Afbeelding door auteur
 

ETL en ELT zijn pijplijnen voor gegevensintegratie die gegevens van meerdere bronnen naar een enkele gecentraliseerde bron overbrengen en enkele transformatie- en verwerkingsstappen uitvoeren. Het verschil tussen deze twee is dat ETL de gegevens vóór het laden transformeert en ELT de gegevens na het laden transformeert.

Maar laten we, voordat we er diep op ingaan, eerst de betekenis van E, L en T begrijpen.

E For Extract – Extraheren van de gegevens uit een of meerdere bronnen.

T For Transformeren – Het transformeren van de gegevens is een proces van het opschonen en wijzigen van de gegevens in een indeling zodat deze kan worden gebruikt voor bedrijfsanalyse.

L For het laden – Het gaat om het laden van gegevens naar een doelsysteem, dat een datawarehouse of een database kan zijn.

ETL is de eerste gestandaardiseerde methode voor gegevensintegratie die in de jaren zeventig opkwam als gevolg van de evolutie van schijfopslag. Zoals de naam al doet vermoeden, haalt het eerst de onbewerkte gegevens uit de bron en transformeert het vervolgens voordat het in de doeldatabase wordt geladen, dwz (Extract ? Transform ? Load)

In ETL is het gegevensopnameproces langzamer, omdat we eerst de gegevens op een aparte server moeten transformeren voordat ze in de doeldatabase worden geladen.

ETL wordt gebruikt bij het opslaan van een kleine hoeveelheid gegevens in eindige opslag. Het is geschikt voor lokale, gestructureerde en relationele datasets. 

Afb. 1 ETL-systeemarchitectuur | Afbeelding door estuarium.dev
 

Laten we nu enkele van de belangrijkste voor- en nadelen ervan begrijpen.

VOORDELEN

1. Data kwaliteit: ETL verbetert de datakwaliteit door de ruwe data uit verschillende bronnen te verwerken en te combineren in een gestructureerd formaat.
2. Minder belasting van schijfstations: Het belangrijkste kenmerk van ETL is dat de gegevens in het geheugen worden getransformeerd, waardoor we dergelijke gegevenspijplijnen kunnen creëren waar we schijven met beperkte doorvoer hebben.
3. Consistentie: Het opslaan van de verwerkte gegevens in de database zorgt ervoor dat de gegevens consistent, relevant en nauwkeurig zijn, wat voorziet in alle zakelijke behoeften en helpt om betere beslissingen te nemen.

NADELEN

1. Flexibiliteit: ETL heeft een rigide pijplijn. Het staat geen wijzigingen in de database toe. Stel dat als de bedrijfsplannen veranderen, de business intelligence-teams geen kans krijgen om terug te keren naar de oorspronkelijke onbewerkte gegevens en deze opnieuw op te vragen.
2. Vertraging: De vertraging tussen gegevensopname en gegevensanalyse is ongeschikt voor real-time toepassingen.
3. Data verlies: ETL-pijplijnen kunnen leiden tot gegevensverlies als de gegevens niet zorgvuldig worden behandeld of als er fouten optreden in de transformatiestap.

In de vroege jaren 2000 werd cloud computing steeds gebruikelijker en de ontwikkeling van datameren en magazijnen zorgde voor een revolutie in gegevensopslag. Bedrijven hebben nu toegang tot goedkope en onbeperkte cloudopslag voor het laden van hun gegevens.

Dit leidt tot de ontwikkeling van een nieuwe data-integratiepijplijn, namelijk ELT (Extract, Load, Transform). De onbewerkte gegevens kunnen in het datawarehouse worden opgeslagen en er rechtstreeks uit worden opgevraagd.

Simpel gezegd, binnen ELT worden de onbewerkte gegevens uit de bron gehaald en direct opgeslagen in het datawarehouse zonder enige transformaties. In tegenstelling tot ETL wordt de transformatiestap vóór het laden op een afzonderlijke server uitgevoerd, wat voor extra vertragingen en rigiditeit in het systeem zorgt.

