ELT-процессы: что это такое и зачем они нужны бизнесу

В эпоху цифровизации и стремительного роста объёмов данных компании сталкиваются с необходимостью эффективной интеграции, обработки и анализа информации из множества разнородных источников. Для решения этих задач традиционно использовались ETL-процессы, однако с развитием облачных технологий и появлением мощных аналитических платформ на первый план выходит другой подход — ELT.

В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое ELT-процессы, как они работают, чем отличаются от ETL, в каких случаях применяются, а также обсудим их преимущества, недостатки и современные тенденции.

Определение ELT

ELT — это аббревиатура от английских слов Extract, Load, Transform, что в переводе означает "Извлечение, Загрузка, Преобразование".

В отличие от классического ETL, где данные сначала извлекаются, затем преобразуются и только после этого загружаются в целевое хранилище, в ELT-процессах порядок этапов меняется: данные сначала извлекаются из источников, затем сразу загружаются в хранилище данных, и только после этого проходят этап преобразования уже внутри этого хранилища.

Такой подход стал возможен благодаря развитию современных аналитических платформ, облачных хранилищ и технологий обработки больших данных, которые способны быстро и эффективно выполнять сложные вычисления непосредственно на стороне хранилища.

Исторические предпосылки появления ELT

Появление ELT-процессов связано с изменением архитектуры хранения и обработки данных. В традиционных системах, где использовались ETL, хранилища данных были относительно медленными и дорогими, а вычислительные ресурсы ограниченными.

Поэтому было логично выполнять все преобразования данных до загрузки в хранилище, чтобы минимизировать нагрузку на него. Однако с развитием облачных технологий, появлением масштабируемых и высокопроизводительных платформ, таких как Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake и Microsoft Azure Synapse, ситуация изменилась.

Эти системы способны обрабатывать огромные объёмы данных параллельно и выполнять сложные SQL-запросы с высокой скоростью. Это позволило перенести этап преобразования данных непосредственно в хранилище, что и стало основой концепции ELT.

Как работает ELT

В основе ELT-процесса лежит три последовательных этапа.

Сначала происходит извлечение данных из различных источников — это могут быть базы данных, облачные сервисы, файлы, API и другие системы. На этом этапе данные, как правило, не подвергаются существенной обработке, а извлекаются в том виде, в каком они есть.

Следующий этап — загрузка данных в целевое хранилище. Здесь данные помещаются в облачное или локальное хранилище, где они становятся доступны для дальнейшей обработки. После загрузки наступает этап преобразования, который выполняется уже внутри хранилища данных.

На этом этапе данные очищаются, нормализуются, агрегируются, обогащаются дополнительной информацией, приводятся к нужному формату и структуре. Все эти операции выполняются с помощью SQL-запросов или специализированных инструментов обработки данных, которые используют вычислительные мощности самого хранилища.

Отличие ELT от ETL

Главное отличие ELT от ETL заключается в последовательности этапов и месте выполнения преобразований. В ETL-процессах основная нагрузка по обработке данных ложится на промежуточные серверы или специализированные ETL-инструменты, а в хранилище попадают уже готовые, обработанные данные.

В ELT-процессах, напротив, данные сначала загружаются в хранилище, а все преобразования выполняются уже внутри него. Такой подход позволяет использовать преимущества современных аналитических платформ, которые оптимизированы для работы с большими объёмами данных и способны выполнять сложные вычисления параллельно.

Кроме того, ELT-процессы позволяют хранить в хранилище как "сырые" (raw), так и обработанные данные, что даёт больше гибкости для аналитики и повторного использования информации. Это особенно важно для Data Lake-архитектур, где часто требуется сохранять исходные данные для последующего анализа или машинного обучения.

Применение ELT в бизнесе

ELT-процессы находят широкое применение в компаниях, которые работают с большими объёмами данных и используют облачные хранилища или современные аналитические платформы. Например, в электронной коммерции ELT позволяет быстро интегрировать данные о заказах, клиентах, товарах и транзакциях из различных источников, а затем выполнять сложную аналитику непосредственно в облаке.

