ETL و ELT هر دو روش هایی برای انتقال داده از منابع مختلف به یک سیستم مقصد مانند انبار داده یا پایگاه داده تحلیلی هستند. هر دو روش هدف یکسانی دارند که در نهایت امکان تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کنند، اما از نظر ترتیب مراحل با هم تفاوت دارند:
ETL (Extract, Transform, Load):
- استخراج (Extract): داده ها از منابع مختلف مانند پایگاه های داده، فایل های CSV، سیستم های تراکنشی و وب سرویس ها جمع آوری می شوند.
- تبدیل (Transform): داده ها قبل از بارگذاری در سیستم مقصد تمیز، قالب بندی و پردازش می شوند. این مرحله ممکن است شامل مواردی مانند:
- پاکسازی داده ها: حذف مقادیر گمشده، نادرست یا نامعتبر.
- استانداردسازی داده ها: تبدیل داده ها به یک فرمت و ساختار سازگار.
- غنی سازی داده ها: اضافه کردن اطلاعات جدید به داده ها از منابع دیگر.
- محاسبه: انجام محاسبات و ایجاد ویژگی های جدید.
- بارگذاری (Load): داده های تبدیل شده در سیستم مقصد بارگذاری می شوند.
ELT (Extract, Load, Transform):
- استخراج (Extract): داده ها مشابه ETL از منابع مختلف جمع آوری می شوند.
- بارگذاری (Load): داده های خام بدون تغییر به سیستم مقصد بارگذاری می شوند.
- تبدیل (Transform): داده ها پس از بارگذاری در سیستم مقصد، بر اساس نیاز تحلیل، پردازش و تبدیل می شوند.
مقایسه ETL و ELT:
| ویژگی | ETL | ELT |
|---|---|---|
| ترتیب مراحل | Extract -> Transform -> Load | Extract -> Load -> Transform |
| پردازش داده | قبل از بارگذاری | بعد از بارگذاری |
| پیچیدگی | پیچیده تر به دلیل پردازش قبل از بارگذاری | ساده تر، مستلزم قابلیت پردازش و منابع بیشتر در سیستم مقصد |
| کارایی | کندتر به دلیل پردازش پیش از بارگذاری | سریع تر به دلیل عدم پردازش قبل از بارگذاری |
| مقیاس پذیری | کمتر قابل مقیاس با داده های بزرگ | به دلیل پردازش در مقصد، مقیاس پذیری با منابع بیشتر امکان پذیر است |
| انعطاف پذیری | کمتر انعطاف پذیر با نیاز به پیش بینی تحولات قبل از بارگذاری | انعطاف پذیرتر، امکان تغییر تحولات با توجه به نیاز تحلیل |
انتخاب بین ETL و ELT:
انتخاب بین ETL و ELT به نیازهای خاص شما بستگی دارد:
- اگر داده ها نسبتاً کوچک و تغییرات زیادی ندارند، ETL ممکن است انتخاب بهتری باشد. پردازش قبل از بارگذاری امکان اطمینان از کیفیت و سازگاری داده ها را فراهم می کند.
- اگر حجم داده ها بسیار زیاد است یا تغییرات داده ها مکرر است، ELT ممکن است انتخاب بهتری باشد. بارگذاری سریع داده ها و پردازش در مقصد می تواند کارایی را افزایش دهد.
- اگر انعطاف پذیری در تحولات مورد نیاز است، ELT ممکن است انتخاب بهتری باشد. با ELT، می توانید تحولات را بر اساس نیازهای خاص تغییر دهید، حتی پس از بارگذاری داده ها.
امیدوارم این توضیح به شما در درک تفاوت های ETL و ELT و انتخاب روش مناسب برای نیازهای خود کمک کند.
استخراج داده اولین مرحله ی فرآیندهای ETL (استخراج، بارگذاری، تبدیل) و ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) است که در آن، داده ها از منابع مختلف جمع آوری می شوند.
با وجود اینکه هدف نهایی در هر دو روش یکسان است، نحوه ی استخراج داده در ETL و ELT می تواند از جهات مختلفی با یکدیگر متفاوت باشد:
۱. زمان استخراج:
ETL: در ETL، استخراج داده ها معمولاً قبل از بارگذاری آنها در انبار داده انجام می شود. این فرآیند شامل شناسایی، استخراج و انتقال داده ها از منابع مختلف به یک محل موقت می باشد. سپس داده ها از محل موقت به انبار داده بارگذاری می شوند و در نهایت تبدیل می شوند.
