隨著企業(yè)收集的數(shù)據(jù)比以往任何時候都多，有效管理、集成和訪問這些數(shù)據(jù)的能力變得至關(guān)重要。兩種主要方法主導(dǎo)了這個領(lǐng)域：提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 以及提取、加載和轉(zhuǎn)換(ELT)。兩者都有相同的核心目的，即將數(shù)據(jù)從不同來源轉(zhuǎn)移到中央存儲庫中進(jìn)行分析，但它們的實(shí)現(xiàn)方式不同。了解差異、相似之處和適當(dāng)?shù)挠美峭晟茢?shù)據(jù)集成和可訪問性實(shí)踐的關(guān)鍵。

了解 ETL 和 ELT

高效數(shù)據(jù)管理的核心在于了解您可以使用的工具。 ETL 和 ELT 流程是兩種重要的方法，可簡化從原始狀態(tài)到可操作見解的數(shù)據(jù)旅程。盡管 ETL 和 ELT 有其區(qū)別，但它們在目標(biāo)和功能上也有共同點(diǎn)。

數(shù)據(jù)集成是這兩種方法的核心，要求團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一多個來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。自動化是另一個重要方面，現(xiàn)代工具可實(shí)現(xiàn)高效、預(yù)定的工作流程，并最大限度地減少人工監(jiān)督。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是 ETL 和 ELT 的核心，盡管轉(zhuǎn)換發(fā)生在不同階段，但仍可確保數(shù)據(jù)干凈、可靠。

這些共性強(qiáng)調(diào)了可擴(kuò)展性和自動化對開發(fā)人員的重要性，幫助他們構(gòu)建適應(yīng)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)管道。認(rèn)識到這些共享功能可以根據(jù)項(xiàng)目需求靈活地在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇，以確保穩(wěn)健、高效的數(shù)據(jù)工作流程。

選擇 ETL 或 ELT 之間的主要區(qū)別和注意事項(xiàng)

ETL 傳統(tǒng)上適用于本地系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而 ELT 針對基于云的架構(gòu)和復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化。在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇取決于存儲、數(shù)據(jù)復(fù)雜性和特定業(yè)務(wù)需求，這對于開發(fā)人員和工程師來說至關(guān)重要。

表 1 . ETL 與 ELT 的基礎(chǔ)設(shè)施注意事項(xiàng)

方面ETL英語語言培訓(xùn)

基礎(chǔ)設(shè)施位置本地系統(tǒng)基于云的系統(tǒng)

數(shù)據(jù)存儲環(huán)境傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫現(xiàn)代云數(shù)據(jù)倉庫

成本模型硬件和軟件方面的大量前期投資通過即用即付模式降低前期成本

可擴(kuò)展性固定容量：通過添加更多服務(wù)進(jìn)行擴(kuò)展彈性伸縮：資源自動分配

數(shù)據(jù)類型兼容性適用于具有定義模式的結(jié)構(gòu)化關(guān)系數(shù)據(jù)庫適用于非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)量中小型數(shù)據(jù)集跨分布式系統(tǒng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集

處理能力受本地硬件限制幾乎不受云服務(wù)的限制

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程加載前的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換首先加載數(shù)據(jù)，然后在云端進(jìn)行轉(zhuǎn)換

操作順序 是ETL 和 ELT 流程之間的根本區(qū)別：

· 在ETL中，數(shù)據(jù)從源中提取，然后根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則和模式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后加載到目標(biāo)存儲位置。這可確保只有結(jié)構(gòu)化且經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)才能進(jìn)入倉庫。

· 相比之下，ELT 專注于用于原始數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)湖、容納原始數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫、用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫以及用于實(shí)時洞察的分析平臺。

處理時間由操作順序決定：

· 通過其預(yù)先轉(zhuǎn)換，ETL 在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好進(jìn)行分析之前可能會經(jīng)歷更長的處理時間。使用 ETL 流程，公司可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化格式、驗(yàn)證客戶身份并過濾掉不完整的交易。在分析團(tuán)隊(duì)開始工作之前，可能需要幾個小時來準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。如果客戶行為突然發(fā)生變化(例如，在銷售期間)，處理延遲可能會妨礙及時決策。

