数据转换中的不同方法 \u2013 ETL / ELT

已发表: 2022-11-16

数据转换的不同方法——ETL / ELT

在构建或维护数据仓库时，您将使用所谓的 ETL 来集成数据。 缩写 ETL 本身由三个词的首字母组成——抽取、转换和加载。 ETL（提取、转换、加载）已经存在了几十年。 它是一种收集和构建数据的方法。 现代 ETL 和数据管道解决方案服务是必要的，因为云数据仓库的出现，ELT（提取、加载、转换）正在成为一种更新的数据转换和融合方法。

重要的是要注意 ETL 和 ELT 出于相同的原因，但实现方式不同。

什么是 ETL 和 ELT？

ETL 和 ELT 是两种不同的模型，用于处理数据并将数据加载到数据仓库中。

在 ETL 中，首先从数据源（通常是数据库）中提取数据。 然后将其存储在临时登台数据库中。 在登台数据库中，执行数据转换操作。 在此阶段，数据被清理、处理和结构化为目标数据仓库系统的最终形式。 没有数据库设置。 信息在信息库框架内被更改以供后续分析。

使用 ELT，数据在从数据源中提取后立即加载到数据仓库中。 没有数据库暂存。 数据在数据仓库系统内部进行转换，以供后续分析。

Visual Flow团队的ETL优势

已处理数据的可用性——使用 ETL，我们可以为快速数据分析准备好数据仓库，因为转换发生在数据加载到数据仓库之前。 ETL 最适合处理需要复杂转换的数据集。

  1. GDPR 和 HIPPA 等标准更容易通过 ETL 实施，因为数据侦探可以在将敏感数据加载到目标数据仓库之前忽略任何敏感数据。
  2. 数据仓库存储管理——如果您的数据仓库是一个成本密集型系统，则可以通过 ETL 降低成本。 ETL 工具转换和过滤以仅保留您需要的数据。 通过这种方式，数据仓库成本可以大幅降低。
  3. ETL 已经在该行业中存在了几十年，并且有完善的工具和流程可供使用。
  4. 灵活——由于变化不应该在一开始就被表征，您将能够毫不费力地将未使用的和独特的信息源协调到 ELT 过程中。
  5. 原始数据可访问性——使用 ELT，可以立即堆叠所有信息，客户可以决定稍后转换和分析哪些信息。
  6. 低直接成本——ELT 工具可以有效地机械化信息整合处理。 由于您不应该描述更改，因此初始获取低于 ETL。
  7. 速度——ELT 过程中无需等待。 最好的 ELT 工具会立即将数据加载到您的数据仓库中，准备好进行转换。

ETL用例

ETL 过程对许多行业至关重要，因为它能够在创建高质量模型的同时快速可靠地在数据湖中收集数据进行类比和分析。 ETL 解决方案还可以批量加载和转换事务数据，以提供大量数据的组织视图。 这使公司能够可视化和预测行业趋势。 许多行业都依赖 ETL 过程来获得可操作的见解、快速决策和提高效率。

金融服务

金融服务机构收集大量结构化和非结构化数据，以通过这些数据全面洞察消费者行为。 获得的信息可用于分析风险、优化银行的金融服务、改进在线平台，甚至向自动柜员机提供现金。

石油和天然气工业

石油和天然气行业使用 ETL 解决方案来生成有关特定地理区域的使用、存储和趋势的预测。 ETL 从生产现场的所有传感器收集尽可能多的信息，并对其进行处理以使其更易于阅读。

汽车行业

ETL 解决方案使经销商和制造商能够了解销售模式、调整营销活动、补充库存并进一步为潜在客户提供服务。

电信

由于当今产生的数据量和种类前所未有，电信服务提供商正在使用 ETL 解决方案来更好地理解和管理数据。 一旦这些数据被处理和分析，公司就可以用它来改善他们的广告、社交媒体、搜索引擎优化、客户满意度、盈利能力等。

卫生保健

由于需要在增加护理的同时降低成本，医疗保健行业正在使用 ETL 解决方案。 他们可以管理患者数据、收集保险信息并满足不断变化的监管要求。

生命科学

临床实验室正在使用 ETL 和人工智能 (AI) 解决方案来处理不同类型的数据。 特别是来自研究机构的数据。 例如，疫苗研发合作需要收集、处理和分析海量数据。

公共部门

随着物联网 (IoT) 特性的快速发展，智慧城市正在利用 ETL 和人工智能的力量来优化交通、监测水质、改善停车等。

什么时候应该使用 ELT 或 ETL？

既然您了解了 ETL 和 ELT 之间的区别，您可能想知道哪个选项最适合您。

以下是一些使用 ETL 会给您带来更好结果的实际用例

  • 数据清理。 这会在个人信息或其他敏感数据进入存储并可供所有人访问之前将其删除。
  • 极其庞大的信息量。 在这种情况下，我们可能不需要在我们的商店中专门存储图片或用户生成物质的平行信息。 特别是因为它可能很昂贵或很慢。
  • 流媒体。 大多数信息发布中心不支持流式传输。 这些可以减少延迟和成本，尤其是在处理大量数据时。

结论

ELT 方法的最大优点是您可以将所有原始信息从众多来源移动到一个绑定在一起的存储库中。 因此，可以随时无限制地访问所有信息。 您将能够变得更加适应，并且可以更轻松地存储新的非结构化信息。 信息分析师在处理现代数据时有空闲时间，因为他们现在不必创建复杂的 ETL 表格。 因此，节省了一些时间将信息堆叠到商店中。