Etl Là Gì

  -  

ELT là viết tắt của 3 trường đoản cú Extract – Load – Transform (trích xuất – mua – phát triển thành đổi). Vào thời đại của IoT (Internet of Things) cân nặng dữ liệu sẵn gồm đang tăng với tốc độ chóng mặt, ELT thiết yếu là giải pháp để doanh nghiệp không chỉ là lưu trữ hiệu quả, nhưng mà còn có thể khai thác triệt để các dữ liệu tích lũy được. Vậy ELT là gì? và làm bí quyết nào để vận dụng nó kết quả vào quy trình buổi giao lưu của doanh nghiệp.

Bạn đang xem: Etl là gì

Hãy thuộc A1 tìm hiểu nhé!


ELT là gì?

ELT là từ bỏ viết tắt cho Extract (Trích xuất), Load (Tải lên), and Transform (Chuyển đổi).

Đây là quy trình tích thích hợp dữ liệu, nhằm thay đổi dữ liệu thô từ một nguồn trong khối hệ thống đến một hệ thống dữ liệu không giống (ví dụ như: data warehouse hoặc data lake) phía bên trong một server xác định. Với sau đó biến đổi các tài liệu này thành tin tức để sử dụng phụ thuộc vào mục đích của tổ chức.

Data pipeline giành riêng cho ELT sẽ bao gồm quy trình 3 bước được thực hiện ngay trên dữ liệu, có có:

Extract (Trích xuất): bài toán trích xuất những dữ liệu là vượt trình khẳng định và trích xuất những dữ liệu đề nghị thiết, từ 1 hoặc các nguồn khác nhau, như database, file, archives, ERP, CRM, v.v.Load (Tải lên): quá trình này sẽ bao gồm việc tải những dữ liệu được trích xuất sẽ được lên những database xác định.Transform (Chuyển đổi): đổi khác dữ liệu đó là quy trình chuyển đổi các tài liệu từ vẻ ngoài cũ trên khối hệ thống nguồn sang bề ngoài mới, để cân xứng cho bài toán phân tích dữ liệu.

Việc thay đổi này thường dựa trên nhu yếu phân tích và sử dụng dữ liệu trong kho dữ liệu mục tiêu.

Mặc mặc dù việc đổi khác các dữ liệu rất có thể diễn ra dưới nhiều bề ngoài khác nhau, nhưng đa số là nó sẽ bao gồm việc biến các dữ liệu bên dưới dạng code trở thành các dữ liệu rất có thể sử dụng được, bên dưới dạng code và bảng tra cứu kiếm.

Các ví dụ mang đến việc đổi khác dữ liệu:

Biến thay đổi code biến hóa giá trịTổng đúng theo số liệuÁp dụng các tính năng tính toánChuyển đổi bề ngoài dữ liệuĐiều chỉnh độ lâu năm văn bảnKết hợp tài liệu từ những bảng số liệu và database không giống nhau

Quy trình buổi giao lưu của ELT

*

Sự khác biệt giữa ETL cùng ELT

ETL là quy trình Trích xuất, chuyển đổi và cài đặt lên những dữ liệu. Trong lúc đó, ELT là quá trình Trích xuất, tải lên và chuyển đổi các dữ liệu.Đối cùng với ETL, những dữ liệu được chuyển từ mối cung cấp dữ liệu, kế tiếp qua quy trình tiến độ chuyển biến hóa và kiến thiết lại, rồi new được mang tới data warehouse.ELT, phương diện khác, khai quật các data warehouse để triển khai các biến hóa đơn giản. Bạn sẽ không nên giai đoạn chuyển đổi và dàn dựng lại dữ liệu.ETL có thể giúp bảo mật thông tin và đổi khác các dữ liệu cho phù hợp, thông qua việc làm sạch những dữ liệu nhạy bén cảm và bảo mật, trước lúc tải lên data warehouse.ETL rất có thể thực hiện tại việc đổi khác các dữ liệu phức tạp, cũng chính vì vậy phải nó rất có thể tốn nhiều ngân sách chi tiêu hơn ELT.
*

Với ETL, những dữ liệu thô sẽ không tồn tại sẵn vào data warehouse cũng chính vì nó đã được đổi khác trước khi được cài đặt lên đây. Còn với ELT, những dữ liệu thô được sở hữu thẳng lên data warehouse, và việc thay đổi cũng được xẩy ra ngay trên những dữ liệu được lưu lại trữ.

Các quần thể vực giành riêng cho việc dàn dựng dữ liệu đều phải sở hữu sẵn trong ELT và ETL, nhưng khu vực này sẽ tiến hành tích hợp sẵn trong các công thay ETL. Trong những khi đó, đối với ELT, các khoanh vùng giúp dàn dựng dữ liệu sẽ phía bên trong database cùng được sử dụng cho data warehouse.

