Головним завданням ETL та ELT-систем є структурування, збагачення, оптимізація та передача вихідних даних компанії з кількох програмних оболонок у єдину централізовану базу зберігання для подальшої обробки.

Модель ETL працює за принципом Extract, Transform, Load. Інформація, що отримується з різних джерел, оброблена відповідно до алгоритмів довідників різних ІТ-систем і має неоднаковий ступінь деталізації, наводиться в єдиний формат і стає придатною для подальшої обробки. Наступне завдання ETL – це доставка даних, яка має здійснюватися найшвидшим способом без втрати якості та достовірності.

Своєю чергою ELT-системи відрізняються послідовністю виконуваних дій: Extract, Load, Transform. Дані спочатку отримують та завантажують, а лише після обробляють. Ця модель забезпечує високу швидкість обробки великих масивів асинхронних даних. Для цього вона залучає ресурси хмарних обчислень, які можна масштабувати без використання локального обладнання. Таким чином, ELT – це не просто зміна послідовності дій, але якісно новий підхід до процесу трансформації даних.

ETL і ELT – два прогресивні підходи, кожен з яких має певні переваги.

ETL здійснює підготовку даних для подальшої аналітики одразу після їх вивантаження. Для цього система отримує інформацію з різних баз, очищує від помилок, приводить до єдиного рівня деталізації тощо. Таким чином, збагачені дані, що одержуються з різних джерел, приводяться до єдиного формату, що дозволяє ефективно з ними взаємодіяти. Тільки після всіх цих маніпуляцій інформація надходить до цільового репозиторію і стає доступною для вивчення з використанням технологій BI та data science.

Головні перевагами ЕТL:

• добре вивчений процес, який легко підтримувати на професійному рівні. Існує велика кількість перевірених часом інструментів та платформ ETL;
• якісна підготовка даних для аналізу – після вивантаження інформації вона може бути використана для вивчення без додаткового коригування;
• наявність аудиторського сліду, що дозволяє відстежувати походження даних.

ETL якісно впорядковує вихідну інформацію, готуючи її до процесів візуалізації, моделювання та подальшого перетворення. ЕТL-системи досить надійні та проєктуються відповідно до потреб користувача. Однак вони мають кілька вагомих недоліків:

1. Значні витрати часу. Для консолідації даних необхідно розробити єдині вимоги, які мають бути застосовані до різних джерел інформації. Їх використання може розтягнутися на тижні та навіть місяці. Чимало часу знадобиться і на оновлення цільового репозиторію;
2. Відсутність гнучкості. Конвеєри даних спочатку проєктуються відповідно до поточної специфіки джерел інформації та цілей користувача. При збільшенні кількості джерел даних або появі нових варіантів їх використання необхідно заново модернізувати систему;
3. Залежність передачі від коректності процесів їх перетворення. У разі помилки на одному з підготовчих етапів вивантаження інформації зупиняється;
4. Обмеження доступу до вихідних даних кінцевих користувачів. Його мають лише фахівці, залучені у їхній трансформації.

Головною причиною недосконалості ETL можна вважати виконання перетворення даних у конвеєрі. Тому доводиться технічно модернізувати систему за будь-яких змін, що потребує значного ресурсу часу. Звідси випливає і проблема зупинення оновлення інформації через внутрішні помилки, а також обмеження доступу до вихідних значень.

У деяких випадках специфічне оновлення інформації в ETL виявляється незручним. Суть у тому, що пакети даних завантажуються із певною періодичністю, яка заздалегідь визначена. Ще на етапі налаштування процесу ETL фахівці розраховують, скільки часу необхідно для отримання оновлення і задають частоту запуску процесу. Проблема виникає тоді, коли кількість інформації, що обробляється, збільшується. Пакети не завантажуються вчасно і система дає збій.

Існують ситуації, коли для бізнесу критично важливим є оновлення даних з високою частотою. Якщо вам потрібні нові значення показників кожні 30 хвилин, а на завантаження пакета потрібно 40 – система ETL вам не підійде.

В епоху постійного збільшення кількості джерел інформації та обсягу даних, які можуть бути використані для подальшого аналізу, бізнес потребує прискорення процесів їх підготовки та передачі. Швидкість стає важливою конкурентною перевагою, тому впровадження систем ELT стає все більш актуальним питанням.

Прискорення процесу передачі даних досягається з допомогою оптимізації підходу внаслідок зміни послідовності операцій. Спочатку дані виймаються та завантажуються, а лише після обробляються. У процесі їх трансформації задіяні хмарні технології, що дозволяє оптимізувати його швидко і непомітно для користувача.

