ETL vs ELT: Porovnanie pre dátové potrubia a AI

# ETL vs ELT: Ako napájať dátové potrubia pre AI a analýzy

V dnešnej ére, kedy je dáta kráľom, je efektívna integrácia a spracovanie dát kriticky dôležité. Video od IBM Technology sa zameriava na dva dominantné prístupy – ETL (Extract, Transform, Load) a ELT (Extract, Load, Transform), pričom predstavuje aj menej známu metódu TETL. Rozoberá ich rozdiely, výhody a nevýhody, čím nám poskytuje cenné poznatky pre optimalizáciu dátových potrubí v kontexte AI a analýz. V tomto článku si zhrnieme kľúčové body tohto videa a preskúmame, ako tieto techniky ovplyvňujú moderný svet dát.

## Kľúčové poznatky

*   **ETL vs ELT:** Hlavný rozdiel spočíva v tom, kde sa uskutočňuje transformácia dát. Pri ETL sa dáta transformuje pred načítaním do cieľového systému, zatiaľ čo pri ELT sa dáta najprv načíta a následne transformuje v cieľovom systéme (cloudovej databáze alebo lakehouse).
*   **TETL – hybridný prístup:** TETL kombinuje prvky oboch metód, pričom vykonáva čiastočnú transformáciu pri zdroji pred extrakciou a následne rozsiahlejšiu transformáciu v cieľovom systéme.
*   **Výber správnej metódy závisí od kontextu:** Voľba medzi ETL, ELT a TETL by mala zohľadňovať infraštruktúru, prípad použitia a požiadavky na dodržiavanie predpisov (compliance).
*   **ETL je ideálne pre:** spracovanie veľkých objemov komplexných dát, ochranu citlivých údajov (PII) a presun dát do cloudu.
*   **ELT je vhodné pre:** moderné cloudové databázy, analytické pracovné zaťaženia a tímy používajúce SQL alebo DBT.

## ETL: Tradičný prístup k dátovej integrácii

ETL (Extract, Transform, Load) je tradičný model, ktorý sa používa už dlhú dobu. Funguje na základe princípu "transformácie v pohybe". Dáta sa najprv extrahuje z rôznych zdrojov – databázových systémov, dátových skladov, dátových jazier a aplikácií. Následne prechádza procesom transformácie, kde sa čisti, spája a obohacuje pomocou dátového procesného enginu (napríklad open-source alebo tretích strán). Nakoniec sú tieto vyčistené a štruktúrované dáta načítané do cieľového systému, ako je cloudový dátový sklad alebo lakehouse.

ETL ponúka výhodu optimalizácie výpočtovej kapacity pred presunom dát do cloudu, čím sa znižujú náklady na prevádzku. Je tiež ideálne pre situácie, kedy je potrebné filtrovať a transformovať citlivé údaje (PII) ešte predtým, ako sa dostanú do downstream systémov. Používa sa často pri presune dát do cloudu, spracovaní dát z cloudových aplikácií a v systémoch finančnej a marketingovej oblasti.

## ELT: Využitie výpočtového výkonu cloudu

ELT (Extract, Load, Transform) je moderný prístup, ktorý mení tradičný model ETL. V tomto prípade sa dáta najprv extrahuje zo zdroja a okamžite načíta do cieľového systému – cloudovej databázy alebo lakehouse. Následne sa transformácia vykonáva priamo v cieľovom systéme, využívajúc výpočtový výkon SQL enginov alebo push-down spracovania.

ELT je obzvlášť vhodné pre moderné cloudové dátové sklady a umožňuje využiť ich škálovateľnú výpočtovú kapacitu. Je rýchle a ideálne pre tímy, ktoré používajú SQL alebo DBT na transformáciu dát do užitočných informácií. Je však dôležité si uvedomiť, že ak objem dát prudko stúpne alebo sa stane nepravidelným, náklady môžu rýchlo narásť.

## TETL: Hybridný prístup pre optimalizovanú efektivitu

TETL (Transform, Extract, Transform, Load) predstavuje hybridný prístup, ktorý kombinuje prvky ETL a ELT. V tomto modeli sa najprv vykoná čiastočná transformácia dát pri zdroji – ako keby sme použili ľahký filter na vodu pred tým, než preteká potrubím. Potom sa dáta extrahuje a následne podrobí rozsiahlejšej transformácii v cieľovom systéme.

TETL ponúka výhodu zníženia zaťaženia systému pri spracovaní veľkých objemov dát, pretože čiastočná transformácia je vykonaná už pri zdroji. Je to flexibilné riešenie, ktoré umožňuje optimalizovať proces dátovej integrácie v závislosti od konkrétnych potrieb a infraštruktúry.

## Výber správnej metódy: Záleží na vašich potrebách

Výber medzi ETL, ELT a TETL nie je len otázkou architektúry, ale aj výkonu, nákladov a dodržiavania predpisov. ETL umožňuje optimalizovať výpočty pre rozsiahle transformácie pred presunom dát do cloudovej platformy, čo často vedie k úsporám nákladov. Je tiež vhodné, ak je dôležitá ochrana citlivých údajov, pretože tieto sa môžu filtrovať už vopred. ELT naopak uprednostňuje načítanie surových dát a následnú transformáciu pomocou výpočtového výkonu cloudovej platformy. V tomto prípade je však nevyhnutný silný rámec riadenia kvality dát a neustále monitorovanie nákladov.

## Zhrnutie a odporúčania

Či už sa rozhodnete pre ETL, ELT alebo TETL, cieľom je vždy doručiť čisté a spoľahlivé dáta správnym ľuďom v správny čas. Výber správnej metódy závisí od vašej infraštruktúry, prípadu použitia a požiadaviek na dodržiavanie predpisov. Dôležité je dôkladne zvážiť všetky faktory predtým, ako sa rozhodnete pre konkrétny prístup.

**Odporúčania:**

*   Prehodnoťte vaše súčasné dátové potrubie a identifikujte oblasti, kde by mohlo byť zlepšenie.
*   Experimentujte s rôznymi metódami (ETL, ELT, TETL) na malom rozsahu, aby ste zistili, ktorá najlepšie vyhovuje vašim potrebám.
*   Investujte do nástrojov a technológií, ktoré vám pomôžu automatizovať a optimalizovať proces dátovej integrácie.

**Dôležité odkazy:**

*   [IBM – ELT vs ETL](https://ibm.biz/BdnNJN) (odkaz z videa - VYNECHANÝ reklamný obsah)

Približne 124 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.62 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.