Πολλές επιχειρήσεις προκειμένου να λάβουν σημαντικές αποφάσεις από τα δεδομένα που συγκεντρώνουν, αναζητούν μεθόδους για πιο αποτελεσματική αποθήκευσή και μετασχηματισμό τους.

Για όλα αυτά τα δεδομένα που συχνά προέρχονται από διαφορετικές πηγές, χρησιμοποιούνται δύο βασικές μέθοδοι, το ETL και το ELT, διευκολύνοντας τόσο τη λήψη αποφάσεων όσο την ανακάλυψη νέων τάσεων για τον εντοπισμό ευκαιριών καινοτομίας.

Σε αυτό λοιπόν το άρθρο θα δούμε:

 Τι είναι το ETL

 Τι είναι το ELT

 Ποιες είναι οι βασικές διαφορές ανάμεσά τους

Ας ξεκινήσουμε με δύο ορισμούς.

 Τι Είναι το ETL

Το ETL αποτελεί συντομογραφία της διαδικασίας εξαγωγής (Extract), μετασχηματισμού (Transform) και φόρτωσης (Load) των δεδομένων.

Είναι μια μέθοδος για την ενσωμάτωση των data που περιλαμβάνει την εξαγωγή δεδομένων από ποικίλες πηγές, το μετασχηματισμό τους εντός του συστήματος και έπειτα τη φόρτωσή τους στο σύστημα προορισμού.

Στην πρώτη φάση της εξαγωγής, τα δεδομένα αντιγράφονται από το σύστημα προέλευσής τους.

Τα συστήματα προέλευσης μπορεί να περιλαμβάνουν μεταξύ άλλων βάσεις δεδομένων, αρχεία CSV, JSON, XML, υπολογιστικά φύλλα, εφαρμογές SaaS και άλλα.

Έπειτα, τα εξαγόμενα δεδομένα περνούν στη φάση του μετασχηματισμού που μπορεί να περιλαμβάνει καθαρισμό, φιλτράρισμα, συνδυασμό των δύο ή κάποια άλλη επεξεργασία των δεδομένων.

Στη συνέχεια, κατά τη διάρκεια της φάσης φόρτωσης, τα δεδομένα που έχουν μετασχηματιστεί, μετακινούνται και αποθηκεύονται.

 Τι Είναι το ELT

Το ELT αποτελεί συντομογραφία της διαδικασίας εξαγωγής (Extract), φόρτωσης (Load) και μετασχηματισμού (Transform) των δεδομένων.

Είναι μια μέθοδος για την ενσωμάτωση των data που περιλαμβάνει την εξαγωγή δεδομένων από διάφορες πηγές, τη φόρτωσή τους στο σύστημα προορισμού και έπειτα το μετασχηματισμό τους εντός του συστήματος.

Αρχικά, στην φάση της εξαγωγής, τα δεδομένα αντιγράφονται από το σύστημα προέλευσής τους. Τα συστήματα προέλευσης μπορεί να περιλαμβάνουν, όπως προαναφέραμε, βάσεις δεδομένων, αρχεία CSV, JSON, XML και πολλά άλλα.

Στη συνέχεια, τα δεδομένα που εξάγονται, μετακινούνται και αποθηκεύονται κατά τη διάρκεια της φάσης φόρτωσης.

Έπειτα, τα δεδομένα που έχουν αποθηκευτεί, μπορούν να μετασχηματιστούν και να επεξεργαστούν χρησιμοποιώντας μια ποικιλία γλωσσών προγραμματισμού όπως η Python και η R, σύμφωνα πάντα με τις ανάγκες και τους σκοπούς της κάθε εταιρείας.

Συνεχίζοντας, αφού περιγράψαμε τι είναι το ETL και το ELT, ας δούμε ποιες είναι οι βασικές διαφορές μεταξύ τους.

 ETL vs ELT: Οι Βασικές Διαφορές

Όπως καταλαβαίνουμε, οι δύο αυτές μέθοδοι ακολουθούν τις ίδιες διαδικασίες όμως με διαφορετική σειρά.

Ακολούθως, ας δούμε τις 5 βασικές διαφορές μεταξύ του ETL και ELT.

   Συμβατότητα

Το ETL μπορεί να υλοποιηθεί είτε σε περιβάλλοντα εσωτερικής εγκατάστασης είτε σε περιβάλλοντα Cloud.