Особливістю ELT є також поступове опрацювання інформації, що здійснюється в міру формування запитів. При цьому користувач може використовувати єдиний репозиторій для різних програм. На відміну від процесу підготовки інформації в конвеєрі, вихідні дані не будуть втрачені – для вирішення конкретного завдання створюється репліка. Наявність подібної проміжної бази даних дозволяє повертатися до вивчення вихідної інформації неодноразово, не вносячи технічних змін до ELT-системи.

Завдяки використанню ELT ви зможете оперативно керувати великими або постійно зростаючими обсягами даних. До головних переваг такої системи відносять:

1. Висока швидкість роботи. По-перше, процесу передачі не передує їх підготовка всередині системи. По-друге, з інформацією працюють хмарні сервіси, призначені для швидкої взаємодії з великими обсягами даних. Інтерактивна аналітика самообслуговування стає доступною у режимі реального часу;
2. Гнучкість. Дані перетворюються відповідно до запитів конкретних користувачів у момент безпосереднього звернення та можуть використовуватися для різних цілей багаторазово. При цьому не доведеться настроювати процеси на рівні ELT-системи;
3. Масштабованість. Збільшення обсягів даних не є проблемою для ELT або хмарного сховища;
4. Прозорість. Користувачі оперативно одержують інформацію про те, які дані доступні для вивчення;
5. Низькі експлуатаційні витрати. При використанні хмарного ELT нема потреби інвестувати в локальне обладнання та доопрацьовувати систему у разі розширення потреб бізнесу в аналітиці або збільшення обсягів даних. Ви платите тільки за реально використаний обсяг хмарних сервісів.

Завдяки впровадженню ELT можна скоротити витрати фінансів та часу, необхідних для обробки інформації, а також отримати більше можливостей для використання вихідних даних.

Яке рішення потрібне саме вам?

На сьогодні обидві системи здатні задовольняти потреби бізнесу. ETL інструменти ефективно взаємодіють з невеликими масивами інформації, які потребують складної трансформації, але не вимагають надто частого оновлення. На противагу йому ELT-система здатна швидко передавати великі обсяги даних, регулярне оновлення яких є критично важливим.

Існують компанії, які успішно використовують обидві методики підготовки та доставки інформації. Функціонуючи паралельно, ETL і ELT здатні задовольняти різні потреби й запити бізнесу. Прикладом є використання ETL для вивчення регулярної звітності, яка не дуже часто оновлюється. При цьому ELT застосовується у напрямках, де швидке реагування є критично важливим. Відповідно, інформація може завантажуватися щохвилини або щомиті.

Попри реальну перспективу паралельного використання обох систем, останнім часом все більше компаній схиляються до повного переходу на ELT-модель. Це зумовлено постійним збільшенням обсягів даних та появою нових можливостей їх застосування на благо бізнесу. ELT має потенціал зростання і може використовуватися як шаблон передачі даних, а також реалізовувати безліч концепцій їх зберігання.

Використовуючи ELT, не потрібно налаштовувати періодичність оновлення даних у репозиторії. Вони не проходять попередньої підготовки, а отже, можуть передаватися в потоковому режимі при коригуванні старих або появі нових значень. Для цього використовується система відстеження змінених даних, яка може бути доповнена технологією CDC. Програма активуватиме процес завантаження під час кожного оновлення інформації в джерелах.

Таким чином, дані передаються постійно невеликими пакетами, що дозволяє працювати з ними в режимі реального часу, на відміну від ETL, де оновлення протягом певного часу акумулюються, а потім масово вивантажуються, що потребує великого ресурсу.

Отже, технологія CDC дозволяє автоматизувати процеси поповнення сховища даних оновленою інформацією. Його організація ELT здійснюється в автономному режимі завдяки використанню рішення з автоматизації DWA. Воно відповідає за усунення помилок, формує структуру сховища та відповідає за його повне внутрішнє обслуговування. Завдяки DWA заощаджується час, зменшуються проєктні ризики та додаткові витрати.

Сьогодні недостатньо використовувати в аналітиці точні дані для ухвалення управлінських рішень. Ключове значення має швидкість, яка стає важливою конкурентною перевагою практично у всіх сферах бізнесу. У відповідь на цю тенденцію слід оптимізувати стратегію роботи з даними. Хоча сьогодні ETL ще не є остаточно застарілим і непотрібним підходом, варто звернути увагу на ELT, що дозволяє отримати більше конкурентних переваг.