隨著企業(yè)收集的數據比以往任何時候都多，有效管理、集成和訪問這些數據的能力變得至關重要。兩種主要方法主導了這個領域：提取、轉換和加載(ETL) 以及提取、加載和轉換(ELT)。兩者都有相同的核心目的，即將數據從不同來源轉移到中央存儲庫中進行分析，但它們的實現方式不同。了解差異、相似之處和適當的用例是完善數據集成和可訪問性實踐的關鍵。

了解 ETL 和 ELT

高效數據管理的核心在于了解您可以使用的工具。 ETL 和 ELT 流程是兩種重要的方法，可簡化從原始狀態(tài)到可操作見解的數據旅程。盡管 ETL 和 ELT 有其區(qū)別，但它們在目標和功能上也有共同點。

數據集成是這兩種方法的核心，要求團隊統(tǒng)一多個來源的數據進行分析。自動化是另一個重要方面，現代工具可實現高效、預定的工作流程，并最大限度地減少人工監(jiān)督。數據質量管理是 ETL 和 ELT 的核心，盡管轉換發(fā)生在不同階段，但仍可確保數據干凈、可靠。

這些共性強調了可擴展性和自動化對開發(fā)人員的重要性，幫助他們構建適應性強的數據管道。認識到這些共享功能可以根據項目需求靈活地在 ETL 和 ELT 之間進行選擇，以確保穩(wěn)健、高效的數據工作流程。

選擇 ETL 或 ELT 之間的主要區(qū)別和注意事項

ETL 傳統(tǒng)上適用于本地系統(tǒng)和結構化數據，而 ELT 針對基于云的架構和復雜數據進行了優(yōu)化。在 ETL 和 ELT 之間進行選擇取決于存儲、數據復雜性和特定業(yè)務需求，這對于開發(fā)人員和工程師來說至關重要。

表 1 . ETL 與 ELT 的基礎設施注意事項

方面ETL英語語言培訓

基礎設施位置本地系統(tǒng)基于云的系統(tǒng)

數據存儲環(huán)境傳統(tǒng)數據倉庫現代云數據倉庫

成本模型硬件和軟件方面的大量前期投資通過即用即付模式降低前期成本

可擴展性固定容量：通過添加更多服務進行擴展彈性伸縮：資源自動分配

數據類型兼容性適用于具有定義模式的結構化關系數據庫適用于非結構化或半結構化數據

數據量中小型數據集跨分布式系統(tǒng)的大規(guī)模數據集

處理能力受本地硬件限制幾乎不受云服務的限制

數據轉換過程加載前的數據轉換首先加載數據，然后在云端進行轉換

操作順序 是ETL 和 ELT 流程之間的根本區(qū)別：

· 在ETL中，數據從源中提取，然后根據預定義的規(guī)則和模式進行轉換，最后加載到目標存儲位置。這可確保只有結構化且經過驗證的數據才能進入倉庫。

· 相比之下，ELT 專注于用于原始數據存儲的數據湖、容納原始數據和轉換數據的現代數據倉庫、用于非結構化數據分析的 NoSQL 數據庫以及用于實時洞察的分析平臺。

處理時間由操作順序決定：

· 通過其預先轉換，ETL 在數據準備好進行分析之前可能會經歷更長的處理時間。使用 ETL 流程，公司可以將數據轉換為標準化格式、驗證客戶身份并過濾掉不完整的交易。在分析團隊開始工作之前，可能需要幾個小時來準備數據。如果客戶行為突然發(fā)生變化(例如，在銷售期間)，處理延遲可能會妨礙及時決策。

· 通過先加載數據然后再轉換數據，ELT 可以提供更快的初始加載時間，盡管總體處理時間可能取決于轉換的復雜性。例如，公司可以將原始交易和客戶行為數據直接加載到基于云的數據湖中，而無需預先轉換。雖然初始加載速度很快，但他們需要強大的錯誤處理來確保后續(xù)轉換產生準確且有意義的見解。

當談到數據存儲時：

· ETL 通常依賴暫存區(qū)域或中間數據存儲來存儲轉換后的數據，然后再將其加載到最終目標。使用 ETL 流程，組織可以首先將來自各種來源的數據暫存在中間數據倉庫中，然后執(zhí)行轉換。

· 另一方面，ELT 通常將原始數據直接加載到數據湖或云數據存儲中，利用其巨大的存儲能力。然后在這個環(huán)境中發(fā)生轉變。例如，一家公司將原始數據直接加載到基于云的數據湖中，這使得研究人員可以立即開始分析數據。

數據復雜性和您的靈活性需求還決定了哪個流程最適合您的用例：

· ETL 非常適合遵循預定義模式的結構化數據，使其成為傳統(tǒng)關系數據庫的理想選擇。由于其預定義的轉換規(guī)則，一旦管道設置完畢，ETL 可能會提供有限的靈活性。

· ELT 在處理現代數據環(huán)境中常見的大量非結構化或半結構化數據時表現出色，并利用云環(huán)境的靈活性。通過在加載后應用轉換，ELT 為迭代和探索性數據分析提供了更大的靈活性，允許架構更改和不斷變化的業(yè)務需求。

