每家公司都面臨著諸多相互競爭的優先事項，數量之多，動輒數十，甚至可能達到數千。為了從海量的數據中篩選出有價值的見解，許多企業開始轉向ETL或ELT流程，以組織并優化其數據資產。然而，隨著SaaS產品的廣泛應用，企業需處理的數據量呈爆炸式增長。全球公司對SaaS應用程序的依賴在過去的六年中已增長超過13倍，這無疑給數據處理帶來了更大的挑戰。

當企業需從平均110個應用程序中整合數據時，如何在ETL和ELT之間做出選擇成為了一個至關重要的問題。這一決策不僅關乎數據處理的效果，更影響著企業的運營效率和盈利能力。

為了幫助各組織做出明智的決策，我們將深入探討ETL與ELT的優缺點，通過具體實例，展示這兩種方法的應用場景，并在最后提出一個綜合解決方案，旨在實現數據處理的最優化。

什么是ETL？

ETL，即提取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load），是一種特定的數據處理方法，旨在以統一格式組織數據，以便進行商業智能分析。它是解決如何從各種軟件中準確提取數據并傳輸至數據倉庫這一問題的關鍵途徑。ETL流程主要包含以下三個步驟：

首先是提取階段，這一階段涉及從單個或多個源中批量獲取結構化數據。這些數據可能來自多種不同的來源，并以多種格式呈現，如JSON或XML。

接著是轉換階段，此階段主要對數據進行清洗和格式化，以符合業務需求的特定預定義指令。這可能包括去除重復記錄、應用規則以防止不良數據進入數據倉庫等。

最后是加載階段，在這一階段，經過清洗和格式化的數據被傳送至其最終目的地，供具有相應權限的團隊成員進行查看和分析。

ETL 應用實例

想象一下，一家專門從事易腐食品冷藏的物流公司。他們擁有一支由 100 輛卡車組成的車隊，24/7/365 全天候穿梭于全國各地，運輸從 6 盎司翻蓋式新鮮藍莓到 5 磅袋裝冷凍蝦以及介于兩者之間的所有東西。

在這項業務中，溫度控制就是一切。如果溫度過高，持續時間過長，甚至持續 1 小時，都可能帶來災難。為了確保每批貨物完好無損地到達，該公司在卡車上安裝了物聯網溫度監測器，每個傳感器每 15 分鐘將溫度中繼到中央門戶。

為了準確了解每批貨物的情況，該公司可能會從所有傳感器中提取溫度數據以及有關司機的信息。然后，可以將數據轉換為一致的格式。最后，清理后的數據可以加載到公司的數據倉庫中，在公司內部網上具有適當權限的任何人都可以訪問這些數據。

在此示例中，公司總部的分析師可能希望將每批貨物中的食物溫度與負責運送這些貨物的司機相關聯。分析人員將在 ETL 流程的初始實施期間指定這些標準。在此期間，他們還會指定希望進程運行的頻率，因為傳統的 ETL 進程只能批量處理數據。

ETL的優缺點

當然，ETL方法也有其優缺點。優點包括：

• 降低數據存儲成本，通過篩選和轉換減少不必要的數據存儲。

• 更好地支持數據隱私和合規性，如GDPR、CCPA等法規的遵守。

• 提供一種安全、簡單、直接的數據處理方法。

• 當需要復雜的轉換時，ETL表現出色。

作為成熟的技術，ETL擁有豐富的技術解決方案和專家資源。

然而，ETL也存在一些缺點：

• 持續的維護成本較高，因為源數據的變動可能需要不斷更新ETL流程。

• 在數據分析的靈活性方面有所限制，因為轉換步驟在流程設計之初便已確定。

• 不適用于依賴機器學習或實時分析的項目。

• 主要關注數據的集成，而非系統間的集成。

• 通常難以實現實時數據移動。

• 更適合處理相對較少的數據量。

因此，在選擇ETL或其他數據處理方法時，企業應充分考慮自身的業務需求和數據處理目標，以便做出最符合自身情況的選擇。

什么是ELT？

在數據處理領域，ELT是一個與ETL相對的概念。如果ETL代表提取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load），那么ELT則指的是提取（Extract）、加載（Load）和轉換（Transform）。盡管只是順序上的細微調整，但ELT在數據處理流程中帶來了顯著的差異。

