優(yōu)化您的數(shù)據(jù)管道：選擇正確的方法通過(guò) ETL 和 ELT 進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換

隨著企業(yè)收集的數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都多，有效管理、集成和訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)的能力變得至關(guān)重要。兩種主要方法主導(dǎo)了這個(gè)領(lǐng)域：提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 以及提取、加載和轉(zhuǎn)換(ELT)。兩者都有相同的核心目的，即將數(shù)據(jù)從不同來(lái)源轉(zhuǎn)移到中央存儲(chǔ)庫(kù)中進(jìn)行分析，但它們的實(shí)現(xiàn)方式不同。了解差異、相似之處和適當(dāng)?shù)挠美峭晟茢?shù)據(jù)集成和可訪問(wèn)性實(shí)踐的關(guān)鍵。

了解 ETL 和 ELT

高效數(shù)據(jù)管理的核心在于了解您可以使用的工具。 ETL 和 ELT 流程是兩種重要的方法，可簡(jiǎn)化從原始狀態(tài)到可操作見(jiàn)解的數(shù)據(jù)旅程。盡管 ETL 和 ELT 有其區(qū)別，但它們?cè)谀繕?biāo)和功能上也有共同點(diǎn)。

數(shù)據(jù)集成是這兩種方法的核心，要求團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。自動(dòng)化是另一個(gè)重要方面，現(xiàn)代工具可實(shí)現(xiàn)高效、預(yù)定的工作流程，并最大限度地減少人工監(jiān)督。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是 ETL 和 ELT 的核心，盡管轉(zhuǎn)換發(fā)生在不同階段，但仍可確保數(shù)據(jù)干凈、可靠。

這些共性強(qiáng)調(diào)了可擴(kuò)展性和自動(dòng)化對(duì)開(kāi)發(fā)人員的重要性，幫助他們構(gòu)建適應(yīng)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)管道。認(rèn)識(shí)到這些共享功能可以根據(jù)項(xiàng)目需求靈活地在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇，以確保穩(wěn)健、高效的數(shù)據(jù)工作流程。

選擇 ETL 或 ELT 之間的主要區(qū)別和注意事項(xiàng)

ETL 傳統(tǒng)上適用于本地系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而 ELT 針對(duì)基于云的架構(gòu)和復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化。在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇取決于存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)復(fù)雜性和特定業(yè)務(wù)需求，這對(duì)于開(kāi)發(fā)人員和工程師來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

表 1 . ETL 與 ELT 的基礎(chǔ)設(shè)施注意事項(xiàng)

方面ETL英語(yǔ)語(yǔ)言培訓(xùn)

基礎(chǔ)設(shè)施位置本地系統(tǒng)基于云的系統(tǒng)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)現(xiàn)代云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

成本模型硬件和軟件方面的大量前期投資通過(guò)即用即付模式降低前期成本

可擴(kuò)展性固定容量：通過(guò)添加更多服務(wù)進(jìn)行擴(kuò)展彈性伸縮：資源自動(dòng)分配

數(shù)據(jù)類型兼容性適用于具有定義模式的結(jié)構(gòu)化關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)適用于非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)量中小型數(shù)據(jù)集跨分布式系統(tǒng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集

處理能力受本地硬件限制幾乎不受云服務(wù)的限制

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程加載前的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換首先加載數(shù)據(jù)，然后在云端進(jìn)行轉(zhuǎn)換

操作順序 是ETL 和 ELT 流程之間的根本區(qū)別：

· 在ETL中，數(shù)據(jù)從源中提取，然后根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則和模式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，最后加載到目標(biāo)存儲(chǔ)位置。這可確保只有結(jié)構(gòu)化且經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)才能進(jìn)入倉(cāng)庫(kù)。

· 相比之下，ELT 專注于用于原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)湖、容納原始數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)以及用于實(shí)時(shí)洞察的分析平臺(tái)。

處理時(shí)間由操作順序決定：

· 通過(guò)其預(yù)先轉(zhuǎn)換，ETL 在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好進(jìn)行分析之前可能會(huì)經(jīng)歷更長(zhǎng)的處理時(shí)間。使用 ETL 流程，公司可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化格式、驗(yàn)證客戶身份并過(guò)濾掉不完整的交易。在分析團(tuán)隊(duì)開(kāi)始工作之前，可能需要幾個(gè)小時(shí)來(lái)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。如果客戶行為突然發(fā)生變化(例如，在銷售期間)，處理延遲可能會(huì)妨礙及時(shí)決策。

