در دنیای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها، ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform) دو فرآیند اساسی هستند. هر دو نقش مهمی در یکپارچه سازی داده ها، انبارداری و تجزیه و تحلیل دارند، اما از نظر گردش کار، موارد استفاده و مزایا تفاوت‌های مشخصی دارند. در این مقاله، ما به پیچیدگی‌های فرآیندهای ETL و ELT می‌پردازیم، تفاوت‌های آنها را روشن می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم بفهمید کدام یک برای نیازهای خاص شما مناسب‌تر است.
ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)
ETL یک فرآیند سنتی یکپارچه‌سازی داده‌ها است که سنگ بنای انبار داده‌ها برای سال‌ها بوده است. بیایید سه مرحله اصلی ETL را تجزیه کنیم:
1.استخراج
در فرآیند ETL، داده‌ها در ابتدا از سیستم‌های چند منبع استخراج می‌شوند. این منابع می‌توانند شامل پایگاه داده‌ها، صفحات گسترده، APIها و غیره باشند. داده های استخراج شده اغلب به صورت خام هستند، به این معنی که ممکن است فوراً برای تجزیه و تحلیل یا گزارش مناسب نباشند.
2.تبدیل
پس از استخراج، داده ها دستخوش یک سری تبدیل می‌شوند. این مرحله شامل تمیز کردن، ساختار و غنی سازی داده‌ها است. تبدیل داده‌ها می‌تواند شامل فیلتر کردن اطلاعات نامربوط، استانداردسازی فرمت‌ها و انجام محاسبات باشد. داده‌های تبدیل شده معمولاً در یک منطقه مرحله بندی میانی یا یک انبار داده ذخیره می‌شوند.
3.بارگذاری
مرحله نهایی در فرآیند ETL بارگذاری داده‌های تبدیل شده در انبار داده هدف یا بازار داده است. این مخزن داده برای پرس و جوهای تحلیلی و گزارش بهینه شده است.
مزایای ETL
1.کیفیت داده
فرآیندهای ETL بر پاکسازی و تبدیل داده‌ها تأکید دارند و اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌های بارگذاری شده در انبار از کیفیت و سازگاری بالایی برخوردار هستند.
2.عملکرد
با تبدیل داده‌ها قبل از بارگیری آنها در انبار، ETL می‌تواند ساختار داده‌ها را برای پرس‌و‌جوهای تحلیلی بهینه‌سازی کند و در نتیجه عملکرد پرس و جو سریع‌تر شود.
3.امنیت
فرآیندهای ETL می‌توانند امنیت داده‌ها و کنترل‌های دسترسی را در طول مراحل تبدیل و بارگذاری اعمال کنند و حاکمیت داده را افزایش دهند.
ELT (Extract، Load، Transform)
ELT یک رویکرد مدرن تر برای یکپارچه‌سازی داده‌ها و انبارداری است که با ظهور فناوری‌های محاسبات ابری و داده‌های بزرگ محبوبیت پیدا کرده است. در اینجا به تفکیک سه مرحله اصلی ELT آمده است:
1.استخراج
مشابه ETL، ELT با استخراج داده از سیستم های منبع شروع می شود. با این حال، در ELT، داده ها استخراج و بدون تغییر قابل توجه در مخزن داده هدف بارگذاری می‌شوند. این بدان معنی است که داده‌های خام همانطور که هستند جذب می شوند و ساختار اصلی خود را حفظ می کنند.
2.بارگذاری
در مرحله بارگذاری ELT، داده ها مستقیماً در انبار داده یا دریاچه داده بارگذاری می شوند. راه حل های ذخیره سازی مبتنی بر ابر مانند Amazon S3، Google Cloud Storage یا Azure Data Lake Storage اغلب برای این منظور استفاده می شوند.
3.تبدیل
تبدیل در ELT پس از بارگیری داده ها در مخزن هدف اتفاق می افتد. کاربران می‌توانند تبدیل‌ها، مشاجره داده‌ها و تغییرات طرحواره را در خود انبار داده اعمال کنند. این امکان پردازش داده های انعطاف پذیر و بر اساس تقاضا را با استفاده از پرس و جوهای SQL یا چارچوب های تخصصی پردازش داده فراهم می‌کند.
مزایای ELT
1.انعطاف‌پذیری
ELT انعطاف‌پذیری را در پردازش داده‌ها امکان‌پذیر می‌سازد، زیرا تبدیل‌ها می‌توانند بر حسب تقاضا در انبار داده انجام شوند و با تغییر الزامات تحلیلی سازگار شوند.
2.مقیاس‌پذیری
راه‌حل‌های ELT مبتنی بر ابر می‌توانند به راحتی مقیاس شوند تا حجم زیادی از داده را مدیریت کنند و گزینه‌های ذخیره‌سازی مقرون‌به‌صرفه را ارائه دهند.
3.تجزیه و تحلیل زمان واقعی
ELT امکان تجزیه و تحلیل در زمان واقعی را فراهم می کند، زیرا داده ها بلافاصله پس از بارگذاری برای پرس و جو در دسترس هستند.
انتخاب بین ETL و ELT
انتخاب بین ETL و ELT به عوامل متعددی از جمله نیازها و محدودیت های خاص سازمان شما بستگی دارد. در اینجا چند نکته وجود دارد که به شما کمک می کند تصمیم بگیرید:
1.حجم داده
اگر با حجم عظیم داده سر و کار دارید، ELT، به ویژه در محیط ابری، ممکن است به دلیل مقیاس پذیری مناسب تر باشد.
2.تأخیر داده
ETL تأخیر را معرفی می کند و آن را برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ مناسب تر می کند. ELT دسترسی تقریباً واقعی به داده ها را فراهم می کند.
3.کیفیت داده
ETL زمانی ترجیح داده می شود که کیفیت و سازگاری داده ها در اولویت قرار گیرند، زیرا تغییرات را می توان به شدت کنترل کرد.
4.انبار داده
پلتفرم انبار داده خود را در نظر بگیرید. برخی از انبارهای داده برای ELT مناسب تر هستند، در حالی که برخی دیگر برای ETL بهینه شده اند.
5.هزینه
پیامدهای هزینه هر دو رویکرد، از جمله هزینه‌های سخت‌افزار، نرم‌افزار و خدمات ابری را ارزیابی کنید.
نتیجه
هر دو فرآیند ETL و ELT برای یکپارچه سازی، ذخیره سازی و پردازش داده ها در یک محیط انبار داده ارزشمند هستند. انتخاب بین این دو بستگی به الزامات خاص سازمان شما دارد، از جمله حجم داده، تحمل تأخیر، استانداردهای کیفیت داده و تخصص موجود. با ادامه تکامل فناوری، خط بین ETL و ELT ممکن است همچنان محو شود، با رویکردهای ترکیبی و ابزارهای نوآورانه که فاصله را برای ارائه بهترین های هر دو جهان پر می کند. هر رویکردی را که انتخاب کنید، داشتن یک استراتژی یکپارچه سازی داده قوی برای استفاده از پتانسیل کامل دارایی های داده شما ضروری است.
منابع
بدون دیدگاه