Afb. 2 ELT-systeemarchitectuur | Afbeelding door vierkante meter ten noorden
 

Laten we nu enkele van de belangrijkste voor- en nadelen ervan begrijpen.

VOORDELEN

1. Flexibiliteit: ELT-pijplijnen zijn flexibeler, omdat ze het opnieuw opvragen van relevante gegevens uit de onbewerkte gegevens mogelijk maken als het bedrijfsplan verandert.
2. Vertraging: Aangezien het laden en transformeren van gegevens gelijktijdig kan plaatsvinden, is het geschikt voor real-time besluitvorming.
3. Kostenefficient: ELT-pijplijnen zijn kosteneffectiever, omdat de vereiste software meestal wordt doorgegeven via open-source, dat direct beschikbaar is.

NADELEN

1. Data kwaliteit: De datakwaliteit in de ELT-pijplijn kan verschillen van die in ETL. De transformaties worden toegepast nadat de gegevens zijn opgeslagen in de doeldatabase.
2. Ongestructureerde gegevens: Het is een uitdaging om query's te schrijven op basis van ongestructureerde gegevens als deze niet adequaat worden beheerd. Ook kunnen de queryresultaten niet zo nauwkeurig zijn vanwege de inconsistentie in de gegevensstructuren.
3. Veiligheid: Aangezien alle onbewerkte gegevens in de database worden opgeslagen, bestaat het risico dat gevoelige gegevens worden vrijgegeven of misbruikt.
4. Data opslag: Het vereist meer opslagruimte omdat de onbewerkte gegevens er direct in worden opgeslagen zonder enige verwerking.

ETL en ELT verschillen op twee manieren. In ETL worden gegevens vóór het laden getransformeerd en in ELT worden de gegevens na het laden getransformeerd.

ETL heeft een rigide pijplijn omdat het alleen verouderde database-architectuur ondersteunt, maar ELT is flexibel en ondersteunt het opnieuw opvragen van gegevens.

ETL is relatief langzamer dan ELT, waarbij een extra gegevenstransformatiestap nodig is voordat deze wordt geladen. Maar in ELT kan deze transformatie gelijktijdig met laden worden uitgevoerd.

ETL kan alleen worden gebruikt met interne of gestructureerde gegevens. Maar ELT kan worden gebruikt met alle gestructureerde, ongestructureerde of semi-gestructureerde gegevens.

Hieronder vindt u de tabel met een zij-aan-zij vergelijking van ETL- en ELT-gegevenspijplijnen.

Fig. 3 Zij-aan-zij vergelijking van ETL- en ELT-pijpleidingen | Afbeelding door auteur

Om de kracht van gegevens in het hedendaagse bedrijfsleven te benutten, hebben we efficiënte en robuuste gegevenspijplijnen nodig die gegevens uit meerdere bronnen kunnen extraheren, laden en transformeren naar een enkele gecentraliseerde opslag, zodat deze kan worden gebruikt voor analyse. Hier komen ETL- en ELT-datapijplijnen in beeld. Maar de keuze tussen ETL en ELT hangt volledig af van de behoeften van het bedrijf.

Over het algemeen kan een ETL-pijplijn worden gebruikt wanneer we strikte vereisten voor consistentie en gegevenskwaliteit hebben voordat de gegevens worden geladen. Of wanneer we complexe gegevensintegratie- en transformatiestappen moeten uitvoeren.

Terwijl ELT kan worden gebruikt wanneer we enorme hoeveelheden gegevens willen opslaan, en het een snellere en efficiëntere verwerking vereist. ELT biedt ook flexibiliteit in de database, afhankelijk van de veranderende bedrijfsbehoeften.

Ik hoop dat je dit artikel met plezier hebt gelezen. U kunt ook contact met mij opnemen via Linkedin.
 
 
Arische Gargo is een B.Tech. Student Electrical Engineering, zit momenteel in het laatste jaar van zijn bachelor. Zijn interesse ligt op het gebied van Web Development en Machine Learning. Hij heeft deze interesse nagestreefd en staat te popelen om meer in deze richtingen te werken.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/2023/03/etl-elt-one-right-data-pipeline.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=etl-vs-elt-which-one-is-right-for-your-data-pipeline