ELT vs. ETL: Welche Unterschiede gibt es?

Mit ELT werden unstrukturierte Daten aus einem Quellsystem extrahiert und auf ein Zielsystem geladen, um später bei Bedarf transformiert zu werden. Diese unstrukturierten, extrahierten Daten werden Business-Intelligence-Systemen zur Verfügung gestellt, eine Datenaufbereitung ist nicht erforderlich. ELT nutzt Data Warehousing, um grundlegende Datenkonvertierungen durchzuführen, wie z. B. Datenvalidierung oder das Entfernen duplizierter Daten. Diese Prozesse werden in Echtzeit aktualisiert und für große Mengen an Rohdaten verwendet. ELT ist ein neueres Verfahren, das im Vergleich zu seiner älteren Schwester ETL nicht sein volles Potenzial ausgeschöpft hat. Der ELT-Prozess basierte ursprünglich auf fest programmierten SQL-Skripten. Diese SQL-Skripte haben eher potenzielle Codierungsfehler als die fortgeschritteneren Methoden, die in ETL verwendet werden.

Mit ETL werden unstrukturierte Daten aus einem Quellsystem extrahiert und bestimmte Datenpunkte und potenzielle „Schlüssel“ werden identifiziert, bevor Daten in die Zielsysteme geladen werden. In einem traditionellen ETL-Szenario werden die Quelldaten in einen Staging-Bereich extrahiert und ins Zielsystem verschoben. Im Staging-Bereich durchlaufen die Daten einen Transformationprozess, bei dem alle Datentypen organisiert und bereinigt werden. Durch diesen Transformationprozess sind die nun strukturierten Daten mit den Ziel-Datenspeichersystemen kompatibel. ETL wurde ursprünglich für die Arbeit mit relationalen Datenbanken entwickelt, die in der Vergangenheit den Markt dominierten. Dateningenieure arbeiten seit den 1970er Jahren an ETL-Prozessen, was ihnen Zeit gibt, die Data-Science-ETL-Prozesse erheblich zu verfeinern.

Im folgenden Video gibt Jamil Spain einen tieferen Einblick in ETL: 

ELT

 Der ELT-Ansatz ermöglicht eine schnellere Implementierung als der ETL-Prozess, allerdings sind die Daten nach dem Verschieben unübersichtlich. Die Transformation erfolgt nach der Lastfunktion und verhindert so die Verlangsamung der Migration, die während dieses Prozesses auftreten kann. ELT entkoppelt die Transformations- und Lastphasen und stellt sicher, dass ein Codierungsfehler (oder ein anderer Fehler in der Transformationsphase) den Migrationsaufwand nicht stoppt. Darüber hinaus vermeidet ELT Probleme mit der Serverskalierung, indem es die Rechenleistung und Größe des Data Warehouse nutzt, um Transformation in großem Maßstab zu ermöglichen. ELT arbeitet auch mit Cloud Data Warehouse-Lösungen, um strukturierte, unstrukturierte, halbstrukturierte und Rohdaten zu unterstützen.

ETL

Die Implementierung von ETL dauert länger, ergibt aber sauberere Daten. Dieses Verfahren eignet sich gut für kleinere Zieldaten-Repositorys, die weniger häufig aktualisiert werden müssen. ETL arbeitet auch mit Cloud Data Warehouses, indem es Cloud-basierte SaaS-Plattformen und Data Warehouses vor Ort verwendet.

Es gibt außerdem zahlreiche Open-Source- und kommerzielle ETL-Tools mit Funktionen und Vorteilen, Nutzen die folgendes umfassen:

• Umfassende Automatisierung und benutzerfreundliche Funktionen, die den gesamten Datenfluss automatisieren und Empfehlungen zu Regeln für den Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess aussprechen können.
• Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche dient der Festlegung von Regeln und Datenflüssen.
• Unterstützung für komplexe Datenverwaltung zur Unterstützung bei komplexen Berechnungen, Datenintegration und Zeichenmanipulation.
• Sicherheits- und Compliance-Lösungen , die sensible Daten – sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand – verschlüsseln und nach Branchen- oder Regierungsvorschriften wie HIPAA und DSGVO zertifiziert sind. Dies bietet eine sicherere Möglichkeit, bestimmte Datenfelder zu verschlüsseln, zu entfernen oder zu maskieren, um die Privatsphäre des Kunden zu schützen.

ELT

Ein ELT-Prozess eignet sich am besten für große Datenmengen oder Umgebungen zur Datennutzung in Echtzeit.

Konkrete Beispiele sind unter anderem:

• Unternehmen mit großen Datenmengen: Meteorologische Systeme wie Wetterdienste sammeln, sortieren und nutzen regelmäßig große Datenmengen. Auch Unternehmen mit hohem Transaktionsvolumen fallen in diese Kategorie. Der Extraktions-, Lade- und Transformationsprozess ermöglicht schnellere Übertragungen von Quelldaten.
• Unternehmen, die sofortigen Zugriff benötigen: Börsen generieren und verwenden große Datenmengen in Echtzeit, wo Verzögerungen schädlich sein können. Darüber hinaus benötigen Großhändler von Materialien und Komponenten Echtzeitzugriff auf aktuelle Daten für Business Intelligence.

ETL

ETL eignet sich am besten zur Synchronisierung mehrerer Datennutzungsumgebungen und zur Migration von Daten aus veralteten Systemen.
Im Folgenden sind einige konkrete Beispiele aufgeführt:

• Organisationen, die Daten aus verschiedenen Quellen synchronisieren müssen: Unternehmen, die ihre Unternehmen zusammenlegen, haben möglicherweise mehrere Verbraucher, Lieferanten und Partner gemeinsam. Diese Daten können in separaten Datenspeichern gespeichert und unterschiedlich formatiert werden. ETL transformiert die Daten in ein einheitliches Format, bevor sie an den Zieldatenort geladen werden.
• Unternehmen, die ihre Daten aus Altsystemen migrieren und aktualisieren müssen: Die Altsystemen benötigen den ETL-Prozess, um die Daten in ein mit der neuen Struktur der Zieldatenbank kompatibles Format umzuwandeln.

Der Hauptunterschied zwischen ELT und ETL liegt in der Reihenfolge der Operationen zwischen den beiden Prozessen, wodurch sie sich jeweils für unterschiedliche Situationen eignen. Andere Unterschiede bestehen in der Datengröße und den Datentypen, die jeder Prozess verarbeiten kann. Obwohl ELT und ETL ähnlich klingen, ist ihre Anwendung unterschiedlich.

ELT

Bei ELT ist der Prozess dadurch vereinfacht, dass keine „Schlüssel“ oder andere Identifikatoren benötigt werden, um die Daten zu übertragen und zu verwenden. Der ELT-Prozess wurde verfeinert und es gibt viele weiterentwickelte ELT-Tools, die zur Datenmigration eingesetzt werden. Die Ladezeiten sind kürzer, da der Prozess weniger Schritte umfasst. Die ELT-Lösung für Business-Intelligence-Systeme entstand aus dem Bedürfnis, unstrukturierte Daten schnell laden zu können. Eine cloudbasierte, automatisierte ELT-Lösung kann zudem relativ wartungsarm sein.

ETL

ETL-Daten liefern von Anfang an mehr Definition, was in der Regel mehr Zeit für die genaue Übertragung der Daten erfordert. Für diesen Prozess sind nur regelmäßige Aktualisierungen der Informationen erforderlich, keine Aktualisierungen in Echtzeit. ETL-Ladezeiten sind länger als bei ELT, da viele Schritte in der Transformation stattfinden müssen, bevor die Daten geladen werden.

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