數據轉換中的不同方法 \u2013 ETL / ELT

已發表: 2022-11-16

數據轉換的不同方法——ETL / ELT

在構建或維護數據倉庫時，您將使用所謂的 ETL 來集成數據。 縮寫 ETL 本身由三個詞的首字母組成——抽取、轉換和加載。 ETL（提取、轉換、加載）已經存在了幾十年。 它是一種收集和構建數據的方法。 現代 ETL 和數據管道解決方案服務是必要的，因為雲數據倉庫的出現，ELT（提取、加載、轉換）正在成為一種更新的數據轉換和融合方法。

重要的是要注意 ETL 和 ELT 出於相同的原因，但實現方式不同。

什麼是 ETL 和 ELT？

ETL 和 ELT 是兩種不同的模型，用於處理數據並將數據加載到數據倉庫中。

在 ETL 中，首先從數據源（通常是數據庫）中提取數據。 然後將其存儲在臨時登台數據庫中。 在登台數據庫中，執行數據轉換操作。 在此階段，數據被清理、處理和結構化為目標數據倉庫系統的最終形式。 沒有數據庫設置。 信息在信息庫框架內被更改以供後續分析。

使用 ELT，數據在從數據源中提取後立即加載到數據倉庫中。 沒有數據庫暫存。 數據在數據倉庫系統內部進行轉換，以供後續分析。

Visual Flow團隊的ETL優勢

已處理數據的可用性——使用 ETL，我們可以為快速數據分析準備好數據倉庫，因為轉換發生在數據加載到數據倉庫之前。 ETL 最適合處理需要復雜轉換的數據集。

  1. GDPR 和 HIPPA 等標準更容易通過 ETL 實施，因為數據偵探可以在將敏感數據加載到目標數據倉庫之前忽略任何敏感數據。
  2. 數據倉庫存儲管理——如果您的數據倉庫是一個成本密集型系統，則可以通過 ETL 降低成本。 ETL 工具轉換和過濾以僅保留您需要的數據。 通過這種方式，數據倉庫成本可以大幅降低。
  3. ETL 已經在該行業中存在了幾十年，並且有完善的工具和流程可供使用。
  4. 靈活——由於變化不應該在一開始就被表徵，您將能夠毫不費力地將未使用的和獨特的信息源協調到 ELT 過程中。
  5. 原始數據可訪問性——使用 ELT，可以立即堆疊所有信息，客戶可以決定稍後轉換和分析哪些信息。
  6. 低直接成本——ELT 工具可以有效地機械化信息整合處理。 由於您不應該描述更改，因此初始獲取低於 ETL。
  7. 速度——ELT 過程中無需等待。 最好的 ELT 工具會立即將數據加載到您的數據倉庫中，準備好進行轉換。

ETL用例

ETL 過程對許多行業至關重要，因為它能夠在創建高質量模型的同時快速可靠地在數據湖中收集數據進行類比和分析。 ETL 解決方案還可以批量加載和轉換事務數據，以提供大量數據的組織視圖。 這使公司能夠可視化和預測行業趨勢。 許多行業都依賴 ETL 過程來獲得可操作的見解、快速決策和提高效率。

金融服務

金融服務機構收集大量結構化和非結構化數據，以通過這些數據全面洞察消費者行為。 獲得的信息可用於分析風險、優化銀行的金融服務、改進在線平台，甚至向自動櫃員機提供現金。

石油和天然氣工業

石油和天然氣行業使用 ETL 解決方案來生成有關特定地理區域的使用、存儲和趨勢的預測。 ETL 從生產現場的所有傳感器收集盡可能多的信息，並對其進行處理以使其更易於閱讀。

汽車行業

ETL 解決方案使經銷商和製造商能夠了解銷售模式、調整營銷活動、補充庫存並進一步為潛在客戶提供服務。

電信

由於當今產生的數據量和種類前所未有，電信服務提供商正在使用 ETL 解決方案來更好地理解和管理數據。 一旦這些數據被處理和分析，公司就可以用它來改善他們的廣告、社交媒體、搜索引擎優化、客戶滿意度、盈利能力等。

衛生保健

由於需要在增加護理的同時降低成本，醫療保健行業正在使用 ETL 解決方案。 他們可以管理患者數據、收集保險信息並滿足不斷變化的監管要求。

生命科學

臨床實驗室正在使用 ETL 和人工智能 (AI) 解決方案來處理不同類型的數據。 特別是來自研究機構的數據。 例如，疫苗研發合作需要收集、處理和分析海量數據。

公共部門

隨著物聯網 (IoT) 特性的快速發展，智慧城市正在利用 ETL 和人工智能的力量來優化交通、監測水質、改善停車等。

什麼時候應該使用 ELT 或 ETL？

既然您了解了 ETL 和 ELT 之間的區別，您可能想知道哪個選項最適合您。

以下是一些使用 ETL 會給您帶來更好結果的實際用例

  • 數據清理。 這會在個人信息或其他敏感數據進入存儲並可供所有人訪問之前將其刪除。
  • 極其龐大的信息量。 在這種情況下，我們可能不需要在我們的商店中專門存儲圖片或用戶生成物質的平行信息。 特別是因為它可能很昂貴或很慢。
  • 流媒體。 大多數信息發布中心不支持流式傳輸。 這些可以減少延遲和成本，尤其是在處理大量數據時。

結論

ELT 方法的最大優點是您可以將所有原始信息從眾多來源移動到一個綁定在一起的存儲庫中。 因此，可以隨時無限制地訪問所有信息。 您將能夠變得更加適應，並且可以更輕鬆地存儲新的非結構化信息。 信息分析師在處理現代數據時有空閒時間，因為他們現在不必創建複雜的 ETL 表格。 因此，節省了一些時間將信息堆疊到商店中。