Différence entre ETL et ELT
Dans ce sujet, nous allons en apprendre davantage sur ETL vs ELT, mais examinons d'abord quel processus de E, T, L signifie,
- Extraction: les données source sont extraites du pool de données à l'étape d'extraction, le pool peut être non structuré. est ensuite le processus de pousser les données dans un référentiel de données intermédiaire.
- Transformation: il s'agit de la procédure consistant à recopier ou à augmenter les données afin qu'elles soient adaptées à la source cible.
- Chargement: C'est la route des données poignantes dans un entrepôt de données afin que les outils de business intelligence nécessaires puissent être appliqués en plus de cela.
ETL: Le processus ETL consiste à extraire les données de sources de données classifiées, puis à transformer et attacher les données de manière appropriée, enfin les données sont chargées dans des systèmes d'entrepôt de données. Cette technique est valable jusqu'à ce que de nombreuses bases de données différentes soient impliquées dans le paysage de l'entrepôt de données. ici, le déplacement de données d'un endroit à un autre doit se produire de toute façon, donc ETL agit comme la meilleure pratique dans ces situations pour effectuer des transformations, car le transfert de données se produit de toute façon ici.
ELT: C'est un processus légèrement différent, la même technique d'extraction est utilisée ici, ensuite les données sont chargées directement dans les systèmes cibles. À la fin précédente, les systèmes objectifs sont responsables de l'application des transformations aux données chargées. L'inconvénient majeur ici est qu'il faut généralement plus de temps pour obtenir les données dans l'entrepôt de données et, par conséquent, avec les tables de transfert, une étape supplémentaire est ajoutée dans le processus, ce qui rend plus d'espace disque disponible.
ELT joue son rôle dans les cas suivants,
- Lorsque la priorité principale est la vitesse d'ingestion. Étant donné que le chargement hors site ne se produit pas ici, cela est considéré comme un processus très rapide, donc les informations nécessaires sont transmises très rapidement ici par rapport à ETL. ELT a également l'avantage de diminuer la dispensation se produisant à la source compte tenu du fait qu'aucune transformation n'est effectuée
- L'avantage de la désactivation des données sensibles à l'intelligence d'affaires réside dans la capacité de faire face à des modèles invisibles en informations exploitables. En observant, chaque bit de données historiques sur les appels d'offres, les organisations peuvent creuser des délais, des tendances saisonnières, des modèles de vente ou toute métrique prometteuse qui s'avère importante pour l'organisation. Puisqu'aucune transformation sur les données avant de les charger, il existe un accès à toutes les données brutes disponibles.
- Lorsqu'il y a un besoin d'évolutivité. Lorsque les moteurs de traitement de données haut de gamme entrent en jeu, l'ELT est la meilleure option, ELT est en mesure d'obtenir une amélioration de la puissance de distribution des habitants pour une plus grande évolutivité.
ELT a l'avantage de diminuer la dispensation se produisant à la source étant donné qu'aucune transformation n'est effectuée, ceci est très important à considérer si la source est un système PROD. L'inconvénient majeur ici est qu'il faut généralement plus de temps pour obtenir les données dans l'entrepôt de données et, par conséquent, avec les tables de transfert, une étape supplémentaire est ajoutée dans le processus, ce qui rend plus d'espace disque disponible.
Comparaison directe entre ETL et ELT (infographie)
Voici les 7 principales différences entre ETL et ELT 
Différences clés entre ETL et ELT
Il existe des différences majeures entre ETL et ELT:
- ETL est un concept plus ancien et présent sur le marché depuis plus de deux décennies, concept ELT relativement nouveau et relativement complexe à mettre en œuvre.
- Dans un cas ETL, un grand nombre d'outils n'ont qu'une seule de ses exigences matérielles qui sont chics. Dans le cas d'un ELT Étant donné que cela relève du matériel Saas, le coût n'est pas un problème.
- Pour effectuer une recherche, ETL utilise un modèle ligne par ligne pour mapper une valeur de fait avec son élément clé de dimension à partir d'une table différente. Dans ELT, nous pouvons directement mapper la valeur factuelle avec les éléments clés de dimension.
- Dans ETL, les données relationnelles sont priorisées ici, tandis que ELT prend facilement en charge les données non structurées.
Tableau de comparaison entre ETL vs ELT
Discutons de la principale différence entre ETL et ELT
| Base de comparaison entre ETL vs ELT | ETL | ELT |
| Usage | Impliquer des transformations complexes implique ETL | ELT entre en jeu lorsque d'énormes volumes de données sont impliqués |
| Transformation | Les transformations sont effectuées dans la zone de transit | Toutes les transformations dans les systèmes cibles |
| Temps | Étant donné que ce processus implique de charger les données dans les systèmes ETL d'abord, puis dans le système cible respectif, cela demande un temps relativement plus long. | Ici, puisque les données sont directement chargées dans les systèmes cibles initialement et toutes les transformations sont effectuées sur les systèmes objectifs. |
| Participation à Datalake | Pas de prise en charge du lac de données | Les données non structurées peuvent être traitées avec des lacs de données ici. |
| Entretien | La maintenance est élevée ici car ce processus implique deux étapes différentes | La maintenance est relativement faible |
| Coût | Plus élevé dans le facteur coût | Coût relativement inférieur |
| Calculs | Soit nous devons remplacer une colonne existante, soit il est nécessaire de pousser les données sur la plate-forme ciblée | La colonne calculée peut être facilement ajoutée |
Conclusion
Chaque entreprise conforme à l'entrepôt de données utilisera ETL (Extraire, Transformer, Charger) ou ELT (Extraire, Charger, Transformer) pour pousser les données dans l'entrepôt de données qui émerge de différentes sources. Sur la base de l'industrie et des besoins techniques, l'une des procédures ci-dessus est largement déployée.
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- Qu'est-ce que l'ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- Outils de test ETL
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