ELT (Extract, Load, Transform) รจ un processo di integrazione dei dati comunemente utilizzato nel data warehousing e nell'analisi. In questo metodo, i dati grezzi vengono prima estratti da varie fonti e poi caricati in un sistema di destinazione, come un data warehouse o un data lake. Una volta che i dati sono a destinazione, vengono trasformati in un formato adatto per l'analisi e il reporting.
Cos'รจ l'ELT?
ELT, che sta per Extract, Load, Transform, รจ un processo di integrazione dei dati utilizzato principalmente nel data warehousing e nell'analisi. Prevede tre fasi principali: estrazione, caricamento e trasformazione dei dati. Inizialmente, i dati vengono estratti da vari sistemi di origine, che possono includere banche dati, applicazionie file flat. Questi dati grezzi vengono quindi caricati in un sistema di destinazione, in genere un data warehouse o lago dati, senza alcuna trasformazione preventiva.
Una volta che i dati risiedono nel sistema di destinazione, subiscono la trasformazione. Il processo di trasformazione prevede la pulizia, la strutturazione e la conversione dei dati in un formato adatto per l'analisi e il reporting. Questo metodo sfrutta la potenza di calcolo e le capacitร di archiviazione delle moderne piattaforme dati per gestire le trasformazioni, consentendo scalabilitร ed efficienza nellโelaborazione di grandi volumi di dati.
Qual รจ la differenza tra ELT ed ETL?
La differenza principale tra ELT (Extract, Load, Transform) ed ETL (Extract, Transform, Load) risiede nella sequenza e nella posizione della trasformazione dei dati. In ETL, i dati vengono prima estratti dai sistemi di origine, trasformati nel formato o nella struttura desiderati e quindi caricati in un sistema di destinazione, come un data warehouse. Questo approccio รจ utile quando i dati devono essere puliti e organizzati prima di essere archiviati.
L'ELT prevede l'estrazione dei dati e il loro caricamento nella loro forma grezza nel sistema di destinazione, dove avviene la trasformazione. Questo metodo sfrutta la potenza di elaborazione delle moderne piattaforme dati per gestire le trasformazioni, rendendolo piรน scalabile ed efficiente per grandi volumi di dati. ELT รจ particolarmente adatto per Big Data ambienti e analisi in tempo reale, come consentito flexelaborazione dati disponibile e su richiesta.
Come funziona l'ELT?
ELT (Estrai, Carica, Trasforma) funziona attraverso tre fasi distinte.
Estratto
In questa fase iniziale, i dati vengono raccolti da vari sistemi di origine, che possono includere database, applicazioni, APIe file flat. Il processo di estrazione si concentra sulla raccolta di dati grezzi senza modificarne la struttura o il formato. L'obiettivo รจ ottenere un set di dati completo che includa tutte le informazioni rilevanti necessarie per l'analisi.
Caricare
Una volta estratti, i dati vengono caricati nel sistema di destinazione, in genere un data warehouse o data lake. Durante questa fase, i dati grezzi vengono archiviati nella loro forma originale. Questo caricamento diretto consente una gestione efficiente di grandi volumi di dati, poichรฉ riduce al minimo la necessitร di archiviazione ed elaborazione intermedia. Il sistema di destinazione deve essere in grado di gestire diversi tipi di dati e set di dati di grandi dimensioni.
Trasformare
Dopo che i dati sono stati caricati nel sistema di destinazione, inizia il processo di trasformazione. Questa fase prevede la pulizia, la strutturazione e la conversione dei dati grezzi in un formato adatto per l'analisi e il reporting. Le trasformazioni possono includere la normalizzazione, l'aggregazione, il filtraggio e l'arricchimento dei dati. La potenza computazionale del sistema di destinazione viene utilizzata per eseguire queste trasformazioni, sfruttando la sua capacitร di elaborare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni. Questa fase consente flexelaborazione dati flessibile e su richiesta e analisi in tempo reale.
Quali strumenti vengono utilizzati per l'ELT?
Vari strumenti vengono utilizzati per i processi ELT, sfruttando le loro capacitร per gestire l'estrazione, il caricamento e la trasformazione dei dati in modo efficiente. Alcuni degli strumenti ELT piรน diffusi includono:
- Google BigQuery. Un data warehouse completamente gestito che supporta ELT consentendo il caricamento dei dati grezzi nella piattaforma, dove vengono eseguite le trasformazioni SQLquery basate su
- Amazon RedShift. Un servizio di data warehouse che facilita l'ELT consentendo il caricamento dei dati grezzi direttamente nel sistema, con trasformazioni condotte utilizzando comandi SQL e funzioni integrate.
