Cos'è ETL?
ETL è l'abbreviazione di Extract, Transform and Load. In questo processo, uno strumento ETL estrae i dati da diversi sistemi di origine RDBMS, quindi trasforma i dati come l'applicazione di calcoli, concatenazioni, ecc. E quindi carica i dati nel sistema Data Warehouse.
In ETL i dati sono flussi dall'origine alla destinazione. In ETL il motore di trasformazione dei processi si occupa di qualsiasi modifica dei dati.
Cos'è ELT?
ELT è un metodo diverso per esaminare l'approccio degli strumenti allo spostamento dei dati. Invece di trasformare i dati prima che vengano scritti, ELT consente al sistema di destinazione di eseguire la trasformazione. I dati sono stati prima copiati nella destinazione e poi trasformati in posizione.
ELT solitamente utilizzato con database non SQL come cluster Hadoop, appliance di dati o installazione su cloud.
DIFFERENZA CHIAVE
- ETL sta per Extract, Transform and Load mentre ELT sta per Extract, Load, Transform.
- ETL carica i dati prima nel server di staging e poi nel sistema di destinazione, mentre ELT carica i dati direttamente nel sistema di destinazione.
- Il modello ETL viene utilizzato per dati locali, relazionali e strutturati mentre ELT viene utilizzato per origini dati strutturate e non strutturate cloud scalabili.
- ETL viene utilizzato principalmente per una piccola quantità di dati mentre ELT viene utilizzato per grandi quantità di dati.
- ETL non fornisce il supporto per il data lake mentre ELT fornisce il supporto per il data lake.
- ETL è facile da implementare mentre ELT richiede competenze di nicchia da implementare e mantenere.
Differenza tra ETL ed ELT
I processi ETL ed ELT sono diversi nei seguenti parametri:
| Parametri | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Processi | I dati vengono trasformati nel server di staging e quindi trasferiti al Datawarehouse DB. | I dati rimangono nel DB del Datawarehouse. |
| Utilizzo del codice | Usato per
| Utilizzato per quantità elevate di dati |
| Trasformazione | Le trasformazioni vengono eseguite nel server ETL / area di staging. | Le trasformazioni vengono eseguite nel sistema di destinazione |
| Time-Load | I dati vengono prima caricati nello staging e successivamente caricati nel sistema di destinazione. Tempo intenso. | Dati caricati nel sistema di destinazione solo una volta. Più veloce. |
| Trasformazione del tempo | Il processo ETL deve attendere il completamento della trasformazione. Con l'aumentare delle dimensioni dei dati, aumenta il tempo di trasformazione. | Nel processo ELT, la velocità non dipende mai dalla dimensione dei dati. |
| Tempo di manutenzione | Richiede una manutenzione elevata poiché è necessario selezionare i dati da caricare e trasformare. | Manutenzione ridotta poiché i dati sono sempre disponibili. |
| Complessità di implementazione | In una fase iniziale, più facile da implementare. | Per implementare il processo ELT, l'organizzazione dovrebbe avere una profonda conoscenza degli strumenti e delle competenze degli esperti. |
| Supporto per il data warehouse | Modello ETL utilizzato per dati locali, relazionali e strutturati. | Utilizzato in un'infrastruttura cloud scalabile che supporta origini dati strutturate e non strutturate. |
| Supporto per Data Lake | Non supporta. | Consente l'utilizzo del data lake con dati non strutturati. |
| Complessità | Il processo ETL carica solo i dati importanti, come identificato in fase di progettazione. | Questo processo prevede lo sviluppo dall'output all'indietro e il caricamento solo dei dati rilevanti. |
| Costo | Costi elevati per piccole e medie imprese. | Bassi costi di ingresso utilizzando software online come piattaforme di servizio. |
| Ricerche | Nel processo ETL, sia i fatti che le dimensioni devono essere disponibili nell'area di staging. | Tutti i dati saranno disponibili perché l'estrazione e il caricamento avvengono in un'unica azione. |
| Aggregazioni | La complessità aumenta con la quantità aggiuntiva di dati nel set di dati. | La potenza della piattaforma di destinazione può elaborare rapidamente quantità significative di dati. |
| Calcoli | Sovrascrive la colonna esistente o È necessario aggiungere il set di dati e inviarlo alla piattaforma di destinazione. | Aggiungi facilmente la colonna calcolata alla tabella esistente. |
| Scadenza | Il processo viene utilizzato per oltre due decenni. È ben documentato e le migliori pratiche sono facilmente disponibili. | Concetto relativamente nuovo e complesso da implementare. |
| Hardware | La maggior parte degli strumenti ha requisiti hardware univoci che sono costosi. | Essendo Saas il costo dell'hardware non è un problema. |
| Supporto per dati non strutturati | Principalmente supporta i dati relazionali | Supporto per dati non strutturati prontamente disponibile. |