ETL در مقابل ELT – کدام یک برای تجارت مدرن بهتر است؟

تجزیه و تحلیل، جمع آوری و تفسیر داده ها به یک عامل کلیدی در موفقیت کسب و کار تبدیل شده است. ETL و ELT دو نوع شیوه مدیریت داده هستند که به سازمان ها در تصمیم گیری های داده محور کمک می کنند. برای ارائه این راه حل ها و اطمینان از ترجمه آنها به راه حل های هوش تجاری، ETL و ELT بسته به نیازهای سازمانی تمرین می شوند.

اساسا، با افزایش حجم داده ها و استخراج آن از تعداد فزاینده منابع، تصمیم گیری های مرتبط با کسب و کار پیچیده شده است. با ETL و ELT، می‌توانیم کل این فرآیند را بسیار کارآمدتر و مفیدتر کنیم.

ELT و ETL چیست؟

ETL و ELT فرآیندهای یکپارچه سازی داده ها هستند. با آنها ما می توانیم داده های خام را به یک پایگاه داده منتقل یا منتقل کنیم. به این پایگاه های داده معمولاً دریاچه های داده یا انبار داده می گویند. برای ارسال داده ها به محل مورد نظر، ETL یا ELT اعمال می شود. فرآیندهای ETL و ELT با آن کار می کنند خدمات مدیریت ابریکه به ارائه دسترسی جهانی به داده های تفسیر شده بر اساس تنظیمات کنترل دسترسی کمک می کند.

1. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)

یکی از راه‌هایی که سازمان‌ها می‌توانند برای ذخیره و مدیریت داده‌ها استفاده کنند، جمع‌آوری، قالب‌بندی مجدد و ذخیره آن‌ها در سرور مورد نظر است. پس از استخراج، داده ها بر اساس پارامترهای از پیش تعریف شده قالب بندی می شوند.

این منطقه مرحله بندی است که در آن داده ها به بیت ها، تجسم ها، الگوها و روندهای قابل درک تبدیل می شوند. در مرحله یا مرحله بارگذاری، داده‌های قالب‌بندی شده به انبار داده یا دریاچه داده منتقل می‌شوند. از اینجا، هر کسی که به سرور ذخیره سازی دسترسی دارد می تواند به داده ها دسترسی داشته باشد و تصمیمات تجاری بگیرد.

منشا ETL به دهه 1970 برمی گردد، زمانی که شرکت ها شروع به جمع آوری مقادیر زیادی داده از منابع متعدد کردند. برای پردازش، آنها شروع به سازماندهی این داده ها در مجموعه داده های مختلف کردند.

این منجر به مشکل قابل توجهی از قطع و وصل شدن پایگاه داده ها شد. و از آنجایی که این پایگاه های داده پیچیده شروع به تکثیر کردند، جمع آوری داده ها به سرعت تبدیل به یک تمرین اضافی و بدون نتیجه مثبت شد.

سپس ETL وارد شد و راه کارآمدی را برای مدیریت آسان مجموعه داده‌های بزرگ به کسب‌وکارها ارائه کرد. برای سه دهه بعد، ETL پایه و اساس سازمان ها برای تبدیل داده های خام به هوش تجاری بود.

ETL یک روش ادغام داده ایده آل برای چه کسانی است؟

منابع داده پراکنده

مشاغلی که منابع داده متنوع و توزیع شده دارند بیشترین بهره را از ETL خواهد برد. اینها شرکت هایی هستند که مشتریان، تامین کنندگان، شرکا و سهامداران در مناطق مختلف دارند که از طریق ابتکارات متعدد مورد بررسی قرار می گیرند. ETL به این کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌ها را از مخازن و قالب‌های مختلف به صورت هماهنگ جمع‌آوری کنند، سپس همه آن‌ها را در یک مکان هدف بارگیری کنند.

مهاجرت از سیستم های قدیمی

یک مورد خاص برای سیستم ETL زمانی است که سازمان‌هایی که با سیستم‌های قدیمی کار می‌کنند می‌خواهند انتقال داده‌های جمعی را به یک سیستم مدرن پیاده‌سازی کنند. و در این حالت، فرآیند ETL می‌تواند داده‌ها را استخراج کرده، به قالبی قابل فهم تبدیل کرده و آن را در مقصد بارگذاری کند. بنابراین می توان گفت که ETL بخش مهمی از آن است راه حل های تحول دیجیتال.

بنابراین ETL برای موقعیت‌هایی مناسب است که چندین محیط دارید و باید داده‌ها را قبل از دیدن آن در یک رسانه جداگانه پردازش کنید.

2. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)

دومین و نسبتاً مدرن فرآیند یکپارچه سازی داده ها، ELT، رویکرد متفاوتی دارد. در اینجا داده ها استخراج می شوند، در محل مورد نظر بارگذاری می شوند و تبدیل می شوند. مزیت اصلی بارگذاری قبل از تبدیل، پردازش سریعتر است.