在ELT流程中，三個主要步驟依次是：

提取

此階段涉及從各種來源獲取數據，這些數據既可以是結構化的，也可以是原始的。數據來源可以是本地軟件、SaaS解決方案、私有數據云等。

加載

在提取數據后，這些數據會被直接加載到數據湖中，無需進行任何形式的篩選或預處理。這意味著無論源數據中包含何種信息，都會在這一階段被完整保留，包括好的、壞的和無關緊要的數據。

轉換

數據加載完成后，根據分析需求，會將其轉換為統一的格式并進行實時分析。這種轉換的靈活性非常高，幾乎只受限于分析人員的創意和想象力。這也是ELT與ETL之間最大的區別之一，因為在ELT中，轉換步驟發生在數據加載之后，使得分析過程更加靈活和高效。

ELT應用實例

讓我們繼續上面的例子，只是這一次它將變得更加復雜。我們物流公司的其中一輛卡車將貨物運送到您附近的雜貨店。這家商店是全國連鎖店的一部分，他們不像物流公司那樣管理數百種不同的食品，而是必須管理數以萬計的食品。

該物流公司必須跟蹤其物聯網傳感器的溫度、每輛卡車上的物品、每輛卡車的駕駛人員以及每輛卡車的位置，以使其 ETL 流程正常工作。但 ETL 不適用于雜貨店，因為他們正在處理更多數據。更多數據，包括：

• 每個項目的供應商歷史記錄和付款條件

• 每件商品的實時庫存數據

• 每件商品的保質期

• 客戶忠誠度計劃

• 促銷日歷

• 員工工作時間

• 銷售業績

• 商店布局

• 通過他們的網站和應用程序在線訂購

這只是一個基本列表，但你明白了。如果公司總部的業務分析師想要了解正在發生的事情，他們首先會提取單個商店的這些類別中的所有數據。然后，他們會將其加載到數據湖中，然后根據不同團隊的請求按需轉換數據：

• 例如，他們的一位品類經理可能會要求他們跟蹤過去三個月中特定商品的銷售業績，作為誰在車間工作的函數，并減去促銷的任何影響。

• 兩個小時后，他們的財務團隊可能會要求他們運行一份報告，比較不同供應商提供的商品的銷售業績，以確定誰應該獲得更優惠的付款條件。

• 一小時后，他們的營銷團隊要求他們比較同一部門內某個地區五家商店的商品銷售業績，以便他們可以計劃下個月的新應用內和電子郵件消息活動。

頭暈了嗎？ETL流程不可能滿足這種程度的靈活性。但是，所有類型的公司都使用 ELT 每天處理比我們虛構的雜貨連鎖店更多的數據。

ELT的優缺點：

優點：

• 實時數據分析能力，無需等待新數據批次的提取。

• 在分析數據方面具有更大的靈活性，可以根據需要隨時更改轉換參數。

• 能夠處理各種類型的數據，包括結構化和原始數據。

• 隨著數據量的增加，擴展更為容易。

• 可以輕松存儲大量數據。

• 數據一旦創建即可立即加載。

缺點：

• 由于存儲所有類型的數據，可能導致更高的存儲需求。

• 在轉換之前，敏感數據需要先加載到數據湖中，這可能增加數據泄露的風險，因此需要額外的安全措施來確保數據符合相關法規。

ETL與ELT：使用數環通選擇任一方法

隨著企業數據量的不斷增長，ETL和ELT都成為了實現數據轉換和整合的重要工具。它們的目標都是將復雜的數據轉換為易于理解的格式，以支持商業智能分析。然而，選擇哪種方法取決于企業的具體需求。對于那些需要實時分析和高度靈活性的企業，ELT可能是一個更好的選擇。而對于那些更注重數據質量和一致性的企業，ETL可能更為合適。

借助數環通這樣的企業自動化平臺，企業無需在ETL和ELT之間做出艱難的選擇。數環通提供了豐富的預構建連接器和自動化模板，使得企業可以輕松地將數據倉庫或數據湖與技術堆棧的其他部分連接起來，并快速實施所需的流程。同時，數環通還提供企業級的安全性保障，確保企業數據的隱私和合規性。

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