- Fiocco di neve. A cloudsoluzione di data warehousing basata su PC che fornisce strumenti robusti per caricare dati grezzi ed eseguire trasformazioni all'interno della piattaforma.
- Analisi delle sinapsi di Azure. Il servizio di analisi integrato di Microsoft consente di caricare i dati nel sistema e trasformarli utilizzando query basate su SQL e funzionalitร di elaborazione dati.
- Mattoncini di dati. Una piattaforma di analisi unificata che combina ingegneria dei dati e scienza dei dati, supportando ELT consentendo l'estrazione, il caricamento e la trasformazione dei dati all'interno di un ambiente scalabile e collaborativo.
- Fivetran. Uno strumento automatizzato di integrazione dati che si concentra sulle fasi di estrazione e caricamento dei PFU, trasferendo i dati da varie fonti ad un data warehouse per la successiva trasformazione.
- Mattillion. Uno strumento ELT progettato per cloud data warehouse, che forniscono un'interfaccia intuitiva per la gestione dei processi di estrazione, caricamento e trasformazione dei dati.
Quali sono i casi d'uso dell'ELT?
L'ELT รจ ampiamente utilizzato in vari settori per scopi diversi, sfruttando la sua capacitร di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente. Alcuni casi d'uso comuni includono:
- Big data analytics. ELT รจ ideale per ambienti di big data in cui set di dati di grandi dimensioni vengono estratti da piรน fonti e caricati in data lake o warehouse. Le trasformazioni vengono eseguite secondo necessitร , consentendo analisi e approfondimenti in tempo reale.
- Archiviazione dei dati. Nel data warehousing tradizionale, ELT consente alle organizzazioni di caricare dati grezzi nel magazzino ed eseguire trasformazioni direttamente all'interno dell'ambiente del magazzino, ottimizzando le risorse di archiviazione ed elaborazione.
- Elaborazione dati in tempo reale. ELT viene utilizzato per scenari di elaborazione dei dati in tempo reale, come analisi di streaming e monitoraggio in tempo reale, in cui i dati devono essere rapidamente acquisiti e trasformati per fornire informazioni immediate e supportare il processo decisionale.
- Intelligenza aziendale (BI). Supporta l'ELT business intelligence applicazioni fornendo a flexapproccio flessibile e scalabile a integrazione dei dati. I dati provenienti da varie fonti vengono caricati in un repository centrale e trasformati per creare report, dashboard e visualizzazioni per l'analisi aziendale.
- Integrazione dei dati. L'ELT viene utilizzato per integrare dati provenienti da fonti disparate, come sistemi CRM, Sistemi ERP, social media e Dispositivi IoT, in una piattaforma unificata. Questi dati integrati possono quindi essere trasformati per soddisfare le esigenze di diversi processi analitici e operativi.
- Cloud migrazione dei dati. Organizations migrare verso cloud-based data warehouse e laghi utilizzano ELT per spostare i propri dati on-premise dati al cloud. I dati grezzi vengono caricati nel file cloud ambiente in cui puรฒ essere trasformato in leva finanziaria cloud-capacitร di elaborazione native.
- Apprendimento automatico e intelligenza artificiale. I processi ELT vengono utilizzati per preparare e trasformare grandi set di dati necessari per machine learning e AI Modelli. I data scientist possono estrarre e caricare dati grezzi in una piattaforma dove eseguono trasformazioni complesse e funzionalitร di progettazione.
- Conformitร normativa e reporting. ELT aiuta le organizzazioni a conformarsi ai requisiti normativi garantendo che i dati provenienti da varie fonti vengano accuratamente raccolti, caricati e trasformati per soddisfare gli standard di reporting e i requisiti di audit.
Quali sono i vantaggi dell'ELT?
ELT offre numerosi vantaggi che lo rendono l'approccio preferito per le moderne esigenze di integrazione ed elaborazione dei dati:
- Scalabilitร . ELT sfrutta la potenza di elaborazione dei moderni data warehouse e data lake, consentendo alle organizzazioni di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente. Questa scalabilitร รจ fondamentale per gli ambienti Big Data e i set di dati in crescita.
- Prestazioni Scaricando le attivitร di trasformazione su potenti piattaforme dati, ELT puรฒ migliorare significativamente le prestazioni. Le trasformazioni dei dati vengono eseguite all'interno del data warehouse, riducendo la necessitร di archiviazione ed elaborazione intermedia dei dati.
