Различные подходы к преобразованию данных \u2013 ETL/ELT

При создании или обслуживании хранилища данных вы будете использовать то, что известно как ETL, для интеграции ваших данных. Сама аббревиатура ETL состоит из начальных букв трех слов — извлечение, преобразование и загрузка. ETL (извлечение, преобразование, загрузка) существует уже несколько десятилетий. Это подход к сбору и структурированию данных. Современные службы решений ETL и конвейеров данных необходимы из-за появления облачных хранилищ данных, ELT (извлечение, загрузка, преобразование) становится новым подходом к преобразованию и объединению данных.

Важно отметить, что и ETL, и ELT служат одной и той же цели, но различаются по реализации.

Что такое ETL и ELT?

ETL и ELT — это две разные модели обработки и загрузки данных в хранилище данных.

В ETL данные сначала извлекаются из источников данных, которыми обычно являются базы данных. Затем он сохраняется во временной промежуточной базе данных. В промежуточной базе данных выполняются операции преобразования данных. На этом этапе данные очищаются, обрабатываются и структурируются в окончательную форму для целевой системы хранилища данных. Нет организации базы данных. Информация изменяется внутри структуры хранилища информации для последующего анализа.

С помощью ELT данные загружаются в хранилище сразу после извлечения из источников данных. Стадия базы данных отсутствует. Данные преобразуются внутри системы хранилища данных для последующего анализа.

Преимущества ETL от команды Visual Flow

Доступность обработанных данных. С помощью ETL мы получаем хранилище данных, готовое к быстрому анализу данных, поскольку преобразование происходит до загрузки данных в хранилище данных. ETL лучше всего подходит для работы с наборами данных, требующими сложных преобразований.

1. Такие стандарты, как GDPR и HIPPA, проще внедрить с помощью ETL из-за того, что детективы данных могут пропустить любые конфиденциальные данные перед их загрузкой в ​​целевое хранилище данных.
2. Управление хранилищем данных в хранилище. Если ваше хранилище данных является дорогостоящей системой, с помощью ETL можно сократить расходы. Инструменты ETL преобразовывают и фильтруют, чтобы сохранить только те данные, которые вам нужны. Таким образом, затраты на хранилище данных могут быть значительно снижены.
3. ETL существует в отрасли уже несколько десятилетий, и доступны хорошо разработанные инструменты и процессы.
4. Гибкость — поскольку изменения не должны описываться с самого начала, вы сможете легко координировать неиспользуемые и уникальные источники информации в процессе ELT.
5. Доступность необработанных данных — с помощью ELT можно мгновенно собрать всю информацию, и клиенты могут решить, какую информацию преобразовать и проанализировать позже.
6. Низкие прямые затраты — инструменты ELT могут эффективно механизировать процесс консолидации информации. Поскольку вам не нужно описывать изменения, начальная выборка ниже, чем ETL.
7. Скорость – нет необходимости ждать в процессе ELT. Лучшие инструменты ELT немедленно загружают данные в ваше хранилище данных, где они готовы к преобразованию.

Варианты использования ETL

Процесс ETL имеет решающее значение для многих отраслей из-за его способности быстро и надежно собирать данные в озерах данных для аналогии и анализа при создании высококачественных моделей. Решения ETL также могут выполнять массовую загрузку и преобразование транзакционных данных, чтобы обеспечить организованное представление больших объемов данных. Это позволяет компаниям визуализировать и прогнозировать отраслевые тенденции. Многие отрасли полагаются на процесс ETL для получения действенной информации, быстрого принятия решений и повышения эффективности.

Финансовые услуги

Учреждения, предоставляющие финансовые услуги, собирают большие объемы структурированных и неструктурированных данных, чтобы с их помощью получить полное представление о поведении потребителей. Полученную информацию можно использовать для анализа рисков, оптимизации финансовых услуг банков, улучшения онлайн-платформ и даже доставки наличных в банкоматы.

Нефтегазовая промышленность

В нефтегазовой отрасли решения ETL используются для прогнозирования использования, хранения и тенденций в конкретных географических регионах. ETL собирает как можно больше информации со всех датчиков на производственной площадке и обрабатывает ее, чтобы ее было легче читать.

Автомобильная промышленность

Решения ETL позволяют дилерским центрам и производителям понимать модели продаж, калибровать маркетинговые кампании, пополнять запасы и дополнительно обслуживать потенциальных клиентов.

Телекоммуникации

Из-за беспрецедентного объема и разнообразия данных, производимых сегодня, поставщики телекоммуникационных услуг используют решения ETL, чтобы лучше понимать их и управлять ими. После обработки и анализа этих данных компании могут использовать их для улучшения своей рекламы, социальных сетей, SEO, удовлетворенности клиентов, прибыльности и т. д.

Здравоохранение

В связи с необходимостью снижения затрат при одновременном повышении качества обслуживания отрасль здравоохранения использует решения ETL. Они могут управлять данными пациентов, собирать страховую информацию и соответствовать изменяющимся нормативным требованиям.

Науки о жизни

Клинические лаборатории используют решения ETL и искусственного интеллекта (ИИ) для обработки различных типов данных. Особенно данные научно-исследовательских институтов. Например, совместная работа по разработке вакцин требует сбора, обработки и анализа огромных объемов данных.

Государственный сектор

С быстро развивающимися функциями Интернета вещей (IoT) умные города используют ETL и возможности искусственного интеллекта для оптимизации трафика, контроля качества воды, улучшения парковки и т. д.

Когда следует использовать ELT или ETL?

Теперь, когда вы знаете разницу между ETL и ELT, вам может быть интересно, какой вариант лучше для вас.

Вот несколько практических случаев, когда использование ETL даст вам лучший результат.

• Очистка данных. Это удаляет личную информацию или другие конфиденциальные данные до того, как они попадут в хранилище и станут доступными для всех.
• Чрезвычайно большие объемы информации. В этом случае нам может не понадобиться хранить параллельную информацию об изображениях или пользовательских материалах конкретно в нашем магазине. Тем более, что это может быть дорого или медленно.
• Потоковое. Большинство центров распространения информации не поддерживают потоковые изменения. Это может уменьшить задержку и стоимость, особенно при больших объемах данных.

Вывод

Самое большое преимущество подхода ELT заключается в том, что вы можете просто переместить всю необработанную информацию из многочисленных источников в один связанный репозиторий. Таким образом, иметь безграничный доступ ко всей информации в любое время. Вы сможете лучше адаптироваться, и вам будет легче хранить новую неструктурированную информацию. У информационных аналитиков появляется свободное время при работе с современными данными, поскольку теперь им не нужно создавать сложные ETL-формы. Таким образом, экономится время на укладку информации в хранилище.