn từng phương pháp cho kho dữ liệu và phân tích hiện đại.

Tích hợp dữ liệu: ETL vs. ELT - Hướng dẫn Toàn diện Toàn cầu

Trong thế giới định hướng dữ liệu ngày nay, các doanh nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào việc tích hợp dữ liệu để thu được những hiểu biết giá trị và đưa ra quyết định sáng suốt. Trích xuất, Chuyển đổi, Tải (ETL) và Trích xuất, Tải, Chuyển đổi (ELT) là hai phương pháp cơ bản để tích hợp dữ liệu, mỗi phương pháp đều có những điểm mạnh và điểm yếu riêng. Hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về ETL và ELT, giúp bạn hiểu được sự khác biệt, ưu điểm, nhược điểm của chúng và khi nào nên chọn phương pháp tốt nhất cho tổ chức của mình.

Hiểu về Tích hợp Dữ liệu

Tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thành một cái nhìn thống nhất. Dữ liệu hợp nhất này sau đó có thể được sử dụng cho mục đích báo cáo, phân tích và các mục đích kinh doanh thông minh khác. Tích hợp dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng đối với các tổ chức mong muốn:

Nếu không có sự tích hợp dữ liệu phù hợp, các tổ chức thường phải vật lộn với các silo dữ liệu, định dạng dữ liệu không nhất quán và khó khăn trong việc truy cập và phân tích dữ liệu hiệu quả. Điều này có thể dẫn đến bỏ lỡ cơ hội, báo cáo không chính xác và ra quyết định kém.

ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) là gì?

ETL là một quy trình tích hợp dữ liệu truyền thống bao gồm ba bước chính:

Trong một quy trình ETL truyền thống, bước chuyển đổi được thực hiện trên một máy chủ ETL chuyên dụng hoặc sử dụng các công cụ ETL chuyên biệt. Điều này đảm bảo rằng chỉ có dữ liệu sạch và nhất quán được tải vào kho dữ liệu.

Ưu điểm của ETL

Nhược điểm của ETL

Ví dụ về ETL trong thực tế

Hãy xem xét một công ty thương mại điện tử toàn cầu cần hợp nhất dữ liệu bán hàng từ các cơ sở dữ liệu khu vực khác nhau vào một kho dữ liệu trung tâm. Quy trình ETL sẽ bao gồm:

  1. Trích xuất dữ liệu bán hàng từ các cơ sở dữ liệu ở Bắc Mỹ, Châu Âu và Châu Á.
  2. Chuyển đổi dữ liệu để chuẩn hóa các định dạng tiền tệ, định dạng ngày tháng và mã sản phẩm. Điều này cũng có thể bao gồm việc tính toán tổng doanh số, chiết khấu và thuế.
  3. Tải dữ liệu đã được chuyển đổi vào kho dữ liệu trung tâm để báo cáo và phân tích.

ELT (Trích xuất, Tải, Chuyển đổi) là gì?

ELT là một phương pháp tích hợp dữ liệu hiện đại hơn, tận dụng sức mạnh xử lý của các kho dữ liệu hiện đại. Trong quy trình ELT, dữ liệu được:

ELT tận dụng khả năng mở rộng và xử lý của các kho dữ liệu đám mây hiện đại như Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery và Azure Synapse Analytics. Các kho dữ liệu này được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép biến đổi phức tạp một cách hiệu quả.

Ưu điểm của ELT

Nhược điểm của ELT

Ví dụ về ELT trong thực tế

Hãy xem xét một công ty bán lẻ đa quốc gia thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống điểm bán hàng, phân tích trang web và các nền tảng truyền thông xã hội. Quy trình ELT sẽ bao gồm:

  1. Trích xuất dữ liệu từ tất cả các nguồn này.
  2. Tải dữ liệu thô vào một hồ dữ liệu đám mây, chẳng hạn như Amazon S3 hoặc Azure Data Lake Storage.
  3. Chuyển đổi dữ liệu bên trong một kho dữ liệu đám mây, chẳng hạn như Snowflake hoặc Google BigQuery, để tạo báo cáo tổng hợp, thực hiện phân khúc khách hàng và xác định xu hướng bán hàng.