- Flexflessibilitร . ELT fornisce maggiore flexcapacitร nel trattamento dei dati. I dati grezzi vengono prima caricati nel sistema di destinazione, consentendo trasformazioni on-demand e iterative. Questo flexLa flessibilitร รจ particolarmente vantaggiosa per l'evoluzione dei requisiti aziendali e dell'analisi in tempo reale.
- Efficienza dei costi. L'ELT puรฒ essere piรน conveniente in quanto riduce la necessitร di un'ampia infrastruttura ETL e di soluzioni di storage intermedio.
- Gestione dei dati semplificata. Con ELT, la gestione dei dati diventa piรน semplice poichรฉ i dati grezzi sono centralizzati nel data warehouse o data Lake. Questa centralizzazione facilita la governance dei dati, la sicurezza e la gestione della conformitร .
- Elaborazione dati in tempo reale. ELT supporta l'acquisizione e l'elaborazione dei dati in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di eseguire analisi e processi decisionali in tempo reale.
- Migliore qualitร dei dati. ELT consente controlli e trasformazioni completi della qualitร dei dati all'interno del data warehouse. Eseguendo trasformazioni post-caricamento, le organizzazioni garantiscono che i dati siano puliti, coerenti e adatti all'analisi.
- Integrazione con strumenti moderni. ELT รจ compatibile con un'ampia gamma di moderni strumenti e piattaforme di dati, consentendo una perfetta integrazione con cloud servizi, tecnologie Big Data e soluzioni di analisi avanzate.
- Sviluppo semplificato. ELT semplifica il processo di sviluppo separando l'estrazione e il caricamento dei dati dalla trasformazione. Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla creazione di solide pipeline di dati senza preoccuparsi in anticipo delle complessitร della trasformazione.
Quali sono i limiti dell'ELT?
Sebbene lโELT offra molti vantaggi, presenta anche alcune limitazioni:
- Complessitร nelle trasformazioni. La trasformazione dei dati all'interno del sistema di destinazione puรฒ essere complessa e potrebbe richiedere competenze avanzate in SQL o altri linguaggi di query. Questa complessitร puรฒ portare a tempi di sviluppo piรน lunghi e a un aumento del rischio di errori.
- Problemi di prestazione. Se il sistema di destinazione (ad esempio, un data warehouse) non รจ ottimizzato per la gestione di trasformazioni su larga scala, ciรฒ puรฒ portare a colli di bottiglia nelle prestazioni. Le risorse del sistema potrebbero essere sottoposte a sforzo, con ripercussioni sulle prestazioni generali e sulle query tempi di risposta.
- Costo. Esecuzione di trasformazioni in cloud oppure i data warehouse in sede possono comportare costi significativi, soprattutto con set di dati di grandi dimensioni e requisiti di trasformazione estesi. CloudLe piattaforme basate su cloud spesso addebitano costi in base all'utilizzo dell'archiviazione e dell'elaborazione dei dati, comportando spese operative piรน elevate.
- Qualitร e coerenza dei dati. Garantire la qualitร e la coerenza dei dati puรฒ essere difficile quando si ha a che fare con dati grezzi. Poichรฉ i dati vengono caricati prima della trasformazione, eventuali problemi relativi alla qualitร dei dati devono essere risolti durante la fase di trasformazione, che puรฒ richiedere un utilizzo intensivo delle risorse.
- Sicurezza e conformitร . La gestione dei dati grezzi che possono includere informazioni sensibili richiede solide misure di sicurezza per proteggere l'integritร e la privacy dei dati. Conformitร a normative come GDPR or HIPAA aggiungere ulteriori livelli di complessitร al processo ELT.
- Vincoli di scalabilitร . Sebbene ELT sia generalmente scalabile, la scalabilitร dipende dalle capacitร del sistema di destinazione. Se il sistema di destinazione non รจ in grado di scalare in modo efficace per gestire volumi di dati in aumento e carichi di lavoro di trasformazione, puรฒ limitare la scalabilitร complessiva del processo ELT.
- Dipendenza dal sistema di destinazione. I processi ELT dipendono fortemente dalle capacitร del sistema target. Se il sistema di destinazione non dispone di funzioni di trasformazione avanzate o ha una potenza di elaborazione limitata, puรฒ limitare i tipi e la complessitร delle trasformazioni che possono essere eseguite.
- Gestione delle risorse. Gestire e allocare le risorse sia per i processi di caricamento che per quelli di trasformazione puรฒ essere impegnativo. Lโallocazione inefficiente delle risorse porta a prestazioni non ottimali e a maggiori costi.