Είναι συμβατό με ένα αποθετήριο Data Warehouse (αποθήκη δεδομένων) και υποστηρίζει σχεσιακή μορφή δεδομένων.

Χρειάζεται επομένως τα δεδομένα να είναι δομημένα (structured data), να έχουν ένα προκαθορισμένο σχήμα και να έχουν υποβληθεί πρωτύτερα σε επεξεργασία οπως το data cleaning.

Έπειτα είναι σχετικά εύκολο να πραγματοποιηθεί μια ανάλυση υψηλού επιπέδου.

Το ELT μπορεί επίσης να υλοποιηθεί σε περιβάλλοντα Cloud, ωστόσο υποστηρίζει όλες τις μορφές των δεδομένων, μεταξύ των οποίων των μη δομημένων, ημι-δομημένων και ανεπεξέργαστων τύπων δεδομένων (raw data).

Είναι συμβατό με ένα Data Lake (λίμνη δεδομένων) ως αποθετήριο των data.

   Πολυπλοκότητα

Τα εργαλεία ETL έχουν ένα πιο απλό γραφικό περιβάλλον διεπαφής που διευκολύνει όλη τη διαδικασία.

Αντιθέτως, το ELT απαιτεί πολλές φορές εξειδικευμένες γνώσεις ενός data scientist ή ενός data engineer που θα είναι σε θέση να ερμηνεύουν μη επεξεργασμένα δεδομένα πριν από την ανάλυσή τους.

   Ταχύτητα

Επειδή στη μέθοδο ETL τα δεδομένα πρέπει να μετασχηματιστούν πριν φορτωθούν, δεν είναι διαθέσιμα τόσο άμεσα στο χώρο αποθήκευσης συγκριτικά με το ELT όπου τα δεδομένα φορτώνονται μόλις εξαχθούν.

Ωστόσο, δεδομένου ότι στο ELT ο μετασχηματισμός των δεδομένων πραγματοποιείται μόνο μετά τη φόρτωση των δεδομένων, αυτό μπορεί να επιβραδύνει το χρόνο για την ενημέρωση και την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων που δεν είναι δομημένα.

   Ευελιξία

Στη μέθοδο ELT από τη στιγμή που τα δεδομένα φορτώνονται σε ένα αποθετήριο Data Lake είναι πάντα διαθέσιμα.

Επιπλέον, λόγω της ακατέργαστης μορφής τους είναι αρκετά εύπλαστα σε αντίθεση με τη μέθοδο ETL όπου τα δεδομένα έχουν προκαθορισμένο σχήμα.

   Συμμόρφωση

Το ETL δίνει τη δυνατότητα στην κάθε εταιρεία που υπόκεινται σε πρότυπα συμμόρφωσης και κανονισμούς απορρήτου δεδομένων όπως το GDPR να επεξεργάζεται ευαίσθητα δεδομένα αφαιρώντας ή κρυπτογραφώντας τα πριν αποθηκευτούν.

Έτσι τα δεδομένα προστατεύονται και από πιθανές παραβιάσεις.

Από τη άλλη μεριά, στη μέθοδο ELT οι ευαίσθητες πληροφορίες είναι πιο ευάλωτες και εκτεθειμένες σε κίνδυνο, αφού προηγείται η αποθήκευσή τους, πριν μετασχηματιστούν.

Ενώ παράλληλα ενδέχεται να γίνει κάποια παραβίαση προτύπων συμμόρφωσης εάν ο διακομιστής cloud βρίσκεται σε άλλη χώρα.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν αναλυτικά για το είναι το ETL και ELT, καθώς και για κάποιες από τις βασικές τους διαφορές.

Η επιστήμη των δεδομένων και ο κλάδος του Data Engineering είναι μια πολύ ενδιαφέρουσα επιλογή με πολύ καλό μισθο και ευκαιρίες καριέρας.

Αν αποτελεί το μονοπατι που θέλεις να ακολουθήσεις επαγγελματικά, ανακάλυψε το Data Engineering Bootcamp της Big Blue και γίνε πιστοποιημένος Data Engineer σε 3 μήνες, ξεκινώντας δυναμικά την επαγγελματική σου καριέρα!