在選擇 ETL 和 ELT 時， 數據 分析要求是重要的考慮因素：

· ETL適用于需要嚴格數據治理和質量控制的場景，例如需要及時、準確數據的事務處理。

· ELT 更適合探索性數據分析和迭代過程，因為可以在加載數據后應用轉換，從而提供更大的靈活性。

每種情況下錯誤 處理的時間都不同：

· 在 ETL 中，錯誤處理通常包含在轉換階段，以確保加載前的數據質量。例如，數據轉換階段檢查是否存在無效帳號或丟失交易詳細信息等錯誤。在將干凈數據加載到最終數據庫進行分析之前，任何有錯誤的記錄都會被糾正或拒絕。

· 在 ELT 中，當組織將原始交易數據直接加載到云數據湖中時，錯誤處理和驗證會在數據存儲后的轉換階段進行。因此，在數據加載到目標系統(tǒng)后，ELT 可能需要更強大的錯誤處理和數據驗證過程。

何時使用 ETL 與 ELT：用例

開發(fā)人員和工程師必須根據項目需求在 ETL 和 ELT 之間進行選擇。

表 2 . ETL 與 ELT 的用例

提取、轉換、加載提取、加載、轉換

遺留系統(tǒng)：為 ETL 設置的現有本地基礎設施;結構化數據、批處理實時處理：需要實時或近實時處理

較小的數據集：體積小，復雜性低;批量處理滿足需求復雜數據類型：非結構化或半結構化數據;加載后靈活、可擴展的處理

數據治理：行業(yè)(例如金融、醫(yī)療保健)嚴格的監(jiān)管合規(guī);數據質量至關重要，需要在加載前進行驗證大數據和云環(huán)境：云原生基礎設施;大數據平臺、分布式處理(例如 Apache Hadoop 或 Spark)

ETL 示例：銀行財務報告系統(tǒng)

在傳統(tǒng)金融機構中，準確的結構化數據對于監(jiān)管報告和合規(guī)性至關重要。想象一家銀行處理來自多個分行的日常交易：

1. 提煉。來自各種來源(例如交易數據庫、貸款處理系統(tǒng)和客戶帳戶)的數據被拉入管道。這些通常是結構化數據庫，例如 SQL。

2. 轉換。數據經過清理、驗證和轉換。例如，國外交易可能需要貨幣轉換，而所有日期都標準化為相同的格式(例如，DD/MM/YYYY)。此步驟還刪除重復項并確保只有經過驗證的結構化數據才能繼續(xù)前進。

3. 加載。轉換后，數據將加載到銀行的集中式數據倉庫中，這是一個專為財務報告而設計的結構化本地系統(tǒng)。這可確保僅存儲干凈、經過驗證的數據并準備好報告。

圖1。銀行財務報告的 ETL 流程

該銀行的重點是數據治理和質量控制，這使得ETL非常適合這種準確性不容妥協(xié)的場景。

ELT 示例：社交媒體平臺的實時分析

處理大量非結構化數據(例如用戶帖子、評論、反應)的社交媒體公司將利用 ELT 流程，特別是在基于云的架構中。該公司使用 ELT 將原始數據快速加載到數據湖中，以執(zhí)行靈活的實時分析和機器學習任務。

1. 提煉。該平臺從各種來源提取原始數據，包括博客、用戶活動和交互指標(點贊、分享等)。這些數據通常是半結構化(JSON、XML)或非結構化(文本、圖像)。

2. 加載。該平臺不是在存儲之前轉換數據，而是將原始數據加載到基于云的數據湖中。這使得該公司能夠快速有效地存儲大量未處理的數據。

3. 轉換。加載數據后，將針對不同的用例應用轉換。例如，數據科學家可能會轉換這些數據的子集來訓練機器學習模型，或者分析師可能會應用業(yè)務規(guī)則來準備有關用戶參與度的報告。這些轉換是動態(tài)發(fā)生的，通常使用云的可擴展計算資源

在此ELT場景中，該平臺受益于云的靈活性和可擴展性，允許對海量數據集進行實時分析，而無需預先轉換所有內容。這使得 ELT 非常適合處理大數據，尤其是當數據的結構和使用不斷發(fā)展時。

為了進一步說明 ETL 和 ELT 的實際應用，請考慮下圖：

圖2 .在社交媒體平臺上進行實時分析的 ELT 流程

結論

ETL 和 ELT 在數據集成和可訪問性方面都發(fā)揮著至關重要的作用，但正確的方法取決于您的基礎設施、數據量和業(yè)務需求。雖然 ETL 更適合傳統(tǒng)的本地系統(tǒng)和結構良好的數據，但 ELT 擅長處理基于云的系統(tǒng)中的大型復雜數據。掌握這些方法可以釋放數據的真正潛力，使您的企業(yè)能夠更快、更智能、更有效地獲得洞察。

隨著數據生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，ELT可能會在實時分析至關重要的大規(guī)模、基于云的環(huán)境中占據主導地位。然而， ETL對于優(yōu)先考慮數據治理和準確性的行業(yè)(例如金融和醫(yī)療保健)仍然至關重要。混合解決方案可能會出現，結合兩種方法的優(yōu)點。

首先，請執(zhí)行以下一些后續(xù)步驟：

1. 評估您的 基礎設施。確定ETL還是ELT是否更適合您的數據需求。

2. 嘗試新工具。探索不同的平臺來簡化您的管道。

3. 保持靈活性。隨著數據需求的增長調整您的策略。

通過保持敏捷和知情，您可以確保您的數據集成實踐為未來做好準備。