W świecie opartym na danych wydajny proces przenoszenia i przekształcania danych do analizy ma kluczowe znaczenie dla rozwoju firmy. Ładowanie hurtowni danych może być niezwykle czasochłonnym procesem. Proces ekstrakcji, ładowania i przekształcania danych (ELT) usprawnia zadania związane z nowoczesnymi hurtowniami danych i zarządzaniem dużymi zbiorami danych, dzięki czemu firmy mogą skupić się na ekstrakcji danych w celu uzyskania praktycznych informacji.
ELT to proces ekstrakcji danych z jednego lub wielu źródeł i ładowania ich do docelowej hurtowni danych. Zamiast przekształcać dane przed ich zapisaniem, ELT wykorzystuje system docelowy do transformacji danych. Takie podejście wymaga mniejszej liczby zdalnych źródeł niż inne techniki, ponieważ wymaga tylko surowych i nieprzygotowanych danych.
ELT jest alternatywą dla tradycyjnego procesu ekstrakcji, przekształcania i dopiero ładowania (ETL). Wypycha składnik transformacji procesu do docelowej bazy danych w celu uzyskania lepszej wydajności. Ta funkcja jest bardzo przydatna do przetwarzania ogromnych zestawów danych potrzebnych do analizy biznesowej (BI) i analizy dużych zbiorów danych.
ELT skraca czas przesyłania danych, tym samym zwiększa wydajność pracy. Do tego celu wykorzystuje możliwości przetwarzania, wbudowane w infrastrukturę przechowywania danych.
Chociaż proces ELT jest praktycznie wykorzystywany już od jakiegoś czasu, zyskuje na popularności wraz z coraz szerszym wykorzystaniem, opartego na Javie, open source i natywnych chmurach data lakes.
Jak działa ELT?
Coraz częściej dane są wyodrębniane z lokalizacji źródłowych, a następnie ładowane do hurtowni danych w celu przekształcenia ich w praktyczną analizę biznesową. Proces ten składa się z trzech kroków:
- Ekstrakcji – ten krok działa podobnie w obu podejściach do zarządzania danymi ETL i ELT. Surowe strumienie danych z infrastruktury wirtualnej, oprogramowania i aplikacji są pozyskiwane w całości lub zgodnie z predefiniowanymi regułami.
- Ładowania – tutaj ELT różni się od swojego kuzyna ETL. Zamiast dostarczać tę wielką ilość surowych danych i ładować je do tymczasowego serwera przetwarzania w celu transformacji, ELT dostarcza je bezpośrednio do docelowej lokalizacji przechowywania. Skraca to cykl między wydobyciem a dostawą.
Na etapie Ekstrakcji i Ładowania świetnie sprawdza się Fivetran, przeczytaj nasz case z wdrożenia go w domu mediowym. - Przekształcania – baza danych lub hurtownia danych sortuje i normalizuje dane, przechowując część lub całość pod ręką i udostępniając niestandardowe raporty. Koszt przechowywania tak dużej ilości danych jest wyższy, ale oferuje więcej możliwości ich przeszukiwania w celu uzyskania odpowiedniej analizy biznesowej w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Na tym etapie polecamy narzędzie DBT.
Przykłady przekształceń to:
- Zastąpienie kodów wartościami
- Agregowanie sum liczbowych
- Stosowanie funkcji matematycznych
- Konwersja typów danych
- Modyfikowanie ciągów tekstowych
- Łączenie danych z różnych tabel i baz danych
Korzyści z ELT
Eksplozja typów i ilości danych, które muszą przetwarzać firmy, może nadwyrężyć tradycyjne hurtownie danych. Korzystanie z procesu ETL do zarządzania milionami rekordów w nowych formatach może być czasochłonne i kosztowne. ELT oferuje szereg korzyści, w tym:
- Uproszczenie zarządzania – ELT oddziela zadania ładowania i transformacji, minimalizując współzależności między tymi procesami, zmniejszając ryzyko i usprawniając zarządzanie projektami.
- Zestawy danych przygotowane na przyszłość – implementacje ELT mogą być używane bezpośrednio w systemach hurtowni danych, ale często ELT jest używany w podejściu do data lake, w którym dane są zbierane z różnych źródeł. To, w połączeniu z wyodrębnieniem procesu transformacji, ułatwia dokonywanie przyszłych zmian w strukturze magazynu.
- Wykorzystanie najnowszych technologii – rozwiązania ELT wykorzystują moc nowych technologii w celu wprowadzania ulepszeń, bezpieczeństwa i zgodności w całym przedsiębiorstwie. ELT wykorzystuje również natywne możliwości nowoczesnych hurtowni danych w chmurze i struktur przetwarzania dużych zbiorów danych.
- Obniżenie kosztów – podobnie jak większość usług chmurowych, ELT w chmurze może skutkować niższym całkowitym kosztem posiadania, ponieważ początkowa inwestycja w sprzęt jest często niepotrzebna.
- Elastyczność – proces ELT jest elastyczny i łatwo się adaptuje, więc nadaje się do różnych firm, zastosowań i celów.
- Skalowalność – skalowalność infrastruktury chmury i usług hostowanych, takich jak platformy integracji i oprogramowanie SaaS, dają organizacjom możliwość rozszerzania zasobów w trakcie działania procesów. Dodają czas obliczeniowy i przestrzeń dyskową niezbędną nawet do wykonywania ogromnych zadań transformacji danych.
Chociaż nadal się rozwija, ELT oferuje obietnicę nieograniczonego dostępu do danych, krótszego czasu opracowywania i znacznych oszczędności kosztów. W ten i inny sposób chmura na nowo definiuje integrację danych.