انتخاب رویکرد ادغام داده مناسب

مقدمه

ادغام داده ها جنبه مهمی در مدیریت داده های مدرن است و به مشاغل این امکان را می دهد تا بینش های ارزشمندی را از داده های خود بدست آورند. دو روش برجسته بر این منظره حاکم است: ETL (عصاره ، تبدیل ، بار) وت ELT (عصاره ، بار ، تبدیل)بشر در حالی که ETL نشان دهنده رویکرد سنتی برای ادغام داده ها است ، ELT به عنوان یک جایگزین مدرن ، به ویژه مناسب برای داده های بزرگ و محاسبات ابری ظاهر شده است. درک تفاوت ها ، مزایا و تجارت بین این روش ها برای سازمانهایی که به دنبال بهینه سازی گردش کار پردازش داده های خود هستند ضروری است.

درک ETL و ELT

ETL چیست؟

ETL یک فرآیند ادغام داده های ساختاری است که داده ها را از منابع مختلف به یک انبار داده متمرکز برای تجزیه و تحلیل و گزارش منتقل می کند. این شامل سه مرحله کلیدی است:

1. استخراج: داده ها از سیستم های مختلف ، از جمله پایگاه داده ها ، API ها و پرونده های مسطح تهیه می شوند. داده های استخراج شده در یک منطقه مرحله بندی ذخیره می شوند.
2. تحول: داده ها برای اطمینان از صحت ، قوام و مناسب بودن برای تجزیه و تحلیل ، تحت تمیز کردن ، اعتبار سنجی ، غنی سازی ، جمع آوری و قالب بندی قرار می گیرند.
3. بارگیری: داده های تبدیل شده به یک انبار داده متمرکز بارگیری می شوند ، جایی که برای پرس و جو و گزارش کارآمد فهرست بندی و ذخیره می شود. بارگیری می تواند افزایشی (فقط داده های جدید یا تغییر یافته) یا کامل (کل مجموعه داده) باشد.

ELT چیست؟

ELT یک رویکرد مدرن تر است که قبل از اعمال تحولات ، داده های خام را در یک سیستم ذخیره سازی بار می کند. این روش معمولاً با دریاچه های داده ، ذخیره سازی مبتنی بر ابر و سیستم های توزیع شده استفاده می شود. این روند شامل:

1. استخراج: مشابه ETL ، داده ها از چندین منبع کشیده می شوند.
2. بارگیری: داده های خام بدون تحول مستقیماً در سیستم ذخیره سازی هدف (به عنوان مثال ، دریاچه داده یا مخزن مبتنی بر ابر) بارگیری می شوند.
3. تحول: داده ها با استفاده از ابزارهای محاسباتی توزیع شده در محیط ذخیره سازی پردازش می شوند و امکان تجزیه و تحلیل در مقیاس بزرگ و پردازش در زمان واقعی را فراهم می کنند.

ETL در مقابل ELT: یک تحلیل مقایسه ای

جوانب مثبت و منفی ETL و ELT

ETL PROS:

• تجزیه و تحلیل سریع: از آنجا که داده ها از قبل دگرگون شده اند ، نمایش داده ها کارآمد و سریع هستند.
• انطباق: مقررات مربوط به حفظ حریم خصوصی داده ها آسانتر است زیرا داده های حساس قبل از بارگیری پردازش می شوند.
• انعطاف پذیری محیط: می تواند در فرض یا در ابر اجرا شود.

منفی ETL:

• گردش کار سفت و سخت: تغییرات در طرحواره نیاز به تغییرات قابل توجهی دارد.
• سرعت پردازش: فرآیند تحول در دسترس بودن داده ها را کند می کند.
• برای داده های بزرگ ایده آل نیست: ETL به دلیل مرحله تحول قبل از بارگذاری ، با مجموعه داده های بزرگ مبارزه می کند.

EL PROS:

• از قالب های داده انعطاف پذیر پشتیبانی می کند: می تواند داده های ساختاری ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار را کنترل کند.
• در دسترس بودن داده های فوری: داده ها بلافاصله پس از بارگیری قابل دسترسی هستند.
• راندمان بالا: تحول در صورت تقاضا ، بهینه سازی استفاده از منابع رخ می دهد.