Vậy thì bạn nên áp dụng ELT giỏi ETL?

Để hiểu rằng doanh nghiệp bạn nên vận dụng ELT xuất xắc ETL vào quá trình phân tích tài liệu của mình, chúng ta cũng có thể xem qua những biệt lập giữa hai quy trình này, để lựa chọn được quy trình phù hợp nhất.

Khả năng tích hợp công nghệ mới và sự khả dụng của các công cố và chuyên viên triển khai

ETL là 1 trong quy trình tiên tiến và phát triển được thực hiện hơn 20 năm, cùng đã có sẵn nhiều chuyên viên trong ngành để triển khai các quy trình này.ELT là một công nghệ mới nên cần phải xây dựng kế hoạch trước lúc triển khai, để đảm bảo rằng các dữ liệu liên quan được tích phù hợp đầy đủ.

Yêu cầu quản trị dành cho từng quy trình

ELT: yêu thương cầu nhiều sự quản ngại trị hơn, vì phải vận dụng nhiều luật pháp để giải pháp xử lý dữ liệu.ETL: thường thì 1 công cụ có thể được áp dụng chung cho cả 3 giai đoạn, giúp đơn giản hóa những quy trình quản ngại lý

Thời gian để phát triển các quy trình

ELT: thời hạn phát triển rất có thể kéo lâu năm dựa trên những yêu ước và cách tiếp cận của tổ chức.ETL: Do rất cần được lập planer trước, nên bạn cũng có thể giảm bớt sự quá thiết lập và thời gian để cách tân và phát triển quy trình, vì chưng ELT chỉ xử lý những dữ liệu liên quan.

Ai sẽ là người tiêu dùng cuối

ETL: Những chuyên viên về so sánh dữ liệuELT: những người dân dùng có tác dụng đọc và phân tích báo cáo; những chuyên viên viết code SQL.

Khả năng thực hiện các thay đổi phức tạp

ELT: Việc biến hóa được những lập trình viên code (mã hóa ra (ví dụ: Java) và rất cần phải được tàng trữ như các chương trình khác.ETL: Việc biến đổi được mã hóa trong những công vậy ETL, bởi chuyên gia tích hợp tài liệu có kinh nghiệm tay nghề với lý lẽ này.

Xem thêm: Phím Tắt Chuyển Đổi Qua Lại Giữa Các Cửa Sổ Trong Windows, Chuyển Đổi Nhanh Giữa Các Cửa Sổ Đang Mở

Có cần thực hiện thêm các phần cứng không giống không?

ELT: Thông thường, những công gắng ELT ko cần áp dụng thêm những phần cứng, mà vắt vào đó, sử dụng các các phép tính để chuyển đổi dữ liệu.ETL: những công gắng ETL yêu cầu các phần cứng rõ ràng với hộp động cơ riêng của chúng để thực hiện các phép trở nên đổi.

Các kỹ năng quan trọng để triển khai các quy trình

ELT: Yêu ước các khả năng liên quan cho DBMSETL: cần được được đào tạo trước và tất cả các kĩ năng để học cách vận hành của qui định ELT.

Kho tàng trữ dữ liệu

ELT: Đa phần là Hadoop, NoSQL database. Đôi khi là database tương quanETL: gần như đều là database tương quan

Sử dụng cho đa số loại dữ liệu nào?

ELT: những dữ liệu không được kết cấu và tài liệu không tương quan, thích hợp nhất cùng với data lake, dữ liệu đối sánh tương quan đồng nhất. Các dữ liệu trọng lượng lớn.ETL: các dữ liệu đối sánh tương quan và dữ liệu được cấu trúc. Tương xứng với cân nặng dữ liệu nhỏ dại và vừa.

Các công dụng của ELT đối với doanh nghiệp

#1 tài năng linh hoạt

Ưu điểm chính của ELT so với ETL đó là khả năng hoạt bát và hạn chế việc cần lưu trữ các dữ liệu mới và chưa được cấu trúc.

Với ELT, chúng ta có thể lưu trữ tất cả các loại thông tin, cho dù bạn không có thời gian để đổi khác và kết cấu những dữ liệu này trước. Dựa vào vậy mà chúng ta cũng có thể truy cập vào các thông tin chúng ta cần bất kể lúc nào.

Không chỉ vậy, chúng ta cũng không cần cải cách và phát triển các quá trình ETL tinh vi trước khi cách xử lý dữ liệu.

#2 vận tốc xử lý nhanh

ELT cho phép tất cả những dữ liệu đi đến khối hệ thống một giải pháp ngay lập tức, cùng từ đó, bạn dùng rất có thể xác định dữ liệu mà người ta cần đến việc biến đổi và phân tích.