· 通過(guò)先加載數(shù)據(jù)然后再轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，ELT 可以提供更快的初始加載時(shí)間，盡管總體處理時(shí)間可能取決于轉(zhuǎn)換的復(fù)雜性。例如，公司可以將原始交易和客戶行為數(shù)據(jù)直接加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中，而無(wú)需預(yù)先轉(zhuǎn)換。雖然初始加載速度很快，但他們需要強(qiáng)大的錯(cuò)誤處理來(lái)確保后續(xù)轉(zhuǎn)換產(chǎn)生準(zhǔn)確且有意義的見(jiàn)解。

當(dāng)談到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)：

· ETL 通常依賴暫存區(qū)域或中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來(lái)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，然后再將其加載到最終目標(biāo)。使用 ETL 流程，組織可以首先將來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)暫存在中間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，然后執(zhí)行轉(zhuǎn)換。

· 另一方面，ELT 通常將原始數(shù)據(jù)直接加載到數(shù)據(jù)湖或云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，利用其巨大的存儲(chǔ)能力。然后在這個(gè)環(huán)境中發(fā)生轉(zhuǎn)變。例如，一家公司將原始數(shù)據(jù)直接加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中，這使得研究人員可以立即開(kāi)始分析數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)復(fù)雜性和您的靈活性需求還決定了哪個(gè)流程最適合您的用例：

· ETL 非常適合遵循預(yù)定義模式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使其成為傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的理想選擇。由于其預(yù)定義的轉(zhuǎn)換規(guī)則，一旦管道設(shè)置完畢，ETL 可能會(huì)提供有限的靈活性。

· ELT 在處理現(xiàn)代數(shù)據(jù)環(huán)境中常見(jiàn)的大量非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，并利用云環(huán)境的靈活性。通過(guò)在加載后應(yīng)用轉(zhuǎn)換，ELT 為迭代和探索性數(shù)據(jù)分析提供了更大的靈活性，允許架構(gòu)更改和不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

在選擇 ETL 和 ELT 時(shí)， 數(shù)據(jù) 分析要求是重要的考慮因素：

· ETL適用于需要嚴(yán)格數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量控制的場(chǎng)景，例如需要及時(shí)、準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的事務(wù)處理。

· ELT 更適合探索性數(shù)據(jù)分析和迭代過(guò)程，因?yàn)榭梢栽诩虞d數(shù)據(jù)后應(yīng)用轉(zhuǎn)換，從而提供更大的靈活性。

每種情況下錯(cuò)誤 處理的時(shí)間都不同：

· 在 ETL 中，錯(cuò)誤處理通常包含在轉(zhuǎn)換階段，以確保加載前的數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段檢查是否存在無(wú)效帳號(hào)或丟失交易詳細(xì)信息等錯(cuò)誤。在將干凈數(shù)據(jù)加載到最終數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析之前，任何有錯(cuò)誤的記錄都會(huì)被糾正或拒絕。

· 在 ELT 中，當(dāng)組織將原始交易數(shù)據(jù)直接加載到云數(shù)據(jù)湖中時(shí)，錯(cuò)誤處理和驗(yàn)證會(huì)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后的轉(zhuǎn)換階段進(jìn)行。因此，在數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)系統(tǒng)后，ELT 可能需要更強(qiáng)大的錯(cuò)誤處理和數(shù)據(jù)驗(yàn)證過(guò)程。

何時(shí)使用 ETL 與 ELT：用例

開(kāi)發(fā)人員和工程師必須根據(jù)項(xiàng)目需求在 ETL 和 ELT 之間進(jìn)行選擇。

表 2 . ETL 與 ELT 的用例

提取、轉(zhuǎn)換、加載提取、加載、轉(zhuǎn)換

遺留系統(tǒng)：為 ETL 設(shè)置的現(xiàn)有本地基礎(chǔ)設(shè)施;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、批處理實(shí)時(shí)處理：需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理

較小的數(shù)據(jù)集：體積小，復(fù)雜性低;批量處理滿足需求復(fù)雜數(shù)據(jù)類型：非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);加載后靈活、可擴(kuò)展的處理

數(shù)據(jù)治理：行業(yè)(例如金融、醫(yī)療保健)嚴(yán)格的監(jiān)管合規(guī);數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，需要在加載前進(jìn)行驗(yàn)證大數(shù)據(jù)和云環(huán)境：云原生基礎(chǔ)設(shè)施;大數(shù)據(jù)平臺(tái)、分布式處理(例如 Apache Hadoop 或 Spark)

ETL 示例：銀行財(cái)務(wù)報(bào)告系統(tǒng)

在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)中，準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)于監(jiān)管報(bào)告和合規(guī)性至關(guān)重要。想象一家銀行處理來(lái)自多個(gè)分行的日常交易：

