Выстраивая архитектуру корпоративного хранилища данных, одна из первых задач, с которой сталкивается компания, — выбрать подход к обработке: ETL или ELT. Оба варианта позволяют доставить данные из источников в warehouse, но делают это по-разному. Вопрос не в том, какой метод «лучше», а в том, какой эффективнее сработает в рамках конкретной ИТ-системы, задач и ресурсов. Мы в IBS внедряли решения и на основе ETL, и на базе ELT — и точно знаем, где каждый подход показывает максимум. В этой статье разложим всё по полочкам: что такое ETL и ELT, в чём разница, когда и какой механизм будет оптимален для корпоративного хранилища.
ETL (Extract, Transform, Load) и ELT (Extract, Load, Transform) — это процессы обработки данных. Они описывают, в каком порядке происходят три ключевых этапа: извлечение (Extract), преобразование (Transform) и загрузка (Load).
Процесс ETL: Extract, Transform, Load
В классической схеме ETL данные сначала извлекаются из источников (CRM, ERP, веб-приложений), затем обрабатываются (очистка, нормализация, агрегация) — и уже в готовом виде загружаются в warehouse.
Этот процесс хорошо себя зарекомендовал в системах, где нужно строго контролировать качество данных до загрузки и есть внешняя инфраструктура для преобразования (например, ETL-сервер или платформа).
Процесс ELT: Extract, Load, Transform
ELT работает немного иначе. Данные сначала извлекаются и сразу загружаются в хранилище, а уже потом — обрабатываются средствами самого КХД. Здесь основная нагрузка по преобразованию ложится на СУБД или платформу типа Snowflake, BigQuery или Azure Synapse.
Этот подход особенно эффективен, когда нет выделенного мощного ETL-сервера или процесс обработки данных осуществляется средствами СУБД, на котором построено КХД
Место преобразования данных:
|
ETL |
ELT |
|
Преобразование происходит до загрузки, обычно — на внешнем сервере. |
Обработка происходит уже внутри хранилища данных. |
Это принципиальное различие. ETL позволяет заранее контролировать формат и качество данных, ELT — дает гибкость и позволяет использовать мощность целевой платформы.
Инструменты и технологии
|
ETL |
ELT |
|
Talend, Informatica, Apache Nifi, IBM DataStage. |
SQL-процедуры в СУБД, dbt, встроенные средства облачных платформ. |
Мы в IBS подбираем инструменты под задачи. Часто используем комбинированные схемы — особенно в гибридных системах.
Скорость обработки и масштабируемость
|
ETL |
ELT |
|
Стабильно работает при ограниченных объемах, но может упереться в потолок при росте источников. |
Выигрывает при больших объемах данных, легко масштабируется, особенно в облачной среде. |
Преимущества:
Контроль качества данных до загрузки.
Подходит для систем с формализованными правилами обработки.
Удобен при работе с чувствительной информацией.
Недостатки:
Требует внешней платформы.
Часто происходит так, что процесс ETL менее производителен, по сравнению с процессом ELT
Ограничена масштабируемость.
Преимущества:
Быстрая загрузка данных в warehouse.
Высокая производительность при использовании ресурсов хранилища.
Оптимален для обработки больших массивов в облачной инфраструктуре.
Не требует отдельных машин для преобразования данных
Недостатки:
Меньший контроль до загрузки.
Требует больших ресурсов системы хранения.
Более высокая нагрузка на администрирование.
Подбирая стратегию, мы в первую очередь оцениваем контекст: цели проекта, объемы, доступные ресурсы. Важно понимать, что ETL и ELT — это не только технологии, но и управленческие решения.
Оценка объема данных
|
ETL |
ELT |
|
Умеренные объемы данных. |
Терабайты и выше — лучше реализовывать через ELT. |
Вычислительные мощности и требования к времени обработки
|
ETL |
ELT |
|
Требует внешней инфраструктуры. |
Использует мощности warehouse, что может быть эффективнее при грамотной настройке. |
Бюджет проекта и требования к масштабируемости
|
ETL |
ELT |
|
Выше начальные расходы. |
Лучше масштабируется, особенно при работе с облачными решениями. |
Мы рекомендуем комбинировать стратегии: ETL для критичных, чувствительных данных, ELT — для потоков, не требующих глубокой предобработки.
Выбор между ETL и ELT зависит от множества факторов. В одних системах ключевую роль играет качество данных до загрузки, в других — скорость, гибкость и масштабируемость.
Если вы строите хранилище данных с нуля, или хотите переосмыслить текущую архитектуру — обратитесь к нам. В IBS Analytics мы поможем оценить вашу инфраструктуру, цели и ограничения. Подберем подход, который даст результат и станет основой для развития целевой системы хранения.