Approcci diversi nella trasformazione dei dati \u2013 ETL / ELT

Quando costruisci o mantieni un data warehouse, utilizzerai ciò che è noto come ETL per integrare i tuoi dati. L'abbreviazione ETL stessa è composta dalle lettere iniziali di tre parole: estrazione, trasformazione e caricamento. ETL (extract, transform, load) esiste da decenni. È un approccio per raccogliere e strutturare i dati. I moderni servizi di soluzione ETL e pipeline di dati sono necessari a causa dell'avvento dei data warehouse su cloud, ELT (extract, load, transform) sta emergendo come un nuovo approccio alla trasformazione e fusione dei dati.

È fondamentale notare che sia ETL che ELT hanno lo stesso motivo, ma variano nell'implementazione.

Cosa sono ETL e ELT?

ETL ed ELT sono due modelli diversi per l'elaborazione e il caricamento dei dati in un data warehouse.

In ETL, i dati vengono prima estratti dalle origini dati, che di solito sono database. Viene quindi archiviato in un database di staging temporaneo. Nel database di staging vengono eseguite le operazioni di trasformazione dei dati. In questa fase, i dati vengono puliti, elaborati e strutturati nella forma finale per il sistema di data warehouse di destinazione. Non c'è organizzazione del database. Le informazioni vengono modificate all'interno della struttura del magazzino delle informazioni per l'analisi successiva.

Utilizzando ELT, i dati vengono caricati nel data warehouse subito dopo l'estrazione dalle origini dati. Non c'è gestione temporanea del database. I dati vengono trasformati all'interno del sistema di data warehouse per la successiva analisi.

Vantaggi di ETL dal team di Visual Flow

Disponibilità dei dati elaborati – Con ETL, otteniamo un data warehouse pronto per una rapida analisi dei dati perché la trasformazione avviene prima che i dati vengano caricati nel data warehouse. ETL è più adatto per lavorare con set di dati che richiedono trasformazioni complesse.

1. Standard come GDPR e HIPPA sono più facili da implementare con ETL poiché i data detective possono omettere qualsiasi dato sensibile prima di caricarlo nel data warehouse di destinazione.
2. Gestione dello storage del data warehouse – Se il tuo data warehouse è un sistema costoso, è possibile contenere i costi con ETL. Gli strumenti ETL trasformano e filtrano per conservare solo i dati di cui hai bisogno. In questo modo, i costi del data warehouse possono essere ridotti drasticamente.
3. ETL è nel settore da diversi decenni e sono disponibili strumenti e processi ben sviluppati.
4. Flessibile: poiché le modifiche non devono essere caratterizzate all'inizio, sarai in grado di coordinare facilmente le fonti di informazioni inutilizzate e distintive nel processo ELT.
5. Accessibilità ai dati grezzi: con ELT, sei pronto per impilare tutte le informazioni all'istante e i clienti possono decidere quali informazioni convertire e analizzare in un secondo momento.
6. Bassi costi immediati: gli strumenti ELT possono meccanizzare efficacemente la gestione del consolidamento delle informazioni. Dal momento che non dovresti caratterizzare le modifiche, l'introduzione recuperata è inferiore a ETL.
7. Velocità: non è necessario attendere nel processo ELT. I migliori strumenti ELT caricano immediatamente i dati nel tuo data warehouse, dove sono pronti per una trasformazione.

Casi d'uso ETL

Il processo ETL è fondamentale per molti settori grazie alla sua capacità di raccogliere dati in modo rapido e affidabile nei data lake per analogia e analisi durante la creazione di modelli di alta qualità. Le soluzioni ETL possono anche caricare in blocco e trasformare i dati transazionali per fornire una visione organizzata di grandi volumi di dati. Ciò consente alle aziende di visualizzare e prevedere le tendenze del settore. Molti settori si affidano al processo ETL per ottenere informazioni fruibili, un rapido processo decisionale e una maggiore efficienza.

Servizi finanziari

Gli istituti di servizi finanziari raccolgono grandi volumi di dati strutturati e non strutturati per ottenere informazioni complete sul comportamento dei consumatori attraverso di essi. Le informazioni ottenute possono essere utilizzate per analizzare i rischi, ottimizzare i servizi finanziari delle banche, migliorare le piattaforme online e persino consegnare contanti agli sportelli automatici.

Industria petrolifera e del gas

L'industria petrolifera e del gas utilizza le soluzioni ETL per generare previsioni sull'utilizzo, lo stoccaggio e le tendenze in aree geografiche specifiche. ETL raccoglie quante più informazioni possibili da tutti i sensori in un sito di produzione e le elabora per facilitarne la lettura.

Industria automobilistica

Le soluzioni ETL consentono a concessionarie e produttori di comprendere i modelli di vendita, calibrare le campagne di marketing, rifornire l'inventario e fornire ulteriore assistenza ai potenziali clienti.

Telecomunicazioni

A causa del volume e della varietà senza precedenti di dati prodotti oggi, i fornitori di servizi di telecomunicazione utilizzano soluzioni ETL per comprenderli e gestirli meglio. Una volta elaborati e analizzati questi dati, le aziende possono utilizzarli per migliorare la loro pubblicità, social media, SEO, soddisfazione del cliente, redditività, ecc.

Assistenza sanitaria

Con la necessità di ridurre i costi aumentando l'assistenza, il settore sanitario utilizza soluzioni ETL. Possono gestire i dati dei pazienti, raccogliere informazioni sulle assicurazioni e soddisfare i requisiti normativi in ​​continua evoluzione.

Scienze di vita

I laboratori clinici utilizzano soluzioni ETL e di intelligenza artificiale (AI) per elaborare diversi tipi di dati. In particolare, i dati degli istituti di ricerca. Ad esempio, la collaborazione sullo sviluppo del vaccino richiede la raccolta, l'elaborazione e l'analisi di enormi quantità di dati.

Settore pubblico

Con le funzionalità Internet of Things (IoT) in rapido sviluppo, le città intelligenti utilizzano ETL e la potenza dell'intelligenza artificiale per ottimizzare il traffico, monitorare la qualità dell'acqua, migliorare i parcheggi, ecc.

Quando dovresti usare ELT o ETL?

Ora che conosci le differenze tra ETL ed ELT, ti starai chiedendo quale sia l'opzione migliore per te.

Ecco alcuni casi d'uso pratici in cui l'utilizzo di ETL ti darebbe un risultato migliore

• Pulizia dei dati. Questo rimuove le informazioni personali o altri dati sensibili prima che vengano archiviati e siano accessibili a tutti.
• Volumi di informazioni estremamente ampi. In questo caso, potremmo non aver bisogno di memorizzare informazioni parallele di immagini o sostanze generate dall'utente specificamente nel nostro negozio. Soprattutto perché può essere costoso o lento.
• Streaming. La maggior parte dei centri di distribuzione delle informazioni non supporta i cambiamenti di flusso. Questi possono ridurre la latenza e i costi, soprattutto con grandi volumi di dati.

Conclusione

Il maggior vantaggio dell'approccio ELT è che puoi semplicemente spostare tutte le informazioni grezze da numerose fonti in un repository rilegato. Pertanto, hai accesso illimitato a tutte le informazioni in qualsiasi momento. Sarai in grado di essere più adattabile e rende più facile memorizzare nuove informazioni non strutturate. Gli analisti delle informazioni hanno tempo libero quando lavorano con i dati moderni poiché ora non devono creare moduli ETL complessi. Pertanto, risparmiando un po 'di tempo nell'impilare le informazioni nel negozio.