سرعت انتقال داده افزایش می‌یابد زیرا هیچ خطای مبتنی بر رمزگذاری که می‌تواند در فرآیند مهاجرت رخ دهد، وجود نخواهد داشت. با این حال، انتقال یا مهاجرت قبل از تغییر شکل می‌گیرد که در نهایت منجر به استقرار سریع‌تر سیستم می‌شود.

اساسا، ELT فرآیند بارگذاری و تبدیل را جدا می کند. در اینجا، آنها مستقل از یکدیگر هستند و در نتیجه عملکرد بهتری دارند. از آنجایی که تبدیل پس از بارگیری داده ها انجام می شود، همچنین به کاهش توان محاسباتی مورد نیاز برای تبدیل داده ها قبل از بارگیری کمک می کند.

اکنون مسئولیت تغییر بر عهده سرویسی است که شما برای اجرای فرآیند ادغام ELT انتخاب کرده اید. از آنجایی که سیستم ELT معمولاً با خدمات مدیریت ابری کار می‌کند، کسب‌وکارها می‌توانند داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار، خام و نیمه‌ساختار یافته را با کارایی یکسان مدیریت کنند.

ELT یک روش ایده آل برای یکپارچه سازی داده ها برای چه کسانی است؟

1. حجم زیاد داده

یکی از حوزه‌های کلیدی که در آن پیاده‌سازی ELT به ثمر می‌رسد، زمانی است که مجموعه داده‌ها بسیار زیاد هستند. ما در مورد ترابایت داده های استخراج شده یا جمع آوری شده از منابع مختلف صحبت می کنیم. به عنوان مثال، در یک سیستم پیش بینی آب و هوا که دارای انواع مختلفی از داده ها از طیف گسترده ای از مکان ها است. در این حالت، سیستم ELT به کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا منطقه بیشتری را با حجم عظیمی از داده‌ها پوشش دهد و به سرعت آن‌ها را پردازش کند.

2. مورد نیاز برای داده های زمان واقعی

سازمان هایی که به تجزیه و تحلیل داده های مناسب و همچنین در زمان واقعی متکی هستند، مطمئناً مایلند از سیستم استقرار ELT استفاده کنند. یک شرکت تجاری نیاز به دسترسی به اطلاعات دقیق و همچنین در زمان واقعی دارد. به طور مشابه، توزیع کنندگان و تامین کنندگان بزرگ نیز نیاز به دسترسی بلادرنگ به داده های دقیق دارند. این نوع کسب‌وکارها با ETL به بینش‌هایی که نیاز دارند دسترسی پیدا می‌کنند و به آنها کمک می‌کند عملکرد تجاری را با هوشمندی بهبود بخشند.

امروز ما راه حل های هوشمندی داریم که به بهبود بیشتر اجرای داده های ELT کمک می کند. این راه حل ها به تکمیل چرخه تبدیل داده ها، صرف نظر از نوع و پسوند داده کمک می کنند.

هر مرحله را جداگانه طی کنید

هر دو ETL در مقابل ETL دارای سه مرحله اصلی هستند. اگرچه ترتیب آنها مجدداً تنظیم شده است، عملکرد و هدف یکسان است. بیایید آنها را جداگانه مورد بحث قرار دهیم.

1. استخراج کنید

در هر دو نوع پردازش، عصاره اول است. مرحله اول استخراج به معنای جمع آوری و کپی داده ها از مجموعه ای از منابع است. داده ها می توانند ساده و پویا باشند راه حل های ERPسیستم های CRM، SQL، پایگاه های داده NoSQL، سیستم های SaaS، ایمیل ها، برنامه های موبایلوب سایت ها، صفحات وب، پایگاه های داده اکسل و غیره

از آنجایی که منابع متعدد و متفاوتی برای جمع آوری داده ها وجود دارد، استخراج آن زمان بر و پیچیده است. این یک کار پیچیده است و باید با دقت انجام شود.

سه نوع فرآیند استخراج وجود دارد.

استخراج کامل

بازیابی کامل یعنی زمانی که سیستم ها نمی توانند بین رکوردهای جدید و قدیمی تمایز قائل شوند. بنابراین، تنها راه این است که همه داده ها را بدون در نظر گرفتن زمان، نوع و پسوند دانلود کنید.

استخراج جزئی

این استخراج راحت ترین و آسان ترین روش برای استخراج داده ها از سیستم های منبع مختلف است. واکشی جزئی دارای اعلان‌هایی است که هنگام تغییر رکوردها هشدار ارسال می‌کند.

