Wat is ELT (Extract, Load, Transform)? | phoenixNAP IT-woordenlijst

ELT (Extract, Load, Transform) is een data-integratieproces dat veel wordt gebruikt in datawarehousing en -analyse. Bij deze methode worden ruwe gegevens eerst uit verschillende bronnen gehaald en vervolgens in een bestemmingssysteem geladen, zoals een datawarehouse of data lake. Zodra de gegevens op de bestemming zijn, worden ze omgezet in een geschikt formaat voor analyse en rapportage.

Wat is ELT?

ELT, wat staat voor Extract, Load, Transform, is een data-integratieproces dat voornamelijk wordt gebruikt in datawarehousing en -analyse. Het omvat drie hoofdfasen: extractie, laden en transformatie van gegevens. In eerste instantie worden gegevens uit diverse bronsystemen gehaald, waaronder databanken, toepassingenen platte bestanden. Deze onbewerkte gegevens worden vervolgens in een bestemmingssysteem geladen, meestal een datawarehouse of data lake, zonder enige voorafgaande transformatie.

Zodra de gegevens zich in het doelsysteem bevinden, ondergaan ze transformatie. Het transformatieproces omvat het opschonen, structureren en converteren van de gegevens naar een geschikt formaat voor analyse en rapportage. Deze methode maakt gebruik van de rekenkracht en opslagmogelijkheden van moderne dataplatforms om de transformaties aan te kunnen schaalbaarheid en efficiëntie bij het verwerken van grote hoeveelheden gegevens.

Wat is het verschil tussen ELT en ETL?

Het belangrijkste verschil tussen ELT (Extract, Load, Transform) en ETL (Extract, Transform, Load) ligt in de volgorde en locatie van gegevenstransformatie. Bij ETL worden gegevens eerst uit bronsystemen gehaald, omgezet in een gewenst formaat of structuur, en vervolgens geladen in een bestemmingssysteem, zoals een datawarehouse. Deze aanpak is handig wanneer gegevens moeten worden opgeschoond en georganiseerd voordat ze worden opgeslagen.

ELT omvat het extraheren van gegevens en het laden ervan in hun ruwe vorm in het bestemmingssysteem, waar de transformatie plaatsvindt. Deze methode maakt gebruik van de verwerkingskracht van moderne dataplatforms om transformaties aan te kunnen, waardoor deze schaalbaarder en efficiënter wordt voor grote hoeveelheden gegevens. ELT is daar bijzonder geschikt voor big data omgevingen en realtime analyses, voor zover dit mogelijk is flexgegevensverwerking op aanvraag.

Hoe werkt ELT?

ELT (Extract, Load, Transform) werkt via drie verschillende fasen.

Extract

In deze eerste fase worden gegevens verzameld uit verschillende bronsystemen, waaronder databases, applicaties, APIsen platte bestanden. Het extractieproces richt zich op het verzamelen van onbewerkte gegevens zonder de structuur of het formaat ervan te wijzigen. Het doel is om een uitgebreide dataset te verkrijgen die alle relevante informatie bevat die nodig is voor analyse.

Laden

Zodra de gegevens zijn geëxtraheerd, worden deze in het doelsysteem geladen, meestal een datawarehouse of datameer. Tijdens deze fase worden de ruwe gegevens in hun oorspronkelijke vorm opgeslagen. Dit directe laden maakt een efficiënte verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk, omdat de noodzaak voor tussentijdse opslag en verwerking tot een minimum wordt beperkt. Het doelsysteem moet in staat zijn om diverse datatypen en grote datasets te verwerken.

Transformeren

Nadat de gegevens in het doelsysteem zijn geladen, begint het transformatieproces. Deze fase omvat het opschonen, structureren en converteren van de onbewerkte gegevens naar een formaat dat geschikt is voor analyse en rapportage. Transformaties kunnen datanormalisatie, aggregatie, filtering en verrijking omvatten. De rekenkracht van het bestemmingssysteem wordt gebruikt om deze transformaties uit te voeren, waarbij gebruik wordt gemaakt van het vermogen om grote datasets efficiënt te verwerken. Deze fase maakt het mogelijk flexbare en on-demand gegevensverwerking en realtime analyses.

Welke hulpmiddelen worden gebruikt voor ELT?

