ETL или ELT: какой процесс работы с данными дает оптимальный результат

Прогрессивные системы доставки данных

Главной задачей ETL и ELT-систем является структурирование, обогащение, оптимизация и передача исходных данных компании из нескольких программных оболочек в единую централизованную базу хранения для дальнейшей обработки.

Для начала определим, что такое ETL. Это модель, которая работает по принципу Extract, Transform, Load. Информация, получаемая из разных источников, обработанная в соответствии с алгоритмами справочников различных ИТ-систем и обладающая неодинаковой степенью детализации, приводится в единый формат и становится пригодной для дальнейшей обработки. Следующая задача  ETL – это доставка данных, которая должна осуществляться наиболее быстрым способом без потери качества и достоверности.

ELT-системы отличаются последовательностью выполняемых действий: Extract, Load, Transform. Данные сначала получают и загружают, а только после обрабатывают. Модель ELT работает с огромными массивами асинхронных данных, развивая впечатляющую скорость. Она использует ресурсы облачных вычислений, которые можно масштабировать без использования локального оборудования. Таким образом, ELT подразумевает собой не только смену последовательности действий, но также качественно новый подход к процессу трансформации данных.

ETL и ELT – два прогрессивных подхода, каждый из которых обладает определенным набором преимуществ. Далее мы раскроем специфику каждой из моделей и рассмотрим, в каких случаях лучше использовать каждое из этих решений.

Как работает ETL

ETL осуществляет подготовку данных для дальнейшей аналитики сразу после ее выгрузки. Для этого система извлекает информацию из различных баз, очищает от ошибок, приводит к единому формату и уровню детализации. Таким образом, обогащенные данные, получаемые из различных источников, приводятся к единому формату, позволяющему эффективно с ними взаимодействовать. Только после всех этих манипуляций информация поступает в целевой репозиторий и становится доступной для изучения с использованием технологий BI и data science.

Главными достоинствами ЕТL являются:

• хорошо изученный процесс, который легко поддерживать на профессиональном уровне. Существует большое количество проверенных временем инструментов и платформ ETL;
• качественная подготовка данных для анализа – после выгрузки информации она может быть использована для изучения без дополнительной корректировки;
• наличие аудиторского следа, позволяющего отслеживать происхождение данных.

ETL качественно упорядочивает исходную информацию, подготавливая ее к процессам визуализации, моделирования и дальнейшего преобразования.

4 основных недостатка ETL

Использование ЕТL-систем для подготовки данных зачастую оправдано. Они достаточно надежны и проектируются в соответствии с потребностями пользователя. Однако ETL-системы имеют несколько весомых недостатков:

1. Значительные временные затраты. Для консолидации данных необходимо разработать единые требования, которые должны быть применимы к различным источникам информации. Их внедрение может растянуться на недели и даже месяцы. Немало времени потребуется и на обновление целевого репозитория.
2. Отсутствие гибкости. Конвейеры данных изначально проектируются в соответствии с текущей спецификой источников информации и целей пользователя. При увеличении количества источников данных или появлении новых вариантов их использования, нужно заново модернизировать систему.
3. Зависимость передачи данных от корректности процессов их преобразования. При возникновении ошибки на одном из подготовительных этапов выгрузка информации останавливается.
4. Ограничение доступа к исходным данным для конечных пользователей. Его имеют только специалисты, задействованные в их трансформации.

Главной причиной несовершенства ETL можно считать выполнение преобразования данных в конвейере. Поэтому приходится технически модернизировать систему при любых изменениях, что требует значительного временного ресурса. Отсюда следует и проблема остановки обновления информации из-за внутренней ошибки, а также ограничение доступа к исходным значениям.

Специфика загрузки данных в ETL

В некоторых случаях специфическое обновление информации в ETL оказывается неудобным. Суть в том, что пакеты данных загружаются с определенной периодичностью, которая заранее определена. Еще на этапе настройки процесса ETL специалисты рассчитывают, какое количество времени необходимо для получения обновления и задают частоту запуска процесса. Она может зависеть от различных факторов:

• потребностей бизнеса в обновлении информации;
• размеров пакетных данных;
• затрат времени на извлечение, преобразование и загрузку.

Проблема возникает тогда, когда количество обрабатываемой информации увеличивается. Пакеты не загружаются вовремя, и система дает сбой. Программистам нужно заново выполнять расчеты и настраивать ETL, что возможно далеко не всегда. Например, при увеличении объемов входящих данных, они будут обрабатываться и передаваться с задержкой. Это приведет, во-первых, к недостоверным результатам дальнейшего анализа, а во-вторых, к эффекту снежного кома вследствие накопления огромного количества необработанных данных. Система окажется неэффективной и попросту бесполезной.

Существуют ситуации, когда для бизнеса критически важно обновление данных с высокой частотой. Если вам нужны свежие значения показателей каждые 30 минут, а на загрузку пакета требуется 40 – система ETL вам не подойдет.

ELT – новый подход к подготовке данных

В эпоху постоянного увеличения количества источников информации и объема данных, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа, бизнес нуждается в ускорении процессов их подготовки и передачи. Скорость становится важным конкурентным преимуществом, поэтому внедрение систем ELT является все более актуальным вопросом.

Ускорение процесса передачи информации достигается за счет оптимизации подхода вследствие изменения последовательности операций. Сначала данные извлекаются и загружаются, а только после обрабатываются. В процессе их трансформации задействованы облачные технологии, что позволяет производить оптимизацию быстро и незаметно для пользователя.

Особенностью ELT является также постепенная обработка информации, которая осуществляется по мере формирования запросов. При этом пользователь может использовать единый репозиторий для потребностей различных приложений. В отличие от процесса подготовки информации в конвейере, исходные данные не будут утрачены – для решения конкретной задачи создается реплика. Наличие подобной промежуточной базы данных позволяет возвращаться к изучению исходной информации многократно, не внося технических изменений в ELT-систему.