#3 Không đòi hỏi việc bảo trì hệ thống

Với ELT, fan dùng không cần thiết phải lên các kế hoạch bảo dưỡng quá kỹ càng. Bởi vì ELT sử dụng bộ nhớ đám mây (cloud), phải nó hoàn toàn có thể tận dụng các phương pháp tự động hóa, cố gắng vì yêu cầu để người dùng phải update một phương pháp thủ công.

#4 thời hạn tải lên cấp tốc hơn

Do việc thay đổi dữ liệu chỉ xảy ra sau thời điểm dữ liệu được tàng trữ trong data warehouse, nên fan dùng rất có thể giảm bớt thời hạn tải những dữ liệu đến nơi lưu trữ cuối. Bạn sẽ không cần được chờ những dữ liệu được làm sạch xuất xắc điều chỉnh, và bạn chỉ cần tải tài liệu đến khối hệ thống mà bạn muốn một lần duy nhất.

Làm sao để áp dụng ELT hiệu quả

Có thể bạn đang phân vân, không biết lúc nào nên sử dụng ELT và lúc nào nên thực hiện ETL. Dưới đây là một số ngôi trường hợp cố gắng thể, mà bạn nên tuyển lựa ELT thay bởi vì ETL

#Trường thích hợp 1:

Nếu như bạn là 1 công ty có trọng lượng lớn những dữ liệu, mặc dù là dữ liệu được cấu tạo hoặc không được cấu trúc. Chỉ việc là khối hệ thống mà bạn có nhu cầu tải dữ liệu lên sử dụng căn nguyên là bộ nhớ đám mây, bạn vẫn sẽ có thể xử lý được khối lượng khổng lồ mà các bạn đã cài đặt lên cấp tốc hơn là thực hiện ETL.

#Trường vừa lòng 2:

Nếu như tổ chức của khách hàng có đầy đủ tài nguyên để tiến hành các quá trình ELT bắt buộc thiết. ELT chỉ chuyển động một khi mà các dữ liệu vẫn được cài đặt lên data lake. Chi phí dành cho những quy trình ELT còn tùy ở trong vào mục đích mà bạn sử dụng và cách xử lý các dữ liệu để cân xứng với mục tiêu của doanh nghiệp.

Nhiều công ty nhỏ dại sẽ không đủ khả năng tài thiết yếu để thực thi các công nghệ hiện đại buộc phải thiết, giúp khai quật triệt để các tính năng của data lake.

#Trường hợp 3:

Nếu như bạn muốn các tài liệu được tổng vừa lòng tại một khu vực duy nhất càng nhanh càng tốt, ELT tất cả cơ chế ưu tiên vận tốc chuyển dịch các dữ liệu, vậy nên, những dữ liệu dù tốt hay xấu, đông đảo được tập phù hợp ở data lake, chờ đợi để được đưa đổi.

Các luật và phần mềm dành cho ELT

Mặc dù ELT hoàn toàn có thể sử dụng các công cụ không giống nhau cho từng tiến độ trích xuất, mua lên hệ thống và thay đổi dữ liệu, bạn vẫn hoàn toàn có thể thực hiện tại các vận động đó dựa vào mộ khí cụ duy nhất.

Bạn đề xuất lựa lựa chọn công cụ cân xứng để thực hiện ELT dựa trên tài năng đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là những nguồn nhưng mà doanh nghiệp đang thực hiện hoặc dự tính sử dụng. Phần nhiều các phương pháp đều cung cấp nhiều nguồn, kho lưu lại trữ, và các hệ thống nền tảng tài liệu khác nhau.

Xem thêm: Tất Tần Tật Về Phần 8 ' Game Of Thrones 8 Khi Nào Có, Cuộc Chiến Ngai Vàng: Phần 8

Người dùng rất có thể tìm phần đa công cụ hoàn toàn có thể sử dụng cho tất cả ELT và ETL, do cả nhì kỹ thuật tích hợp dữ liệu này đều quan trọng cho từng doanh nghiệp,

Một số nhà hỗ trợ công thay ETL/ELT bao gồm:

IBMInformaticaMicrosoftOracleSASTalendTeradata

Ngoài ra ngơi nghỉ Việt Nam chúng ta có thể bắt đầu sử dụng bạn dạng dùng thử Tool A1 Analytics vì chưng team dev viviancosmetics.vn thực hiện. Đây là một trong những công thế giúp phù hợp nhất tài liệu từ Google, Facebook, nhiều kênh truyền thông ở nước ta trên một Data Warehouse để visualization dựa vào phương thức tiếp xúc API. Để làm rõ hơn chúng ta cũng có thể xem hình bên dưới

*

Kết luận,

Hy vọng những thông tin mà A1 đã hỗ trợ về ELT là gì, đã khiến cho bạn hiểu hơn về quá trình này, cũng như cách thức để bạn áp dụng ELT hiệu quả vào quá trình phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp.