ETL против ELT: в чем разница? Часть 2

ETL и ELT — это две популярные стратегии данных, которые помогают извлекать, форматировать. загружать и хранить данные.  В 1-ой части нашей статьи мы подробно рассказали вам об этих подходах, а также рассмотрели их ключевые этапы. В этой статье мы рассмотрим недостатки и преимущества этих стратегий, чтобы вы могли сделать осознанный выбор. 

ETL и ELT: преимущества и недостатки

Ниже мы рассмотрим преимущества и недостатки этих подходов.

Преимущества ETL

1. Быстрый анализ

После того как данные структурированы и преобразованы с помощью ETL, запросы к данным становятся более эффективными, чем неструктурированные данные — это помогает анализировать их быстрее.

2. Гибкость окружающей среды

ETL может быть реализован как в локальной, так и в облачной среде. Компании часто используют ETL для получения данных из локальных систем и загрузки их в облачное хранилище.

3. Соответствие

ETL преобразует данные до того, как они достигнут места назначения. Если в компании принята политика конфиденциальности данных, ETL позволяет удалить, замаскировать или зашифровать конфиденциальные данные перед их загрузкой в ​​хранилище.

4. Надежность

ETL — это один из первых подходов, который используется уже более двух десятилетий. Это означает, что на рынке больше специалистов с опытом реализации ETL, а также больше инструментов для работы с данными. 

Недостатки ETL

1. Скорость загрузки

Поскольку данные должны быть преобразованы в промежуточной области перед загрузкой, они не могут быть оперативно доступны в хранилище данных в отличие от ELT, где данные загружаются сразу после их извлечения.

2. Особенности рабочего процесса

Если структура данных в хранилище не поддерживает новые запросы или анализы, возможно, потребуется изменить процесс преобразования и схему хранилища данных.

3. Объем данных

ETL не подходит для обработки больших объемов данных, учитывая время, которое нужно для преобразования.

Преимущества ELT

1. Гибкость форматов данных

ELT может принимать данные в любом формате. Вам не нужно учитывать структуру или схему, поскольку облако данных принимает неструктурированные данные.

2. Трансформация при необходимости

В модели ELT преобразование обычно происходит только тогда, когда необходим анализ, а не преобразование всех данных до их загрузки.

3. Высокая доступность данных

При использовании ELT все данные загружаются в облако данных, поэтому они всегда доступны. Это позволяет инструментам, которым не нужны структурированные данные, оперативно взаимодействовать с загруженными данными, не дожидаясь их преобразования.

4. Скорость загрузки

Поскольку преобразование происходит «в состоянии покоя», данные загружаются в облако данных, как только они становятся доступными, что обеспечивает оперативный доступ к информации.

5. Скорость реализации

Поскольку преобразование выполняется при необходимости, модель ELT можно применять к новым источникам данных, чтобы быстро собирать информацию в облаке данных.

Недостатки ELT 

1. Соответствие

Политика конфиденциальности может запрещать компаниям хранить конфиденциальные данные, даже если эта информация позже будет удалена. При интеграции ELT с облаком могут возникнуть проблемы, поскольку некоторые правила запрещают хранить информацию на серверах за пределами определенного региона.

2. Новый подход

ELT — достаточно новая стратегия, которая до конца не изучена. Однако количество инструментов и специалистов, которые используют ELT, увеличивается.

3. Гибкость окружающей среды

Все преимущества стратегии ELT возможны только в сочетании с облачными возможностями хранения и обработки данных. 

4. Скорость анализа

Поскольку преобразование происходит только после загрузки данных и анализа, это может замедлить время получения информации при проверке больших объемов неструктурированных данных. 

ETL против ELT: что выбрать?

Оба метода помогают улучшить качество и целостность ваших данных. Сильная сторона ETL — это структурирование данных для более глубокого анализа и изучения, а сильная сторона ELT — это скорость и поддержка различных типов данных. 

Любой из этих подходов поможет улучшить прозрачность данных, а также устранит надоедливые хранилища. Мы советуем вам поэкспериментировать с каждым из этих подходов и выбрать оптимальный для ваших потребностей. 

^{Источник: hubspot.com}