Qual è la differenza tra ETL ed ELT?
Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) ed estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) sono due approcci di elaborazione dei dati per l'analisi. Le grandi organizzazioni dispongono di diverse centinaia (o addirittura migliaia) di origini dati relative a tutti gli aspetti delle loro operazioni, come applicazioni, sensori, infrastruttura IT e partner di terze parti. Devono filtrare, ordinare e pulire questo grande volume di dati per renderlo utile per l'analisi e la business intelligence. L'approccio ETL utilizza una serie di regole aziendali per elaborare i dati da diverse origini prima dell'integrazione centralizzata. L'approccio ELT carica i dati così come sono e li trasforma in una fase successiva, a seconda del caso d'uso e dei requisiti di analisi. Il processo ETL richiede maggiore definizione all'inizio. È infatti necessario coinvolgere fin da subito l'analisi per definire tipi, strutture e relazioni dei dati di destinazione. I data scientist sfruttano l'ETL principalmente per caricare i database legacy nel data warehouse e, a oggi, l'ELT è ormai una procedura standard.
Quali sono le similitudini tra ETL ed ELT?
Sia estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) che estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) sono sequenze di processi che preparano i dati per ulteriori analisi. Acquisiscono, elaborano e caricano i dati per l'analisi in tre fasi.
Estrazione
L'estrazione è la prima fase sia dell'ETL che dell'ELT. Questo passaggio riguarda la raccolta di dati non elaborati da diverse origini. Queste possono essere database, file, applicazioni software come servizio (SaaS), sensori Internet delle cose (IoT) o eventi applicativi. In questa fase puoi raccogliere dati semistrutturati, strutturati o non strutturati.
Trasformazione
Nel processo ETL, la trasformazione è la seconda fase, mentre nell'ELT è la terza. Questo passaggio si concentra sulla modifica dei dati non elaborati dalla loro struttura originale in un formato che soddisfi i requisiti del sistema di destinazione in cui si prevede di archiviare i dati per l'analisi. Ecco alcuni esempi di trasformazione:
- Modifica dei tipi o dei formati di dati
- Rimozione di dati non coerenti o imprecisi.
- Rimozione della duplicazione dei dati.
Applichi regole e funzioni per pulire e preparare i dati per l'analisi nel sistema di destinazione.
Caricamento
In questa fase, i dati vengono archiviati nel database di destinazione. ETL elabora i dati di caricamento come fase finale, in modo che gli strumenti di reporting possano utilizzarli direttamente per generare report e approfondimenti utilizzabili. Tuttavia, in ELT, è ancora necessario trasformare i dati estratti dopo averli caricati.
In che modo i processi ELT ed ETL differiscono l'uno dall'altro?
Di seguito descriviamo i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) ed estrazione, caricamento e trasformazione (ELT). Puoi anche leggere alcuni retroscena storici.
Processo ETL
ETL prevede tre fasi:
- Estrazione dei dati non elaborati da varie origini
- Utilizzo di un server di elaborazione secondario per trasformare tali dati
- Caricamento dei dati in un database di destinazione
La fase di trasformazione garantisce la conformità ai requisiti strutturali del database di destinazione. I dati vengono spostati solo dopo che sono stati trasformati e sono pronti.
Processo ELT
Queste sono le tre fasi dell'ELT:
- Estrazione dei dati non elaborati da varie origini
- Caricamento dei dati allo stato naturale in un data warehouse o in un data lake
- Trasformazione in base alle necessità mentre ci si trova nel sistema di destinazione
Con ELT, la pulizia, la trasformazione e l'arricchimento dei dati avvengono all'interno del data warehouse. Puoi interagire e trasformare i dati non elaborati tutte le volte che è necessario.
Storia di ETL ed ELT
L'ETL esiste dagli anni '70 ed è diventato particolarmente popolare con l'avvento dei data warehouse. Tuttavia, i data warehouse tradizionali richiedevano processi ETL personalizzati per ciascuna origine dati.
L'evoluzione delle tecnologie cloud ha cambiato ciò che era possibile. Le aziende possono ora archiviare un numero illimitato di dati non elaborati su larga scala e analizzarli in un secondo momento, se necessario. L'ELT è diventato il moderno metodo di integrazione dei dati per analisi efficienti.
Differenze principali tra ETL ed ELT
La procedura di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) ha migliorato la procedura di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) in diversi modi.
Posizione di trasformazione e caricamento
La trasformazione e il caricamento avvengono in posizioni diversi e utilizzano processi distinti. Il processo ETL trasforma i dati su un server di elaborazione secondario.
Al contrario, il processo ELT carica i dati grezzi direttamente nel data warehouse di destinazione. Una volta lì, puoi trasformare i dati ogni volta che ne hai bisogno.
Compatibilità dei dati
ETL è più adatto per dati strutturati che è possibile rappresentare in tabelle con righe e colonne. Trasforma un set di dati strutturati in un altro formato strutturato e quindi lo carica.
Al contrario, ELT gestisce tutti i tipi di dati, inclusi dati non strutturati come immagini o documenti che non è possibile archiviare in formato tabellare. Con ELT, il processo carica i vari formati di dati nel data warehouse di destinazione. Da lì, puoi trasformarlo ulteriormente nel formato che desideri.
