EINFÜHRUNG IN ETL, ELT UND DATA LAKE
ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind zwei verschiedene Arten von Prozessen zum Verschieben von Daten von einem Quellsystem in ein Zielsystem. ETL extrahiert Rohdaten aus einer Quelle, wandelt sie in ein strukturiertes Format um und lädt sie dann in ein Zielsystem. Die Transformation findet auf einem sekundären Verarbeitungsserver statt, bevor Daten in ein Zielsystem geladen werden. ELT extrahiert jedoch Daten aus der Quelle und lädt sie direkt in ein Zielsystem. Die Transformation erfolgt in einem Zielsystem oder einer Datenbank.
ETL wird seit über 20 Jahren praktiziert und eignet sich am besten für kleine Datensätze, die komplexe Transformationen erfordern. Es gewährleistet auch den Datenschutz und die Sicherheit der Daten. ELT ist neuer als ETL und ideal für große Datensätze, die hohe Geschwindigkeit und Effizienz erfordern. ELT ist aufgrund seiner Fähigkeit, große und unstrukturierte Datensätze zu verarbeiten, mit Data Lakes kompatibel. Die Auswahl der geeigneten Methode hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Geschwindigkeit, Datenschutzbedenken und Wartungskosten ab.
Ein Data Lake speichert große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Im Gegensatz zu Data Warehouses ermöglichen die unaufbereiteten Daten von Data Lakes Datenwissenschaftlern den Zugriff auf alle Daten in ihrem ursprünglichen, rohen und nicht transformierten Zustand. Die hohe Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von Data Lakes für mehrere Datenformate machen sie zu einer attraktiven Option zum Speichern und Analysieren großer Datenmengen. Mit der Fähigkeit, Daten zu zentralisieren, zu konsolidieren und zu katalogisieren, können Data Lakes dazu beitragen, Datensilos zu beseitigen und eine bessere Zusammenarbeit und Integration verschiedener Datenquellen zu erreichen.
DEN TRADITIONELLEN ETL-PROZESS VERSTEHEN
Herkömmliche ETL-Prozesse erforderten IT-Personal, lokale Datenbanken und langwierige Stapelverarbeitungssitzungen, was bei steigenden Volumina zu Einbußen bei der Datenqualität führte. Diese Methoden waren für unstrukturierte Daten weniger geeignet, die für jede neue Datenquelle eine Interaktion von Dateningenieuren und Entwicklern erfordern. Darüber hinaus war die für ein lokales Data Warehouse erforderliche Hardware kostspielig und schwierig zu skalieren und zu warten. Das zunehmende Volumen und die Vielfalt der Datenquellen machten Cloud Data Warehousing zu einer bevorzugten Lösung, während traditionelle ETL-Prozesse die Berichterstellung und Analyse verzögerten. Herkömmliches ETL ohne cloudbasiertes ETL birgt für Unternehmen das Risiko verpasster Chancen und Umsatzeinbußen.
DEN MODERNEN ETL-PROZESS VERSTEHEN
Modernes ETL hat zahlreiche Vorteile gegenüber traditionellem ETL. Mit cloudbasiertem ETL und schneller Batch-Datenverarbeitung können Unternehmen Datenvorgänge mit erweiterten Sicherheitsfunktionen skalieren. SaaS (Software as a Service) ermöglicht Backup-, Verschlüsselungs-, Sicherheits- und Infrastrukturprobleme beim Verschieben von Daten in die Cloud.
In der Cloud bereitgestellte ETL-Produkte bieten Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Einsparungen und Einfachheit bei gleichzeitiger Wahrung von Sicherheit, Governance und Compliance. Moderne ETL-Tools importieren und exportieren auch strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und können problemlos lokale und Cloud-Data Warehouses integrieren.
Echtzeit-Datenpipelines stellen sicher, dass Geschäftsentscheider jederzeit und uneingeschränkt auf alle Daten zugreifen können. Unternehmen haben die Wahl, Daten entweder vor oder nach dem Laden in ein Data Warehouse zu transformieren. Diese Flexibilität ermöglicht es uns, Datenpipelines an spezifische Bedürfnisse anzupassen und eine hohe Leistung zu erzielen, insbesondere für moderne Datenszenarien wie Business Intelligence, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
UNTERSCHIEDE ZWISCHEN ETL UND ELT
- ETL transformiert Daten auf einem sekundären Verarbeitungsserver, bevor sie während des ELT-Ladevorgangs geladen werden, und transformiert sie dann in der Datenbank.
- ETL ist aufgrund der Pre-Load-Transformation langsamer als ELT, während ELT aufgrund der parallelen Transformation schneller ist.
