ELT vs. ETL: qual è la differenza?

Con l'ELT, i dati non strutturati vengono estratti da un sistema sorgente e caricati su un sistema di destinazione per essere trasformati successivamente, secondo necessità. Questi dati estratti e non strutturati sono messi a disposizione dei sistemi di business intelligence e non è necessario il data staging. L'ELT utilizza il data warehousing per effettuare trasformazioni dei dati, come la convalida dei dati o la rimozione dei dati duplicati. Questi processi vengono aggiornati in tempo reale e utilizzati per grandi quantità di dati non elaborati. L'ELT è un processo più recente che non ha ancora raggiunto il suo pieno potenziale rispetto al suo sorello più anziano, l'ETL. Il processo ELT era originariamente basato su script SQL rigidamente codificati. È più probabile che questi script SQL contengano potenziali errori di codifica rispetto ai metodi più avanzati utilizzati nell'ETL.

Con l'ETL, i dati non strutturati vengono estratti da un sistema sorgente e specifici punti dati e potenziali "chiavi" vengono identificati prima di caricare i dati nei sistemi di destinazione. In uno scenario ETL tradizionale, i dati sorgente vengono estratti in un'area di staging e spostati nel sistema target. Nell'area di staging, i dati subiscono un processo di trasformazione che organizza e pulisce tutti i tipi di dati. Questo processo di trasformazione consente che i dati ormai strutturati siano compatibili con i sistemi di data storage target. L'ETL è stato originariamente progettato per lavorare con i database relazionali, che storicamente hanno dominato il mercato. I data engineer lavorano su processi ETL fin dagli anni '70, il che ha dato loro il tempo di perfezionare significativamente i processi ETL di data science.

Nel video seguente, Jamil Spain offre un'analisi più approfondita dell'ETL: 

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L'approccio ELT consente un'implementazione più rapida rispetto al processo ETL, anche se i dati sono disordinati una volta spostati. La trasformazione avviene dopo la funzione di carico, prevenendo il rallentamento della migrazione che può verificarsi durante questo processo. L'ELT disaccoppia le fasi di trasformazione e caricamento, assicurando che un errore di codifica (o altro errore nella fase di trasformazione) non fermi lo sforzo di migrazione. Inoltre, l'ELT evita problemi di scalabilità dei server utilizzando la potenza di calcolo e la dimensione del data warehouse per consentire la trasformazione (o il calcolo scalabile) su larga scala. L'ELT collabora anche con soluzioni data warehouse cloud per supportare tipi di dati strutturati, non strutturati, semi-strutturati e dati non elaborati.

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L'implementazione dell'ETL richiede più tempo ma dà come risultato dati più puliti. Questo processo è particolarmente adatto per repository di dati target più piccoli che richiedono aggiornamenti meno frequenti. L'ETL lavora anche con data warehouse cloud utilizzando piattaforme SaaS basate su cloud e data warehouse in loco.

Esistono anche molti strumenti ETL open source e commerciali con funzionalità e vantaggi che includono:

• Funzioni complete di automazione e facilità d'uso in grado di automatizzare l'intero flusso di dati e formulare raccomandazioni sulle regole per il processo di estrazione, trasformazione e caricamento.
• Un'interfaccia visiva drag-and-drop utilizzata per specificare le regole e i flussi di dati.
• Supporto per la gestione dei dati per facilitare calcoli complessi, integrazione dei dati e manipolazione delle stringhe.
• Sicurezza e conformità che criptano i dati sensibili (sia in movimento che a riposo) e li certificano come conformi alle normative di settori o governo come HIPAA e GDPR. Questo offre un modo più sicuro per criptare, rimuovere o mascherare specifici campi dati per proteggere la privacy del cliente.

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Un processo ELT è meglio utilizzato in set di dati ad alto volume o in ambienti di utilizzo dati in tempo reale.

Alcuni esempi specifici includono:

• Organizzazioni con grandi volumi di dati: i sistemi meteorologici, come i servizi meteo, raccolgono, collazionano e utilizzano regolarmente grandi quantità di dati. Anche le aziende con grandi volumi di transazioni rientrano in questa categoria. Il processo di estrazione, caricamento e trasformazione consente di trasferire più rapidamente i dati di origine.
• Organizzazioni che richiedono un accesso immediato: le borse generano e utilizzano grandi quantità di dati in tempo reale, dove i ritardi possono essere dannosi. Inoltre, i distributori su larga scala di materiali e componenti necessitano di accesso in tempo reale ai dati attuali per la business intelligence.

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L'ETL è meglio utilizzato per sincronizzare diversi ambienti di utilizzo dati e migrare dati da sistemi legacy.
Di seguito sono riportati alcuni esempi specifici:

• Organizzazioni che hanno bisogno di sincronizzare i dati provenienti da diverse fonti: le aziende che stanno fondendo le loro attività possono avere più consumatori, forniture e partner in comune. Questi dati possono essere memorizzati in archivi di dati separati e formattati in modo diverso. L'ETL lavora per trasformare i dati in un formato unificato prima di caricarli sulla posizione dati di destinazione.
• Organizzazioni che devono migrare e aggiornare i dati da sistemi legacy: i sistemi legacy richiedono il processo ETL per trasformare i dati in un formato compatibile con la nuova struttura del database di destinazione.

Le principali differenze tra ELT ed ETL sono l'ordine delle operazioni tra i due processi che li rende particolarmente adatti a situazioni diverse. Altre differenze riguardano le dimensioni dei dati e i tipi di dati che ciascun processo può gestire. Sebbene l'ELT e l'ETL sembrino simili, la loro applicazione è diversa.

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Con l'ELT, il processo è semplificato perché non necessita di "chiavi" o altri identificatori per il trasferimento e l'utilizzo dei dati. Il processo ELT è stato perfezionato e ci sono molti strumenti ELT evoluti utilizzati per aiutare a migrare i dati. I tempi di caricamento sono più brevi perché il processo non prevede tanti passaggi da eseguire. La soluzione ELT per i sistemi di business intelligence nasce dalla necessità di caricare rapidamente dati non strutturati. Una soluzione ELT automatizzata basata su cloud può anche richiedere una manutenzione relativamente bassa.

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I dati ETL offrono una maggiore definizione fin dall'inizio, il che di solito richiede più tempo per trasferire i dati con precisione. Questo processo richiede solo aggiornamenti periodici delle informazioni, invece di aggiornamenti in tempo reale. I tempi di caricamento dell'ETL sono più lunghi rispetto all'ELT a causa dei numerosi passaggi nella fase di trasformazione che devono avvenire prima del caricamento dei dati.

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