ETL vs. ELT: Những điểm khác biệt chính

Bảng sau đây tóm tắt những điểm khác biệt chính giữa ETL và ELT:

Tính năng ETL ELT
Vị trí Chuyển đổi Máy chủ ETL chuyên dụng Kho dữ liệu/Hồ dữ liệu
Khối lượng Dữ liệu Phù hợp với khối lượng dữ liệu nhỏ hơn Phù hợp với khối lượng dữ liệu lớn
Khả năng mở rộng Khả năng mở rộng hạn chế Khả năng mở rộng cao
Chất lượng Dữ liệu Chất lượng dữ liệu cao (Chuyển đổi trước khi Tải) Yêu cầu xác thực và làm sạch dữ liệu trong Kho dữ liệu
Chi phí Chi phí cơ sở hạ tầng cao hơn (Máy chủ ETL chuyên dụng) Chi phí cơ sở hạ tầng thấp hơn (Tận dụng Kho dữ liệu đám mây)
Độ phức tạp Có thể phức tạp, yêu cầu công cụ ETL chuyên biệt Ít phức tạp hơn, tận dụng khả năng của Kho dữ liệu
Truy cập Dữ liệu Hạn chế truy cập vào Dữ liệu Thô Truy cập đầy đủ vào Dữ liệu Thô

Khi nào nên chọn ETL và ELT

Sự lựa chọn giữa ETL và ELT phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm:

Dưới đây là phân tích chi tiết hơn về thời điểm chọn từng phương pháp:

Chọn ETL khi:

Chọn ELT khi:

Các phương pháp kết hợp (Hybrid)

Trong một số trường hợp, một phương pháp kết hợp cả hai yếu tố của ETL và ELT có thể là giải pháp hiệu quả nhất. Ví dụ, bạn có thể sử dụng ETL để thực hiện làm sạch và chuyển đổi dữ liệu ban đầu trước khi tải dữ liệu vào một hồ dữ liệu, và sau đó sử dụng ELT để thực hiện các phép biến đổi sâu hơn bên trong hồ dữ liệu. Cách tiếp cận này cho phép bạn tận dụng thế mạnh của cả ETL và ELT trong khi giảm thiểu những điểm yếu của chúng.

Công cụ và Công nghệ

Có một số công cụ và công nghệ có sẵn để triển khai các quy trình ETL và ELT. Một số lựa chọn phổ biến bao gồm:

Công cụ ETL

Công cụ và Nền tảng ELT

Khi lựa chọn các công cụ và công nghệ cho ETL và ELT, hãy xem xét các yếu tố như:

Các phương pháp Tốt nhất để Tích hợp Dữ liệu

Bất kể bạn chọn ETL hay ELT, việc tuân theo các phương pháp tốt nhất là rất quan trọng để tích hợp dữ liệu thành công:

Những lưu ý Toàn cầu về Tích hợp Dữ liệu

Khi làm việc với dữ liệu từ các nguồn toàn cầu, điều cần thiết là phải xem xét những điều sau:

Ví dụ, một tập đoàn đa quốc gia tích hợp dữ liệu khách hàng từ các hoạt động của mình ở Đức, Nhật Bản và Hoa Kỳ phải xem xét việc tuân thủ GDPR đối với dữ liệu khách hàng Đức, Đạo luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân (PIPA) đối với dữ liệu khách hàng Nhật Bản và các luật riêng tư cấp tiểu bang khác nhau ở Hoa Kỳ. Công ty cũng phải xử lý các định dạng ngày tháng khác nhau (ví dụ: DD/MM/YYYY ở Đức, YYYY/MM/DD ở Nhật Bản, MM/DD/YYYY ở Hoa Kỳ), chuyển đổi tiền tệ cho dữ liệu bán hàng và các biến thể ngôn ngữ tiềm tàng trong phản hồi của khách hàng.

Tương lai của Tích hợp Dữ liệu

Lĩnh vực tích hợp dữ liệu không ngừng phát triển, được thúc đẩy bởi khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu. Một số xu hướng chính định hình tương lai của tích hợp dữ liệu bao gồm:

Kết luận

Việc lựa chọn phương pháp tích hợp dữ liệu phù hợp là rất quan trọng đối với các tổ chức mong muốn khai phá giá trị dữ liệu của họ. ETL và ELT là hai phương pháp riêng biệt, mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng. ETL rất phù hợp cho các kịch bản trong đó chất lượng dữ liệu là tối quan trọng và khối lượng dữ liệu tương đối nhỏ. ELT là lựa chọn tốt hơn cho các tổ chức xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tận dụng các kho dữ liệu đám mây hiện đại.

Bằng cách hiểu sự khác biệt giữa ETL và ELT, và bằng cách xem xét cẩn thận các yêu cầu kinh doanh cụ thể của bạn, bạn có thể chọn phương pháp tốt nhất cho tổ chức của mình và xây dựng một chiến lược tích hợp dữ liệu hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh của bạn. Hãy nhớ xem xét các yêu cầu về quản trị và bản địa hóa dữ liệu toàn cầu để đảm bảo tuân thủ và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu trong các hoạt động quốc tế của bạn.