Differenza tra ETL vs ELT
In questo argomento, impareremo a conoscere ETL vs ELT ma discuteremo prima di tutto quale processo di E, T, L sta per,
- Estrazione: i dati di origine vengono estratti dal pool di dati nella fase di estrazione, il pool potrebbe non essere strutturato. il prossimo è il processo di inserimento dei dati in un repository di dati di gestione temporanea.
- Trasformazione: questa è la procedura per ripristinare o elevare i dati in modo da renderli adatti alla fonte di destinazione.
- Caricamento: è il percorso di dati importanti in un data warehouse in modo da poter applicare gli strumenti di business intelligence necessari.
ETL: il processo ETL prevede l'estrazione dei dati da fonti di dati classificate e quindi la trasformazione e il tethering dei dati in modo adeguato, infine i dati vengono caricati nei sistemi di data warehouse. Questa tecnica è ragionevole fino a quando molti database diversi sono implicati nel panorama del data warehouse. qui lo spostamento dei dati da un luogo all'altro deve avvenire in ogni caso, quindi ETL agisce come la migliore pratica in queste situazioni per fare trasformazioni poiché il trasferimento di dati sta comunque accadendo qui
ELT: è un processo leggermente diverso, qui viene utilizzata la stessa tecnica di estrazione, quindi i dati vengono caricati direttamente nei sistemi di destinazione. All'estremità precedente, i sistemi obiettivi sono responsabili dell'applicazione delle trasformazioni ai dati caricati. Lo svantaggio principale qui è che di solito ci vuole più tempo per ottenere i dati nel data warehouse e quindi con le tabelle di gestione temporanea viene aggiunto un ulteriore passaggio nel processo, che rende necessario disporre di più spazio su disco.
ELT svolge il suo ruolo nei seguenti casi,
- Quando la priorità principale è la velocità di ingestione. Poiché il caricamento fuori sede non sta avvenendo qui, questo è considerato un processo molto veloce, quindi le informazioni necessarie vengono trasmesse molto più velocemente rispetto a ETL. L'ELT ha anche il vantaggio di ridurre la dispensazione che si verifica alla fonte in considerazione del fatto che non viene eseguita alcuna trasformazione
- Il vantaggio della disattivazione dei dati appassionati di business intelligence risiede nella capacità di affrontare schemi invisibili in informazioni fruibili. Per osservanza, ogni bit di dati storici sull'offerta, le organizzazioni possono scavare su scadenze, tendenze stagionali, modelli di vendita o qualsiasi metrica promettente che risulta essere importante per l'organizzazione. Poiché nessuna trasformazione sui dati prima di caricarli, esiste l'accesso a tutti i dati non elaborati disponibili.
- Quando è necessaria la scalabilità. Quando entrano in gioco i motori di elaborazione dati di fascia alta, ELT è l'opzione migliore con cui scegliere, ELT è in grado di ottenere un miglioramento della potenza di erogazione degli abitanti per una maggiore scalabilità.
L'ELT ha il vantaggio di ridurre la dispensazione che si verifica alla fonte in considerazione del fatto che non viene eseguita alcuna trasformazione, questo è molto importante da considerare se la fonte è un sistema PROD. Lo svantaggio principale qui è che di solito ci vuole più tempo per ottenere i dati nel data warehouse e quindi con le tabelle di gestione temporanea viene aggiunto un ulteriore passaggio nel processo, che rende necessario disporre di più spazio su disco.
Confronto testa a testa tra ETL vs ELT (infografica)
Di seguito sono elencate le 7 principali differenze tra ETL e ELT 
Differenze chiave tra ETL e ELT
Di seguito sono riportate le principali differenze tra ETL e ELT:
- ETL è un concetto più vecchio ed è stato lì sul mercato per oltre due decenni, concetto ELT relativamente nuovo e relativamente complesso da implementare.
- In un caso ETL, un gran numero di strumenti ha solo uno dei suoi requisiti hardware che sono eleganti. Nel caso di un ELT poiché questo rientra nel costo dell'hardware Saas non è un problema.
- Per eseguire una ricerca, ETL utilizza il modello riga per riga per mappare un valore-fatto con l'elemento chiave della dimensione da una tabella diversa. In ELT possiamo mappare direttamente il valore di fatto con elementi chiave di dimensione.
- In ETL qui i dati relazionali hanno la priorità, mentre ELT supporta prontamente i dati non strutturati.
Tabella comparativa tra ETL vs ELT
Discutiamo la differenza 7 principale tra ETL vs ELT
| Base di confronto tra ETL vs ELT | ETL | ELT |
| uso | Implicare trasformazioni complesse coinvolge ETL | L'ELT entra in gioco quando sono coinvolti enormi volumi di dati |
| Trasformazione | Le trasformazioni vengono eseguite nell'area di gestione temporanea | Tutte le trasformazioni nei sistemi target |
| Tempo | Poiché questo processo comporta il caricamento dei dati prima nei sistemi ETL e quindi nel rispettivo sistema di destinazione, ciò comporta un tempo relativamente più ampio. | Qui poiché i dati vengono caricati direttamente nei sistemi di destinazione inizialmente e tutte le trasformazioni vengono eseguite sui sistemi obiettivi. |
| Coinvolgimento dei datalake | Nessun supporto per data lake | Qui i dati non strutturati possono essere elaborati con i data lake. |
| Manutenzione | La manutenzione è elevata in quanto questo processo prevede due passaggi diversi | La manutenzione è relativamente bassa |
| Costo | Maggiore nel fattore costo | Comparativamente più basso nei costi |
| calcoli | O è necessario sostituire una colonna esistente oppure è necessario trasferire i dati sulla piattaforma di destinazione | La colonna calcolata può essere facilmente aggiunta |
Conclusione
Ogni azienda che ha rispettato il data warehouse utilizzerà ETL (Estrai, Trasforma, Carica) o ELT (Estrai, Carica, Trasforma) per spingere i dati nel data warehouse che sta emergendo da fonti diverse. In base al settore e alle esigenze tecniche, una delle procedure sopra descritte è ampiamente utilizzata.
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Questa è una guida a ETL vs ELT. Qui abbiamo discusso le differenze chiave ETL vs ELT con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -
- Che cos'è ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- Strumenti di test ETL
- Big Data vs Data Warehouse