Velocità
L'ELT è più veloce dell'ETL. ETL richiede un passaggio aggiuntivo prima di caricare i dati nella destinazione, passaggio che è difficile da scalare e rallenta il sistema all'aumentare delle dimensioni dei dati.
Al contrario, ELT carica i dati direttamente nel sistema di destinazione e li trasforma in parallelo. Utilizza la potenza di elaborazione e la parallelizzazione offerte dai data warehouse del cloud per fornire una trasformazione dei dati in tempo reale o quasi per l'analisi.
Costi
Il processo ETL richiede il coinvolgimento degli analisti sin dall'inizio. È necessario che gli analisti pianifichino in anticipo i report che desiderano generare e definiscano le strutture e la formattazione dei dati. Il tempo necessario per la configurazione aumenta, con un conseguente aumento dei costi. Un'infrastruttura server aggiuntiva per le trasformazioni può anche costare di più.
ELT ha meno sistemi di ETL, poiché tutte le trasformazioni avvengono all'interno del data warehouse di destinazione. Con un minor numero di sistemi, c'è meno manutenzione, il che porta a uno stack di dati più semplice e a costi di configurazione inferiori.
Sicurezza
Quando lavori con i dati personali, devi rispettare le norme sulla privacy dei dati. Le aziende devono proteggere le informazioni di identificazione personale (PII) da accessi non autorizzati.
In ETL, gli sviluppatori devono creare soluzioni personalizzate, come il mascheramento delle PII, per monitorare e proteggere i dati.
D'altra parte, le soluzioni ELT forniscono numerose funzionalità di sicurezza, come il controllo granulare degli accessi e l'autenticazione a più fattori, direttamente all'interno del data warehouse. Puoi investire più tempo nell'analisi e meno tempo nel soddisfare i requisiti normativi sui dati.
Quando usare ETL e quando ELT
La procedura di estrazione, caricamento e trasformazione di ELT (extract, load, transform) è la scelta standard per l'analisi moderna. Tuttavia, potresti prendere in considerazione la procedura di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) nei seguenti scenari.
Database obsoleti
A volte è più vantaggioso utilizzare ETL per l'integrazione con database legacy oppure origini dati di terze parti con formati di dati predeterminati. Devi solo trasformarlo e caricarlo una volta nel tuo sistema. Una volta trasformato, potrai utilizzarlo in modo più efficiente per tutte le analisi future.
Sperimentazione
Nelle grandi organizzazioni, gli ingegneri dei dati conducono esperimenti, come scoprire origini dati nascoste per l'analisi e provare nuove idee per rispondere alle domande aziendali. L'ETL è utile negli esperimenti sui dati per conoscere il database e la sua utilità in uno scenario particolare.
Analisi complesse
ETL ed ELT possono essere utilizzati insieme per analisi complesse che utilizzano più formati di dati provenienti da origini diverse. I data scientist possono creare pipeline ETL a partire da alcune origini e utilizzare l'ELT con le altre. Ciò migliora l'efficienza dell'analisi e aumenta le prestazioni delle applicazioni in alcuni casi.
Applicazioni IoT
Le applicazioni Internet delle cose (IoT) che utilizzano i flussi di dati dei sensori spesso traggono vantaggio dall'ETL più che dall'ELT. Ad esempio, ecco alcuni casi d'uso comuni di ETL sull'edge:
- Desideri ricevere dati da diversi protocolli e convertirli in formati di dati standard da utilizzare nei carichi di lavoro nel cloud
- Vuoi filtrare i dati ad alta frequenza, eseguire funzioni di calcolo della media su set di dati di grandi dimensioni, quindi caricare valori medi o filtrati a una velocità ridotta
- Vuoi calcolare i valori da diverse origini dati sul dispositivo locale e inviare valori filtrati al back-end cloud
- Vuoi pulire, deduplicare o riempire gli elementi di dati delle serie temporali mancanti
Riepilogo delle differenze: ETL ed ELT
| Categoria | ESTRAZIONE, TRASFORMAZIONE E CARICAMENTO DEI DATI |
ELT |
| Sta per |
Estrazione, trasformazione e caricamento |
Estrazione, caricamento, trasformazione |
| Elaborazione |
Prende i dati non elaborati, li trasforma in un formato predeterminato, quindi li carica nel data warehouse di destinazione. |
Prende i dati grezzi, li carica nel data warehouse di destinazione, quindi li trasforma appena prima dell'analisi. |
| Posizioni di trasformazione e caricamento |
La trasformazione avviene in un server di elaborazione secondario. |
La trasformazione avviene nel data warehouse di destinazione. |
| Compatibilità dei dati |
Ideale con dati strutturati. |
Può gestire dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati. |
| Velocità |
L'ETL è più lento dell'ELT. |
L'ELT è più veloce di ETL in quanto può utilizzare le risorse interne del data warehouse. |
| Costi |
La configurazione può richiedere molto tempo e denaro a seconda degli strumenti ETL utilizzati. |
Più efficiente in termini di costi a seconda dell'infrastruttura ELT utilizzata. |
| Sicurezza |
Potrebbe richiedere la creazione di applicazioni personalizzate per soddisfare i requisiti di protezione dei dati. |
È possibile utilizzare le funzionalità integrate del database di destinazione per gestire la protezione dei dati. |
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti ETL ed ELT?
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- AWS Glue è un servizio di integrazione dei dati serverless per processi ETL basati su eventi ed ETL senza codice.
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