ETLELTpõhiseid

ETL- ja ELT-põhised lahendused kirjeldavad andmete integreerimise arhitektuuri, kus andmed teisaldatakse allikast edasi sihtkohta erinevas järjekorras. ETL- ja ELT-terminites kasutatakse sageli koos, sest paljud organisatsioonid rakendavad nii ETL- kui ELT-elemente sõltuvalt andmete allikate iseloomust, töötlusvajadustest ning sihtkoha tehnilisest võimekusest.

ETL (extract-transform-load) eraldab teisenduse enne laadimist: andmed võetakse allikast, teisendatakse töötlusplatvormil ja laaditakse sihtkohta. ELT (extract-load-transform) seevastu laeb esmalt andmed sihtkohta ning teostab teisendused seal, sageli andmehoidlates või andmeplatvormi arvutusressurssidel.

Peamised erinevused puudutavad jõudlust, arhitektuuri ja kulusid. ETL sobib olukordades, kus on vajalik enne laadimist oluline andmete puhastus ja kvaliteedi kontroll ning kus sihtkoha mudeldus peab olema valmis enne salvestamist. ELT on aga hästi sobiv suurtele andmemahtudele ja pilvepõhistele andmehoidlatele, kus andmed laetakse kiiresti ning transformatsioonid teostatakse pärast laadimist.

Turul kasutatakse nii traditsioonilisi kui ka pilvepõhiseid tööriistu. ETL-näideteks on Informatica, Talend, SSIS; ELT-turul näiteks Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse ning pilvepõhised teenused nagu AWS Glue ja Azure Data Factory. Paljud platvormid toetavad mõlemat mustrit ning neid saab kombineerida sõltuvalt vajadusest.

Oluline on metadata, andmete jälgitavus, andmekaitse ja juurdepääsukontrollid. ETL- või ELT-lahendused peaksid olema integreeritud andmete elutsükli haldamisega ning tagama päritolu jälgitavuse ja kvaliteedi.

Kokkuvõte: ETL- ja ELT-põhised lähenemised tähistavad erinevaid viise andmete töötluse ja laadimise korraldamiseks. Valik sõltub andmemahtudest, kiirusnõuetest, andmete kvaliteedist ja kasutatavatest analüüsivajadustest. Tänapäeval kaldub palju lahendusi ELT-le, eriti pilveplatvormidel, mis võimaldavad suuremat skaleeritavust ja paindlikkust.