- ETL wird seit über zwei Jahrzehnten verwendet, während ELT eine neuere Form der Datenintegration ist.
- ETL bietet aufgrund der Vorverarbeitung vor dem Laden der Daten mehr Datenschutz als ELT.
- ETL ist aufgrund der separaten Server kostspielig, während ELT mit weniger Datenstapel günstiger ist.
- ELT ist mit Data Lakes kompatibel, während ETL mit Data Warehouses kompatibel ist.
- ETL erzeugt eine strukturierte Datenausgabe, während ELT eine strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datenausgabe erzeugt.
- ETL ist ideal für kleine Datensätze mit komplizierten Transformationsanforderungen, während ELT ideal für große Datensätze ist, die Geschwindigkeit und Effizienz erfordern.
VORTEILE VON ELT GEGENÜBER ETL IN DATA LAKES
- Flexibilität erhöhen: ELT lädt Rohdaten in den Data Lake und ermöglicht mehr Flexibilität im Transformationsprozess.
- Parallele Verarbeitung: Das Laden von Rohdaten und das Durchführen von Transformationen ELT reduziert die Verarbeitungszeit.
- Kostengünstig: ELT speichert Rohdaten, was die Speicherkosten senkt, während ETL Daten transformiert und speichert, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden.
- Verbesserte Skalierbarkeit: ELT kann große Datenmengen verarbeiten.
- Unstrukturierte Daten: Data Lakes verarbeiten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Aufgrund der Flexibilität bei der Transformation verarbeitet ELT unstrukturierte Daten.
WERKZEUGE ZUR UMSETZUNG VON ELT IN DATA LAKES
Hevo Data, Blendo, Matillion, Talend und StreamSets sind Top-ELT-Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, bereinigen und analysieren können. Hevo Data und Blendo sind cloudbasierte Plattformen, die einfach zu verwenden sind und keine Programmierung erfordern, sodass sie für Benutzer geeignet sind, die mehr technisches Fachwissen benötigen. Luigi ist ein Open-Source-Python-Framework, das Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und an ein Ziel laden kann. Matillion, Talend und StreamSets integrieren Daten in Echtzeit und treffen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer, aktueller Informationen.
Diese ELT-Tools führen Prozesse wie Datenprofilierung, Bereinigung, Transformation und Governance durch, um die Datenqualität zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Zuverlässigkeit und Genauigkeit ihrer Daten zu verbessern.
ZUKÜNFTIGE TRENDS BEI ELT UND DATA LAKES
Die Koexistenz von Data Warehouses und Data Lakes wird auf beiden Seiten konvergieren und sich in den Raum des anderen ausweiten. Data Lakes werden durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz wachsen. Unternehmen werden TCO-Optimierungen (Total Cost of Ownership) priorisieren und einen ROI-orientierten Ansatz (Return on Investment) verfolgen. Datensicherheit und Governance werden ein Hauptanliegen bei Datenzugriffskontrollen für eine effektive Richtlinienverwaltung sein.
ABSCHLUSS
Das Aufkommen moderner Datenlösungen führte zur Entwicklung von ELT und ETL mit einzigartigen Funktionen und Vorteilen. ELT erfreut sich aufgrund seiner Fähigkeit, große und unstrukturierte Datensätze wie in Data Lakes zu verarbeiten, größerer Beliebtheit. Das traditionelle ETL hat sich zu einem cloudbasierten ETL entwickelt, das eine schnelle Stapelverarbeitung, Skalierbarkeit, Einsparungen und Einfachheit ermöglicht und gleichzeitig Sicherheit, Governance und Compliance gewährleistet. Modernes ETL führte zur Entwicklung von ELT, um Datenlösungen flexibler, paralleler und kostengünstiger zu gestalten. Die Zukunft von ELT und Data Lakes ist vielversprechend, da Unternehmen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz priorisieren. ELT-Tools integrieren, bereinigen und analysieren Daten aus verschiedenen Quellen und werden fortschrittlicher und benutzerfreundlicher. Da die Datenmenge weiter wächst, werden ELT und Data Lakes es Unternehmen ermöglichen, eine bessere Integration verschiedener Datenquellen zu erreichen, was letztendlich zu einer fundierten Entscheidungsfindung führt.
Über den Autor
Ashutosh Kumar studiert B.Sc.Ll.B (mit Datenwissenschaft) an der National Forensic Sciences University, Gandhinagar, Gujarat, Indien. B.Sc.Ll.B ist ein integrierter Studiengang der Rechtswissenschaften mit Data Science.
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