استخراج تدریجی

این شبیه به استخراج جزئی است، اما با یک تفاوت. هیچ اعلانی در این فرآیند ارسال نمی شود. با این کار فقط می توانیم آن دسته از داده هایی را که اصلاح شده اند بازیابی کنیم.

با این حال، با تغییر ترتیب تبدیل و بارگذاری، باید روی قسمت استخراج متفاوت کار کنیم. در ETL، شما باید نوع داده ای را که باید استخراج شود، از قبل برنامه ریزی کنید، زیرا در مرحله بعدی تغییر خواهد کرد.

در ELT، می‌توانیم داده‌ها را بدون هیچ فیلتری استخراج کنیم، زیرا داده‌ها بلافاصله به انبار داده ارسال می‌شوند. پس از بارگذاری، می توانیم در مورد تغییر تصمیم گیری کنیم.

2. تبدیل

Transform مرحله دوم در ETL و مرحله سوم در ELT است. این مرحله ای است که داده های استخراج شده به بینش های معنی دار تبدیل می شوند. با راه‌حل‌ها و فناوری‌های هدفمند، می‌توانیم دستور مرتب‌سازی، فیلتر کردن، کپی کردن، تمیز کردن، تبدیل، ترجمه، حذف، رمزگذاری، ادغام و تقسیم داده‌ها را صادر کنیم.

تبدیل داده ها را قابل خواندن می کند و فضایی را برای تجزیه و تحلیل موثر ایجاد می کند. در اینجا نیز تغییر Transform و Load می تواند سرعت و کارایی کل فرآیند را تعیین کند.

در ETL، تبدیل در خارج از انبار داده در یک منطقه مرحله بندی جداگانه و مستقل صورت می گیرد. مهندسان و متخصصان متخصص با هم کار می کنند تا فرآیندهای تبدیل را انجام دهند. هر نوع تبدیل و پردازشی که در اینجا اتفاق می‌افتد فقط یک بار می‌تواند انجام شود. این یک روش پیچیده است.

تغییر نوع تحلیل در نیمه راه به معنای اصلاح کل خط لوله و کار روی آن از ابتدا است.

از سوی دیگر، فرآیند تبدیل ELT کمی انعطاف‌پذیرتر و برای کسب‌وکار مناسب‌تر است. این به این دلیل است که داده های تبدیل از فروشگاه داده گرفته شده است. در اینجا می توان آن را هر چند بار تغییر، تبدیل یا تغییر داد.

3. شارژ کنید

بارگذاری مرحله دوم در ELT و مرحله سوم در ETL است. وظیفه در اینجا بارگذاری یا اضافه کردن داده به دیتا استور است. از انبار، هر کاربر می تواند بسته به تنظیمات و مجوزهای کنترل دسترسی، دسترسی داشته باشد و مشاهده کند.

در ETL داده ها آماده می شوند و سپس به انبار ارسال می شوند. اغلب مهندسان این کار را با SQL و با جدول بندی آن انجام می دهند. با ELT، کل مجموعه داده ابتدا در انبار بارگذاری می شود. این به طور قابل توجهی زمان مورد نیاز برای پردازش داده های خام را کاهش می دهد.

مقایسه مستقیم ELT در مقابل ETL

تا به حال باید فهمیده باشید که ELT در مقابل ETL فقط یک تغییر موقعیت دو مرحله ای نیست، بلکه Load را با Transform جایگزین می کند. چندین تفاوت اصلی وجود دارد و آنها به دلیل تعویض مراحل ایجاد می شوند.

نتیجه

پردازش ETL و ELT به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با دقت و ادغام داده‌های با ارزش بالا، عملکرد و تحلیل‌های تجاری را بهبود بخشند. هر دو روش منجر به ارائه راه‌حل‌های هوش تجاری می‌شوند که سازمان‌ها را قادر می‌سازد از بینش‌های عملی بهره‌مند شوند.

هنگام انتخاب ارائه‌دهنده خدمات برای اجرای ELT و ETL، یکی را با سیستم‌های اتوماسیون و زمان‌بندی همراه با پشتیبانی پرس و جو استاندارد ترجیح دهید. علاوه بر این، ارائه‌دهنده خدمات با پاسخ سریع‌تر به درخواست، نتایجی را با سرعت و مقیاس‌پذیری ارائه می‌دهد.

شناسایی نوع داده‌های شما، قابلیت‌های ذخیره‌سازی ارائه‌دهنده خدمات و نیازهای کسب‌وکارتان در حین انتخاب بهترین راه‌حل مهم است. از آنجایی که تجزیه و تحلیل داده ها به بخشی جدایی ناپذیر از رشد و موفقیت کسب و کار تبدیل می شود، اطمینان از ساده سازی فرآیند و در عین حال تمرکز بر نتایج ضروری است.

The post ETL vs. ELT – کدام یک برای تجارت مدرن بهتر است؟ اولین بار در DEV IT Journal ظاهر شد.