データ変換のさまざまなアプローチ \u2013 ETL / ELT

公開: 2022-11-16

データ変換におけるさまざまなアプローチ – ETL / ELT

データ ウェアハウスを構築または維持する場合、ETL と呼ばれるものを使用してデータを統合します。 略語の ETL 自体は、抽出、変換、読み込みの 3 つの単語の頭文字で構成されています。 ETL (抽出、変換、読み込み) は何十年も前から存在しています。 データを収集して構造化するアプローチです。 クラウド データ ウェアハウスの出現により、最新の ETL およびデータ パイプライン ソリューション サービスが必要です。ELT (抽出、読み込み、変換) は、データの変換と融合への新しいアプローチとして浮上しています。

ETL と ELT はどちらも同じ理由で機能しますが、実装が異なることに注意することが重要です。

ETL と ELT とは何ですか?

ETL と ELT は、データを処理してデータ ウェアハウスにロードするための 2 つの異なるモデルです。

ETL では、最初にデータ ソース (通常はデータベース) からデータが抽出されます。 その後、一時ステージング データベースに格納されます。 ステージング データベースでは、データ変換操作が実行されます。 この段階で、データはクリーニングされ、処理され、ターゲット データ ウェアハウス システムの最終的な形式に構造化されます。 データベースの整理はありません。 情報は、その後の分析のために情報ストック​​ルーム フレームワーク内で変更されます。

ELT を使用すると、データはデータ ソースから抽出された直後にデータ ウェアハウスに読み込まれます。 データベースのステージングは​​ありません。 データは、その後の分析のためにデータ ウェアハウス システム内で変換されます。

Visual Flow チームによる ETL の利点

処理されたデータの可用性 – ETL を使用すると、データがデータ ウェアハウスに読み込まれる前に変換が行われるため、データ ウェアハウスで迅速なデータ分析を行うことができます。 ETL は、複雑な変換を必要とするデータセットの操作に最適です。

  1. GDPR や HIPPA などの標準は、ETL を使用して実装する方が簡単です。これは、データ ディテクタが機密データを対象のデータ ウェアハウスにロードする前に省略できるためです。
  2. データ ウェアハウスのストレージ管理 – データ ウェアハウスがコスト集約型のシステムである場合、ETL を使用してコストを抑えることができます。 ETL ツールは変換とフィルタリングを行い、必要なデータのみを保持します。 このようにして、データ ウェアハウスのコストを大幅に削減できます。
  3. ETL は数十年にわたって業界に存在しており、十分に開発されたツールとプロセスが利用可能です。
  4. 柔軟性 - 最初に変更を特徴付ける必要がないため、使用されていない独特の情報ソースを ELT プロセスに簡単に調整できます。
  5. 生データのアクセシビリティ – ELT を使用すると、すべての情報を即座にスタックする準備が整い、クライアントはどの情報を変換して後で分析するかを決定できます。
  6. 低コスト - ELT 機器は、情報統合処理を効果的に機械化できます。 変更を特徴付ける必要はないため、取得される導入部は ETL よりも低くなります。
  7. スピード – ELT プロセスで待つ必要はありません。 最高の ELT ツールは、すぐにデータをデータ ウェアハウスにロードし、変換の準備が整います。

ETLのユースケース

ETL プロセスは、高品質のモデルを作成しながら類推と分析のためにデータ レイクでデータを迅速かつ確実に収集できるため、多くの業界にとって重要です。 ETL ソリューションは、トランザクション データを一括して読み込んで変換し、大量のデータを整理して表示することもできます。 これにより、企業は業界の動向を視覚化して予測することができます。 多くの業界は、実用的な洞察、迅速な意思決定、および効率の向上のために ETL プロセスに依存しています。

金融業務

金融サービス機関は、大量の構造化データと非構造化データを収集して、それを通じて消費者の行動を完全に把握しています。 得られた情報は、リスクの分析、銀行の金融サービスの最適化、オンライン プラットフォームの改善、さらには ATM への現金の配送にも使用できます。

石油・ガス産業

石油およびガス産業は、ETL ソリューションを使用して、特定の地域における使用、保管、および傾向に関する予測を生成します。 ETL は、本番サイトのすべてのセンサーから可能な限り多くの情報を収集し、読みやすいように処理します。

自動車産業

ETL ソリューションにより、ディーラーや製造業者は、販売パターンを理解し、マーケティング キャンペーンを調整し、在庫を補充し、潜在的な顧客にさらにサービスを提供できます。

電気通信

現在、前例のない量と種類のデータが生成されているため、電気通信サービス プロバイダーは ETL ソリューションを使用してデータの理解と管理を改善しています。 このデータが処理および分析されると、企業はそれを使用して、広告、ソーシャル メディア、SEO、顧客満足度、収益性などを改善できます。

健康管理

ケアを増やしながらコストを削減する必要があるため、ヘルスケア業界は ETL ソリューションを使用しています。 患者データを管理し、保険情報を収集し、変化する規制要件を満たすことができます。

生命科学

臨床検査室は、ETL および人工知能 (AI) ソリューションを使用して、さまざまな種類のデータを処理しています。 特に研究機関のデータ。 たとえば、ワクチン開発における共同作業には、膨大な量のデータを収集、処理、分析する必要があります。

公的機関

急速に発展するモノのインターネット (IoT) 機能により、スマート シティは ETL と人工知能の力を使用して、トラフィックの最適化、水質の監視、駐車場の改善などを行っています。

ELT または ETL をいつ使用する必要がありますか?

ETL と ELT の違いがわかったので、どちらのオプションが最適か疑問に思うかもしれません。

ETL を使用するとより良い結果が得られる実用的な使用例を次に示します。

  • データクレンジング。 これにより、個人情報やその他の機密データがストレージに保存され、誰でもアクセスできるようになる前に削除されます。
  • 非常に膨大な量の情報。 この場合、写真やユーザーが生成した物質の並列情報をストアに特別に保存する必要がない場合があります。 特に、費用がかかるか遅い可能性があるためです。
  • ストリーミング。 ほとんどの情報配信センターは、ストリームの変更を強化していません。 これらは、特に大量のデータの場合に、待ち時間とコストを削減できます。

結論

ELT アプローチの最大の利点は、多数のソースからすべての未加工の情報を 1 つの結合されたリポジトリに移動できることです。 したがって、いつでもすべての情報に無制限にアクセスできます。 順応性が高まり、構造化されていない新しい情報を簡単に保存できるようになります。 情報アナリストは、複雑な ETL フォームを作成する必要がなくなったため、最新のデータを扱うことに時間を割くことができます。 したがって、情報をストアにスタックする時間を節約できます。