ETLELTløsninger

ETL/ELT-løsninger er programvare og tjenester som flytter data fra ulike kilder til et analytisk mål, som et datavarehus, en data lake eller en lakehouse. ETL står for Extract, Transform, Load og utfører forberedelser i et mellomlager før lasting. ELT står for Extract, Load, Transform og flytter data først til målet for bearbeiding.

Valget mellom ETL og ELT avhenger av kildeegenskaper, datavolumer, krav til tid til innsikt og kapasitet i målsystemet. ETL brukes ofte når transformasjonene må gjøres før lagring for datakvalitet og konsistens, mens ELT passer når måldatalageret har kraft til å transformere data etter lasting.

Viktige komponenter inkluderer koblingskilder til databaser og apper, orkestrering og planlegging, samt transformasjonsmotorer (for eksempel SQL, Apache Spark eller dbt), datakvalitet og metadatahåndtering, sikkerhet og tilgangskontroll, og overvåking av arbeidsflyter og datalinjer. Støtte for inkrementell lasting og CDC (Change Data Capture) er ofte sentralt.

Arkitektur deles ofte mellom et staging-område med rådata og et kuratert område for analyse. Løsningene kan leveres i sky, lokalt eller hybrid, og støtter både batch og sanntids-strømmer. Data governance og samsvar spiller også en viktig rolle.

Typiske anvendelser er forretningsanalyse, rapportering og data science. Vanlige verktøy inkluderer open source-alternativene Apache NiFi, Airflow og dbt, samt kommersielle løsninger som Talend, Informatica og Matillion, og skytjenester som Snowflake, BigQuery og Redshift. Valget påvirkes av kostnader, skalerbarhet og behov for datalinger.