· 通過先加載數(shù)據(jù)然后再轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，ELT 可以提供更快的初始加載時間，盡管總體處理時間可能取決于轉(zhuǎn)換的復(fù)雜性。例如，公司可以將原始交易和客戶行為數(shù)據(jù)直接加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中，而無需預(yù)先轉(zhuǎn)換。雖然初始加載速度很快，但他們需要強(qiáng)大的錯誤處理來確保后續(xù)轉(zhuǎn)換產(chǎn)生準(zhǔn)確且有意義的見解。

當(dāng)談到數(shù)據(jù)存儲時：

· ETL 通常依賴暫存區(qū)域或中間數(shù)據(jù)存儲來存儲轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，然后再將其加載到最終目標(biāo)。使用 ETL 流程，組織可以首先將來自各種來源的數(shù)據(jù)暫存在中間數(shù)據(jù)倉庫中，然后執(zhí)行轉(zhuǎn)換。

· 另一方面，ELT 通常將原始數(shù)據(jù)直接加載到數(shù)據(jù)湖或云數(shù)據(jù)存儲中，利用其巨大的存儲能力。然后在這個環(huán)境中發(fā)生轉(zhuǎn)變。例如，一家公司將原始數(shù)據(jù)直接加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中，這使得研究人員可以立即開始分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)復(fù)雜性和您的靈活性需求還決定了哪個流程最適合您的用例：

· ETL 非常適合遵循預(yù)定義模式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其成為傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的理想選擇。由于其預(yù)定義的轉(zhuǎn)換規(guī)則，一旦管道設(shè)置完畢，ETL 可能會提供有限的靈活性。

· ELT 在處理現(xiàn)代數(shù)據(jù)環(huán)境中常見的大量非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，并利用云環(huán)境的靈活性。通過在加載后應(yīng)用轉(zhuǎn)換，ELT 為迭代和探索性數(shù)據(jù)分析提供了更大的靈活性，允許架構(gòu)更改和不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

在選擇 ETL 和 ELT 時， 數(shù)據(jù) 分析要求是重要的考慮因素：

· ETL適用于需要嚴(yán)格數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量控制的場景，例如需要及時、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的事務(wù)處理。

· ELT 更適合探索性數(shù)據(jù)分析和迭代過程，因?yàn)榭梢栽诩虞d數(shù)據(jù)后應(yīng)用轉(zhuǎn)換，從而提供更大的靈活性。

每種情況下錯誤 處理的時間都不同：

· 在 ETL 中，錯誤處理通常包含在轉(zhuǎn)換階段，以確保加載前的數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段檢查是否存在無效帳號或丟失交易詳細(xì)信息等錯誤。在將干凈數(shù)據(jù)加載到最終數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析之前，任何有錯誤的記錄都會被糾正或拒絕。

· 在 ELT 中，當(dāng)組織將原始交易數(shù)據(jù)直接加載到云數(shù)據(jù)湖中時，錯誤處理和驗(yàn)證會在數(shù)據(jù)存儲后的轉(zhuǎn)換階段進(jìn)行。因此，在數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)系統(tǒng)后，ELT 可能需要更強(qiáng)大的錯誤處理和數(shù)據(jù)驗(yàn)證過程。

何時使用 ETL 與 ELT：用例

開發(fā)人員和工程師必須根據(jù)項(xiàng)目需求在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇。

表 2 . ETL 與 ELT 的用例

提取、轉(zhuǎn)換、加載提取、加載、轉(zhuǎn)換

遺留系統(tǒng)：為 ETL 設(shè)置的現(xiàn)有本地基礎(chǔ)設(shè)施;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、批處理實(shí)時處理：需要實(shí)時或近實(shí)時處理

較小的數(shù)據(jù)集：體積小，復(fù)雜性低;批量處理滿足需求復(fù)雜數(shù)據(jù)類型：非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);加載后靈活、可擴(kuò)展的處理

數(shù)據(jù)治理：行業(yè)(例如金融、醫(yī)療保健)嚴(yán)格的監(jiān)管合規(guī);數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，需要在加載前進(jìn)行驗(yàn)證大數(shù)據(jù)和云環(huán)境：云原生基礎(chǔ)設(shè)施;大數(shù)據(jù)平臺、分布式處理(例如 Apache Hadoop 或 Spark)

ETL 示例：銀行財務(wù)報告系統(tǒng)