منفی ELT:

• به زیرساخت های مبتنی بر ابر نیاز دارد: بیشتر فرآیندهای ELT از قدرت ذخیره و پردازش ابر استفاده می کنند.
• نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها: از آنجا که داده های خام قبل از تحول ذخیره می شوند ، چالش های انطباق ایجاد می شود.
• پشتیبانی محدود جامعه: از آنجا که ELT یک رویکرد نسبتاً جدیدتر است ، در مقایسه با ETL ، تخصص صنعت کمتری وجود دارد.

انتخاب بین ETL و ELT

ملاحظات کلیدی:

1. حجم داده و پیچیدگی: در صورت دستیابی به داده های خام عظیم ، ELT ارجح است. اگر کار با داده های ساختاری که قبل از ذخیره سازی نیاز به پاکسازی دارند ، ETL انتخاب بهتری است.
2. الزامات زمان واقعی: ELT به تجزیه و تحلیل نزدیک در زمان واقعی اجازه می دهد ، در حالی که ETL به دلیل ماهیت پردازش دسته ای ، تأخیر را معرفی می کند.
3. حاکمیت و امنیت داده ها: ETL با تبدیل داده ها قبل از بارگیری ، انطباق را تضمین می کند ، در حالی که ELT برای انجام ذخیره سازی داده های خام به اقدامات امنیتی قوی نیاز دارد.
4. ملاحظات هزینه: ETL ممکن است به ابزارهای تخصصی و افزایش هزینه ها نیاز داشته باشد. ELT زیرساخت های ابری را افزایش می دهد و نیاز به ابزارهای خارجی ETL را کاهش می دهد اما هزینه های ذخیره سازی بالقوه را افزایش می دهد.
5. مجموعه مهارت ها و منابع: ETL خواستار تخصص در فرآیندهای تحول است ، در حالی که ELT بیشتر به عملکردهای بانک اطلاعاتی متکی است و آن را برای برنامه نویسان SQL و مهندسان ابر در دسترس قرار می دهد.

رویکرد ترکیبی: بهترین های هر دو جهان؟

سازمان ها به طور فزاینده ای مدل های ترکیبی را اتخاذ می کنند که جنبه های ETL و ELT را ترکیب می کنند. این رویکرد به آنها اجازه می دهد:

• استفاده کردن ETL برای داده های ساخت یافته که قبل از بارگیری نیاز به پاکسازی دارد.
• اهرم ELT برای داده های بدون ساختار یا بزرگ، فعال کردن تجزیه و تحلیل در زمان واقعی و تحول انعطاف پذیر.

روندهای آینده در ادغام داده ها

چشم انداز ادغام داده ها با پیشرفت هایی مانند:

• محاسبات بدون سرور: ارائه دهندگان Cloud در حال معرفی پردازش داده های بدون سرور هستند و زیرساخت ها را کاهش می دهند.
• آماده سازی داده های محور AI: هوش مصنوعی در حال افزایش تحول داده ها ، اتوماسیون بررسی کیفیت و تشخیص ناهنجاری است.
• معماری های چند ابر: شرکت ها در حال افزایش چندین سیستم عامل ابری هستند و ELT را به دلیل مقیاس پذیری و سازگاری با سیستم های توزیع شده ، انتخابی جذاب می کنند.

پایان

تصمیم بین ETL و ELT یک انتخاب یک اندازه نیست. در حالی که ETL برای داده های ساخت یافته و گردش کار متمرکز بر انطباق مرتبط است ، ELT در حال تبدیل شدن به رویکرد برای معماری های مدرن و مبتنی بر ابر است. سازمانها باید قبل از انتخاب استراتژی ادغام داده ، حجم داده ، نیازهای پردازش و زیرساخت ها را با دقت ارزیابی کنند. با افزایش مدل های ترکیبی و فن آوری های نوظهور ، مشاغل می توانند رویکرد خود را برای به حداکثر رساندن کارآیی ، مقیاس پذیری و عملکرد در ابتکارات داده های محور خود متناسب کنند.