ELT: در ELT، استخراج داده ها معمولاً بعد از بارگذاری آنها در انبار داده انجام می شود. در این روش، داده ها از منابع مختلف به طور مستقیم در انبار داده بارگذاری می شوند و سپس در همان محیط تبدیل می شوند.
۲. محل استخراج:
ETL: در ETL، استخراج داده ها معمولاً از منابع ساختاریافته مانند پایگاه های داده انجام می شود. از این رو، ساختار داده ها در این مرحله معمولاً معلوم است و نیاز به تغییر خاصی ندارد.
ELT: در ELT، استخراج داده ها می تواند از منابع ساختاریافته و غیرساختاریافته مانند فایل های متنی، وب سایت ها و رسانه های اجتماعی انجام شود. از این رو، ساختار داده ها در این مرحله می تواند نامشخص باشد و نیاز به آماده سازی قبل از تبدیل داشته باشد.
۳. ابزارهای مورد استفاده:
ETL: در ETL، از ابزارهای خاص استخراج داده مانند Oracle Data Integrator و Informatica PowerCenter استفاده می شود. این ابزارها برای اتصال به منابع مختلف، استخراج و انتقال داده ها و مدیریت فرآیند استخراج طراحی شده اند.
ELT: در ELT، از ابزارهای عمومی تر مانند Sklearn و Pandas استفاده می شود. این ابزارها قابلیت اتصال به منابع مختلف و استخراج داده ها را دارند، اما ممکن است به اندازه ابزارهای خاص استخراج داده قدرتمند و کارآمد نباشند.
انتخاب روش مناسب برای استخراج داده به عوامل مختلفی مانند نوع منبع داده، ساختار داده، حجم داده و نیازهای خاص سازمان بستگی دارد.
در انبار داده (Data Warehouse) تبدیل داده فرآیندی کلیدی برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است.
این فرآیند شامل مجموعه‌ای از تکنیک‌ها برای تغییر ساختار و فرمت داده‌ها به شکلی است که برای تحلیلگران و سیستم‌های تحلیلی قابل استفاده و مفید باشد.
اهداف اصلی تبدیل داده در یک انبار داده عبارتند از:
ایجاد سازگاری: داده‌ها از منابع مختلف با ساختارها و فرمت‌های متفاوت جمع‌آوری می‌شوند. تبدیل داده به ایجاد یک فرمت استاندارد و یکسان برای همه داده‌ها کمک می‌کند تا بتوان آنها را به راحتی با هم مقایسه و تجزیه و تحلیل کرد.
پاکسازی داده: داده‌های خام ممکن است ناقص، نادرست یا غیرقابل اطمینان باشند. تبدیل داده شامل تکنیک‌هایی برای شناسایی و اصلاح این خطاها است تا داده‌ها برای تجزیه و تحلیل دقیق و معتبر باشند.
ایجاد داده‌های جدید: ممکن است برای پاسخ به سوالات تحلیلی خاص به داده‌های جدیدی نیاز باشد. تبدیل داده می‌تواند برای ایجاد این داده‌های جدید از طریق ترکیب، خلاصه‌سازی یا محاسبه داده‌های موجود استفاده شود.
آماده‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل: داده‌های تبدیل‌شده باید در قالبی باشند که برای ابزارها و سیستم‌های تحلیلی قابل استفاده باشد. این ممکن است شامل فرمت‌بندی داده‌ها، ایجاد شاخص‌ها و ایجاد جداول تجمیعی باشد.
برخی از تکنیک‌های رایج برای تبدیل داده در یک انبار داده عبارتند از:
استخراج: استخراج داده فرآیند جمع‌آوری داده از منابع مختلف است.
پاکسازی داده: پاکسازی داده فرآیند شناسایی و اصلاح خطاها در داده است.
استانداردسازی: استانداردسازی داده فرآیند ایجاد یک فرمت و ساختار استاندارد برای همه داده‌ها است.
تبدیل نوع داده: تبدیل نوع داده فرآیند تغییر نوع داده از یک قالب به قالب دیگر است.
محاسبه: محاسبه شامل استفاده از فرمول‌ها و توابع برای ایجاد داده‌های جدید از داده‌های موجود است.
تجمیع: تجمیع شامل ترکیب داده‌ها از منابع مختلف در یک جدول است.
انتخاب تکنیک‌های تبدیل داده مناسب به نیازها و الزامات خاص سازمان بستگی دارد. عوامل مهمی که باید در نظر گرفته شوند شامل نوع داده، کیفیت داده، ساختار داده و نیازهای تحلیلی هستند.