在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)中，準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對于監(jiān)管報告和合規(guī)性至關(guān)重要。想象一家銀行處理來自多個分行的日常交易：

1. 提煉。來自各種來源(例如交易數(shù)據(jù)庫、貸款處理系統(tǒng)和客戶帳戶)的數(shù)據(jù)被拉入管道。這些通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，例如 SQL。

2. 轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)經(jīng)過清理、驗(yàn)證和轉(zhuǎn)換。例如，國外交易可能需要貨幣轉(zhuǎn)換，而所有日期都標(biāo)準(zhǔn)化為相同的格式(例如，DD/MM/YYYY)。此步驟還刪除重復(fù)項(xiàng)并確保只有經(jīng)過驗(yàn)證的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能繼續(xù)前進(jìn)。

3. 加載。轉(zhuǎn)換后，數(shù)據(jù)將加載到銀行的集中式數(shù)據(jù)倉庫中，這是一個專為財務(wù)報告而設(shè)計的結(jié)構(gòu)化本地系統(tǒng)。這可確保僅存儲干凈、經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)并準(zhǔn)備好報告。

圖1。銀行財務(wù)報告的 ETL 流程

該銀行的重點(diǎn)是數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量控制，這使得ETL非常適合這種準(zhǔn)確性不容妥協(xié)的場景。

ELT 示例：社交媒體平臺的實(shí)時分析

處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如用戶帖子、評論、反應(yīng))的社交媒體公司將利用 ELT 流程，特別是在基于云的架構(gòu)中。該公司使用 ELT 將原始數(shù)據(jù)快速加載到數(shù)據(jù)湖中，以執(zhí)行靈活的實(shí)時分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

1. 提煉。該平臺從各種來源提取原始數(shù)據(jù)，包括博客、用戶活動和交互指標(biāo)(點(diǎn)贊、分享等)。這些數(shù)據(jù)通常是半結(jié)構(gòu)化(JSON、XML)或非結(jié)構(gòu)化(文本、圖像)。

2. 加載。該平臺不是在存儲之前轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，而是將原始數(shù)據(jù)加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中。這使得該公司能夠快速有效地存儲大量未處理的數(shù)據(jù)。

3. 轉(zhuǎn)換。加載數(shù)據(jù)后，將針對不同的用例應(yīng)用轉(zhuǎn)換。例如，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)的子集來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，或者分析師可能會應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則來準(zhǔn)備有關(guān)用戶參與度的報告。這些轉(zhuǎn)換是動態(tài)發(fā)生的，通常使用云的可擴(kuò)展計算資源

在此ELT場景中，該平臺受益于云的靈活性和可擴(kuò)展性，允許對海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時分析，而無需預(yù)先轉(zhuǎn)換所有內(nèi)容。這使得 ELT 非常適合處理大數(shù)據(jù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和使用不斷發(fā)展時。

為了進(jìn)一步說明 ETL 和 ELT 的實(shí)際應(yīng)用，請考慮下圖：

圖2 .在社交媒體平臺上進(jìn)行實(shí)時分析的 ELT 流程

結(jié)論

ETL 和 ELT 在數(shù)據(jù)集成和可訪問性方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但正確的方法取決于您的基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求。雖然 ETL 更適合傳統(tǒng)的本地系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，但 ELT 擅長處理基于云的系統(tǒng)中的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)。掌握這些方法可以釋放數(shù)據(jù)的真正潛力，使您的企業(yè)能夠更快、更智能、更有效地獲得洞察。

隨著數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，ELT可能會在實(shí)時分析至關(guān)重要的大規(guī)模、基于云的環(huán)境中占據(jù)主導(dǎo)地位。然而， ETL對于優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理和準(zhǔn)確性的行業(yè)(例如金融和醫(yī)療保健)仍然至關(guān)重要?；旌辖鉀Q方案可能會出現(xiàn)，結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。

首先，請執(zhí)行以下一些后續(xù)步驟：

1. 評估您的 基礎(chǔ)設(shè)施。確定ETL還是ELT是否更適合您的數(shù)據(jù)需求。

2. 嘗試新工具。探索不同的平臺來簡化您的管道。

3. 保持靈活性。隨著數(shù)據(jù)需求的增長調(diào)整您的策略。

通過保持敏捷和知情，您可以確保您的數(shù)據(jù)集成實(shí)踐為未來做好準(zhǔn)備。