Er worden verschillende tools gebruikt voor ELT-processen, waarbij gebruik wordt gemaakt van hun mogelijkheden om het extraheren, laden en transformeren van gegevens efficiënt af te handelen. Enkele van de populaire ELT-tools zijn:

Google BigQuery. Een volledig beheerd datawarehouse dat ELT ondersteunt door het mogelijk te maken dat onbewerkte gegevens in het platform worden geladen, waar transformaties met behulp van worden uitgevoerd SQL-gebaseerde zoekopdrachten.
Amazon roodverschuiving. Een datawarehouse-service die ELT mogelijk maakt door ruwe gegevens rechtstreeks in het systeem te laden, waarbij transformaties worden uitgevoerd met behulp van SQL-opdrachten en ingebouwde functies.
Sneeuwvlok. A cloud-gebaseerde datawarehousing-oplossing die robuuste tools biedt voor het laden van onbewerkte gegevens en het uitvoeren van transformaties binnen het platform.
Azure Synapse-analyse. Dankzij de geïntegreerde analyseservice van Microsoft kunnen gegevens in het systeem worden geladen en getransformeerd met behulp van op SQL gebaseerde query's en gegevensverwerkingsmogelijkheden.
Databricks. Een uniform analyseplatform dat data-engineering en datawetenschap combineert en ELT ondersteunt door data-extractie, laden en transformatie mogelijk te maken binnen een schaalbare en collaboratieve omgeving.
Vijftran. Een geautomatiseerde data-integratietool die zich richt op de extractie- en laadfasen van ELT, waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden overgebracht naar een datawarehouse voor daaropvolgende transformatie.
Matiljoen. Een ELT-tool ontworpen voor cloud datawarehouses, die een intuïtieve interface bieden voor het beheren van gegevensextractie-, laad- en transformatieprocessen.

Wat zijn ELT-gebruiksscenario's?

ELT wordt op grote schaal gebruikt in verschillende sectoren en voor verschillende doeleinden, waarbij gebruik wordt gemaakt van het vermogen om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te verwerken. Enkele veelvoorkomende gebruiksscenario's zijn:

Big data-analyse. ELT is ideaal voor big data-omgevingen waar grote datasets uit meerdere bronnen worden gehaald en in datameren of magazijnen worden geladen. Transformaties worden indien nodig uitgevoerd, waardoor realtime analyses en inzichten mogelijk zijn.
Data opslagplaats. Bij traditionele datawarehousing stelt ELT organisaties in staat onbewerkte gegevens in het magazijn te laden en transformaties rechtstreeks binnen de magazijnomgeving uit te voeren, waardoor de opslag- en verwerkingsbronnen worden geoptimaliseerd.
Realtime gegevensverwerking. ELT wordt gebruikt voor realtime gegevensverwerkingsscenario's, zoals streaminganalyses en realtime monitoring, waarbij gegevens snel moeten worden opgenomen en getransformeerd om onmiddellijke inzichten te verschaffen en de besluitvorming te ondersteunen.
Bedrijfsintelligentie (BI). ELT ondersteunt business intelligence aanvragen door het verstrekken van een flexeen schaalbare aanpak gegevens integratie. Gegevens uit verschillende bronnen worden in een centrale opslagplaats geladen en getransformeerd om rapporten, dashboards en visualisaties voor bedrijfsanalyses te creëren.
Gegevens integratie. ELT wordt gebruikt om gegevens uit verschillende bronnen te integreren, zoals CRM-systemen, ERP-systemen, sociale media, en IoT-apparaten, naar een verenigd platform. Deze geïntegreerde gegevens kunnen vervolgens worden getransformeerd om te voldoen aan de behoeften van verschillende analytische en operationele processen.
Cloud data migratie. organisaties migreren naar cloudGebaseerde datawarehouses en meren gebruiken ELT om hun data te verplaatsen on-premises gegevens naar de cloud. Ruwe gegevens worden in het cloud omgeving, waar het kan worden omgezet in een hefboomwerking cloud-native verwerkingsmogelijkheden.
Machine learning en AI. ELT-processen worden gebruikt voor het voorbereiden en transformeren van grote datasets die nodig zijn voor machine learning en AI modellen. Datawetenschappers kunnen ruwe data extraheren en laden in een platform waar ze complexe transformaties en feature-engineering uitvoeren.
Naleving van regelgeving en rapportage. ELT helpt organisaties te voldoen aan wettelijke vereisten door ervoor te zorgen dat gegevens uit verschillende bronnen nauwkeurig worden verzameld, geladen en getransformeerd om te voldoen aan rapportagenormen en auditvereisten.

Wat zijn de voordelen van ELT?