В финансовом секторе ELT используется для обработки транзакций, анализа рисков и построения отчётности в реальном времени. В здравоохранении ELT помогает объединять медицинские данные из разных клиник и лабораторий, обеспечивая быстрый доступ к информации для врачей и исследователей.

Преимущества ELT-процессов

Одним из главных преимуществ ELT является высокая производительность и масштабируемость.

Благодаря тому, что все вычисления выполняются на стороне хранилища, можно обрабатывать огромные объёмы данных за короткое время, используя параллельные вычисления и ресурсы облачных платформ. Это особенно важно для компаний, которые работают с Big Data и нуждаются в быстрой аналитике.

Ещё одним плюсом является гибкость и возможность повторного использования данных. Поскольку в хранилище сохраняются как исходные, так и обработанные данные, аналитики могут строить различные отчёты и модели, не обращаясь каждый раз к исходным системам. Это снижает нагрузку на операционные базы данных и ускоряет процесс анализа.

ELT-процессы также упрощают архитектуру интеграции данных. Поскольку все преобразования выполняются в одном месте — в хранилище, снижается количество промежуточных этапов и точек отказа. Это облегчает сопровождение и масштабирование системы.

Недостатки и ограничения ELT

Несмотря на очевидные преимущества, у ELT-процессов есть и свои ограничения. Во-первых, для эффективной работы требуется современное хранилище данных, способное обрабатывать большие объёмы информации и поддерживать сложные SQL-запросы. Не все компании готовы инвестировать в такие решения, особенно если объёмы данных невелики.

Во-вторых, перенос всех преобразований в хранилище может привести к увеличению затрат на хранение и обработку данных, особенно в облачных платформах, где стоимость вычислений и хранения напрямую зависит от объёма и сложности операций.

Кроме того, не все типы преобразований удобно реализовывать с помощью SQL или встроенных инструментов хранилища. Некоторые сложные бизнес-правила или специфические алгоритмы могут требовать использования внешних скриптов или специализированных языков программирования, что усложняет архитектуру.

Инструменты и технологии для ELT

Для реализации ELT-процессов используются как встроенные средства самих хранилищ данных, так и сторонние инструменты. Многие облачные платформы, такие как Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft Azure Synapse, предоставляют собственные механизмы для загрузки и преобразования данных.

Кроме того, существуют специализированные инструменты для оркестрации ELT-процессов, такие как dbt (data build tool), Apache Airflow, Matillion, Fivetran, Stitch и другие. Эти решения позволяют автоматизировать процессы извлечения, загрузки и преобразования данных, а также управлять версиями, тестированием и мониторингом.

Современные тенденции и развитие ELT

С развитием облачных технологий и увеличением объёмов данных ELT становится всё более популярным подходом к интеграции и обработке информации.

Одной из ключевых тенденций является переход к Data Lakehouse-архитектурам, которые объединяют преимущества Data Lake (гибкость хранения "сырых" данных) и Data Warehouse (структурированная аналитика). В таких системах ELT-процессы позволяют быстро загружать и обрабатывать данные для различных аналитических задач.

Ещё одной тенденцией является автоматизация и внедрение DataOps-подходов, которые позволяют ускорить разработку, тестирование и сопровождение ELT-процессов, повысить качество данных и снизить риски ошибок.

Важным направлением развития становится интеграция ELT с инструментами машинного обучения и искусственного интеллекта. Благодаря тому, что в хранилище доступны как исходные, так и обработанные данные, становится проще строить и обучать модели, а также внедрять их в бизнес-процессы.

Заключение

ELT-процессы — это современный и эффективный подход к интеграции, обработке и анализу данных, который становится всё более востребованным в условиях роста объёмов информации и перехода к облачным технологиям.

Благодаря высокой производительности, гибкости и масштабируемости ELT позволяет компаниям быстро получать доступ к актуальным данным, строить сложную аналитику и принимать обоснованные решения. Несмотря на определённые ограничения и требования к инфраструктуре, ELT открывает новые возможности для бизнеса и становится неотъемлемой частью современной архитектуры работы с данными.