5 ключевых преимуществ использования ELT

Благодаря использованию ELT вы сможете оперативно управлять большими или постоянно растущими объемами данных. К главным преимуществам такой системы относят:

1. Высокую скорость работы. Во-первых, процессу передачи данных не предшествует их предварительная подготовка внутри системы. Во-вторых, с информацией работают облачные сервисы, предназначенные для быстрого взаимодействия с большими объемами данных. Интерактивная аналитика самообслуживания становится доступной в режиме реального времени.
2. Гибкость. Данные преобразовываются в соответствии с запросами конкретных пользователей в момент непосредственного обращения и могут использоваться для различных целей многократно. При этом не придется настраивать процессы на уровне ELT-системы.
3. Масштабируемость. Увеличение объемов данных не является проблемой для ELT или облачного хранилища.
4. Прозрачность. Пользователи оперативно получают информацию о том, какие данные доступны для изучения.
5. Низкие эксплуатационные расходы. При использовании облачного ELT нет необходимости инвестировать в локальное оборудование и дорабатывать систему при расширении потребностей бизнеса в аналитике либо увеличении объемов данных. Вы платите только за используемый объем облачных сервисов.

Благодаря внедрению ELT вы сократите затраты финансов и времени, необходимых на обработку информации, а также получаете больше возможностей для использования исходных данных.

ETL или ELT: какое решение подходит вам

На сегодняшний день обе системы способны удовлетворять потребности бизнеса. ETL инструменты эффективно взаимодействуют с небольшими массивами информации, которые нуждаются в сложной трансформации, но не требуют слишком частого обновления. В противоположность ему ELT-система способна быстро передавать большие объемы данных, регулярное обновление которых критически важно.

Существуют компании, успешно использующие обе методики подготовки и доставки информации. Функционируя параллельно, ETL и ELT способны удовлетворять самые разные потребности и запросы бизнеса. Примером является использование ETL для изучения регулярной отчетности, которая обновляется не слишком часто. При этом ELT применяется в направлениях, где быстрое реагирование критически важно. Соответственно, информация может загружаться ежеминутно или ежесекундно.

Несмотря на наличие реальной перспективы параллельного использования обеих систем, в последнее время все больше компаний склоняются к полному переходу на  ELT-модель. Это обусловлено постоянным увеличением объемов данных и появлением новых возможностей их применения во благо бизнесу. ELT имеет потенциал роста и может использоваться в качестве шаблона передачи данных, а также реализовывать множество концепций их хранения.

ELT предоставляет возможности для потоковой аналитики

Используя ELT, нет необходимости настраивать периодичность обновления данных в репозитории. Они не проходят предварительную подготовку, а, следовательно, могут передаваться в потоковом режиме при корректировке старых или появлении новых значений. Для этого используется система отслеживания измененных данных, которая может быть дополнена технологией CDC. Программа будет активировать процесс загрузки при каждом обновлении информации в источниках.

Таким образом, данные передаются постоянно небольшими пакетами, что позволяет работать с ними в режиме реального времени, в отличие от ETL, где обновления на протяжении определенного времени аккумулируются, а затем массово выгружаются, что требует большого ресурса.

Оперативному обновлению данных – быстрое решение по обработке

Итак, технология CDC позволяет нам автоматизировать процессы пополнения хранилища данных обновленной информацией. Его организация в ELT осуществляется в автономном режиме благодаря использованию решения по автоматизации DWA. Оно отвечает за устранение ошибок, формирует структуру хранилища и отвечает за его полное внутреннее обслуживание. Благодаря DWA вы экономите время, избавляетесь от проектных рисков и не несете дополнительных затрат.

Для получения непрерывного доступа к оперативно меняющимся данным в любой момент времени достаточно настроить бесшовную интеграцию инструментов сбора информации с DWA. Таким образом, вы создадите непрерывный канал передачи данных для целей бизнес аналитики.

История успешного применения ELT

Как Jaguar Land Rover оптимизировали бизнес процессы в Qlik благодаря ELT

Компания Jaguar Land Rover функционирует на международном рынке, оптимизируя бизнес под различные региональные правила и учитывая специфику регулирования, что требует оперативной реакции на изменения со стороны руководства. Дополнительные сложности возникают вследствие нестабильности цепочки поставок. В таких условиях руководство Jaguar Land Rover нуждается в оперативном обновлении данных, что позволит незамедлительно отреагировать на ситуацию.

До внедрения ELT важная информация постоянно блокировалась на уровне исходного источника и облачного хранилища. Решение было найдено в создании озера данных, которое наполнялось посредством потоковой передачи обновленной информации из исходных источников. Оценив несколько вариантов реализации такого подхода, в качестве оптимального решения был выбран Qlik Replicate TM.

Результатом внедрения технологии стала возможность оперативно принимать решения в ответ на изменившиеся условия работы и обновленные требования мирового рынка. Также сервис подготовки данных стал доступен всем специалистам, задействованным в процессе принятия решений.

ELT – ваше конкурентное преимущество

Сегодня недостаточно использовать в аналитике точные данные для принятия управленческих решений. Ключевое значение играет скорость, которая становится важным конкурентным преимуществом практически во всех сферах бизнеса. В ответ на эту тенденцию, следует оптимизировать стратегию работы с данными. Хотя на сегодня ETL еще не является окончательно устаревшим  и ненужным подходом, стоит обратить внимание на ELT, позволяющее получить больше конкурентных преимуществ.

Узнайте о потенциале вашего бизнеса с новыми технологиями потоковой передачи данных ELT. Попробуйте наше решение Qlik Replicate.