ELT biedt verschillende voordelen die het tot een voorkeursaanpak maken voor moderne gegevensintegratie- en verwerkingsbehoeften:

Schaalbaarheid. ELT maakt gebruik van de verwerkingskracht van moderne datawarehouses en datameren, waardoor organisaties grote hoeveelheden gegevens efficiënt kunnen verwerken. Deze schaalbaarheid is cruciaal voor big data-omgevingen en groeiende datasets.
Prestatie. Door transformatietaken over te brengen naar krachtige dataplatforms kan ELT de prestaties aanzienlijk verbeteren. Gegevenstransformaties worden uitgevoerd binnen het datawarehouse, waardoor de behoefte aan tussentijdse gegevensopslag en -verwerking wordt verminderd.
Flexibiliteit. ELT biedt meer flexmogelijkheden op het gebied van gegevensverwerking. Ruwe gegevens worden eerst in het doelsysteem geladen, waardoor on-demand en iteratieve transformaties mogelijk zijn. Dit flexDeze functionaliteit is vooral gunstig voor veranderende bedrijfsvereisten en realtime analyses.
Kost efficiëntie. ELT kan kosteneffectiever zijn omdat het de behoefte aan uitgebreide ETL-infrastructuur en tussentijdse opslagoplossingen vermindert.
Vereenvoudigd gegevensbeheer. Met ELT wordt databeheer eenvoudiger omdat ruwe data gecentraliseerd worden in het datawarehouse of data lake. Deze centralisatie maakt eenvoudiger gegevensbeheer, beveiliging en compliancebeheer mogelijk.
Realtime gegevensverwerking. ELT ondersteunt realtime gegevensopname en -verwerking, waardoor organisaties realtime analyses en besluitvorming kunnen uitvoeren.
Verbeterde datakwaliteit. ELT maakt uitgebreide datakwaliteitscontroles en transformaties binnen het datawarehouse mogelijk. Door na het laden transformaties uit te voeren, zorgen organisaties ervoor dat gegevens schoon, consistent en geschikt zijn voor analyse.
Integratie met moderne tools. ELT is compatibel met een breed scala aan moderne datatools en platforms, waardoor een naadloze integratie mogelijk is cloud diensten, big data-technologieën en geavanceerde analyseoplossingen.
Gestroomlijnde ontwikkeling. ELT vereenvoudigt het ontwikkelingsproces door het extraheren en laden van gegevens te scheiden van de transformatie. Ontwikkelaars kunnen zich concentreren op het bouwen van robuuste datapijplijnen zonder zich vooraf zorgen te hoeven maken over de complexiteit van transformaties.

Wat zijn de beperkingen van ELT?

Hoewel ELT veel voordelen biedt, heeft het ook bepaalde beperkingen:

Complexiteit in transformaties. Het transformeren van gegevens binnen het doelsysteem kan complex zijn en vereist mogelijk geavanceerde vaardigheden in SQL of andere querytalen. Deze complexiteit kan leiden tot langere ontwikkeltijden en een groter risico op fouten.
Prestatieproblemen. Als het doelsysteem (bijvoorbeeld een datawarehouse) niet is geoptimaliseerd voor het verwerken van grootschalige transformaties, kan dit leiden tot prestatieknelpunten. De bronnen van het systeem kunnen onder druk staan, wat de algehele prestaties en zoekopdrachten beïnvloedt reactietijden.
Kosten. Het uitvoeren van transformaties in de cloud of on-premise datawarehouses kunnen aanzienlijke kosten met zich meebrengen, vooral bij grote datasets en uitgebreide transformatievereisten. Cloud-gebaseerde platforms brengen vaak kosten in rekening op basis van gegevensopslag en verwerkingsgebruik, wat leidt tot hogere operationele kosten.
Gegevenskwaliteit en consistentie. Het garanderen van de kwaliteit en consistentie van gegevens kan een uitdaging zijn bij de omgang met onbewerkte gegevens. Omdat gegevens vóór de transformatie worden geladen, moeten eventuele problemen met de gegevenskwaliteit worden aangepakt tijdens de transformatiefase, die veel middelen kan vergen.
Beveiliging en naleving. Het omgaan met onbewerkte gegevens die gevoelige informatie kunnen bevatten, vereist robuuste beveiligingsmaatregelen om de gegevensintegriteit en privacy te beschermen. Naleving van regelgeving zoals GDPR or HIPAA voeg extra lagen van complexiteit toe aan het ELT-proces.
Schaalbaarheidsbeperkingen. Hoewel ELT over het algemeen schaalbaar is, hangt de schaalbaarheid af van de mogelijkheden van het doelsysteem. Als het doelsysteem niet effectief kan schalen om de toenemende datavolumes en transformatiewerklasten aan te kunnen, kan het de algehele schaalbaarheid van het ELT-proces beperken.
Afhankelijkheid van doelsysteem. ELT-processen zijn sterk afhankelijk van de mogelijkheden van het doelsysteem. Als het doelsysteem geen geavanceerde transformatiefuncties heeft of een beperkte verwerkingskracht heeft, kan het de typen en complexiteit van de transformaties beperken die kunnen worden uitgevoerd.
Beheer van hulpbronnen. Het beheren en toewijzen van middelen voor zowel het laad- als het transformatieproces kan een uitdaging zijn. Inefficiënte toewijzing van middelen leidt tot suboptimale prestaties en hogere kosten.