1. 提煉。來(lái)自各種來(lái)源(例如交易數(shù)據(jù)庫(kù)、貸款處理系統(tǒng)和客戶帳戶)的數(shù)據(jù)被拉入管道。這些通常是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，例如 SQL。

2. 轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清理、驗(yàn)證和轉(zhuǎn)換。例如，國(guó)外交易可能需要貨幣轉(zhuǎn)換，而所有日期都標(biāo)準(zhǔn)化為相同的格式(例如，DD/MM/YYYY)。此步驟還刪除重復(fù)項(xiàng)并確保只有經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才能繼續(xù)前進(jìn)。

3. 加載。轉(zhuǎn)換后，數(shù)據(jù)將加載到銀行的集中式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，這是一個(gè)專為財(cái)務(wù)報(bào)告而設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)化本地系統(tǒng)。這可確保僅存儲(chǔ)干凈、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)并準(zhǔn)備好報(bào)告。

圖1。銀行財(cái)務(wù)報(bào)告的 ETL 流程

該銀行的重點(diǎn)是數(shù)據(jù)治理和質(zhì)量控制，這使得ETL非常適合這種準(zhǔn)確性不容妥協(xié)的場(chǎng)景。

ELT 示例：社交媒體平臺(tái)的實(shí)時(shí)分析

處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如用戶帖子、評(píng)論、反應(yīng))的社交媒體公司將利用 ELT 流程，特別是在基于云的架構(gòu)中。該公司使用 ELT 將原始數(shù)據(jù)快速加載到數(shù)據(jù)湖中，以執(zhí)行靈活的實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

1. 提煉。該平臺(tái)從各種來(lái)源提取原始數(shù)據(jù)，包括博客、用戶活動(dòng)和交互指標(biāo)(點(diǎn)贊、分享等)。這些數(shù)據(jù)通常是半結(jié)構(gòu)化(JSON、XML)或非結(jié)構(gòu)化(文本、圖像)。

2. 加載。該平臺(tái)不是在存儲(chǔ)之前轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，而是將原始數(shù)據(jù)加載到基于云的數(shù)據(jù)湖中。這使得該公司能夠快速有效地存儲(chǔ)大量未處理的數(shù)據(jù)。

3. 轉(zhuǎn)換。加載數(shù)據(jù)后，將針對(duì)不同的用例應(yīng)用轉(zhuǎn)換。例如，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)的子集來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，或者分析師可能會(huì)應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)則來(lái)準(zhǔn)備有關(guān)用戶參與度的報(bào)告。這些轉(zhuǎn)換是動(dòng)態(tài)發(fā)生的，通常使用云的可擴(kuò)展計(jì)算資源

在此ELT場(chǎng)景中，該平臺(tái)受益于云的靈活性和可擴(kuò)展性，允許對(duì)海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，而無(wú)需預(yù)先轉(zhuǎn)換所有內(nèi)容。這使得 ELT 非常適合處理大數(shù)據(jù)，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和使用不斷發(fā)展時(shí)。

為了進(jìn)一步說(shuō)明 ETL 和 ELT 的實(shí)際應(yīng)用，請(qǐng)考慮下圖：

圖2 .在社交媒體平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)時(shí)分析的 ELT 流程

結(jié)論

ETL 和 ELT 在數(shù)據(jù)集成和可訪問(wèn)性方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但正確的方法取決于您的基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求。雖然 ETL 更適合傳統(tǒng)的本地系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，但 ELT 擅長(zhǎng)處理基于云的系統(tǒng)中的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)。掌握這些方法可以釋放數(shù)據(jù)的真正潛力，使您的企業(yè)能夠更快、更智能、更有效地獲得洞察。

隨著數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，ELT可能會(huì)在實(shí)時(shí)分析至關(guān)重要的大規(guī)模、基于云的環(huán)境中占據(jù)主導(dǎo)地位。然而， ETL對(duì)于優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理和準(zhǔn)確性的行業(yè)(例如金融和醫(yī)療保健)仍然至關(guān)重要?；旌辖鉀Q方案可能會(huì)出現(xiàn)，結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。

首先，請(qǐng)執(zhí)行以下一些后續(xù)步驟：

1. 評(píng)估您的 基礎(chǔ)設(shè)施。確定ETL還是ELT是否更適合您的數(shù)據(jù)需求。

2. 嘗試新工具。探索不同的平臺(tái)來(lái)簡(jiǎn)化您的管道。

3. 保持靈活性。隨著數(shù)據(jù)需求的增長(zhǎng)調(diào)整您的策略。

通過(guò)保持敏捷和知情，您可以確保您的數(shù)據(jù)集成實(shí)踐為未來(lái)做好準(zhǔn)備。