Apakah ETL itu?
ETL adalah singkatan dari Extract, Transform and Load. Dalam proses ini, alat ETL mengekstrak data dari sistem sumber RDBMS yang berbeda kemudian mengubah data seperti menerapkan perhitungan, penggabungan, dll. Dan kemudian memuat data ke dalam sistem Data Warehouse.
Dalam ETL data mengalir dari sumber ke target. Dalam mesin transformasi proses ETL menangani setiap perubahan data.
Apa itu ELT?
ELT adalah metode berbeda dalam melihat pendekatan alat untuk pergerakan data. Alih-alih mengubah data sebelum ditulis, ELT membiarkan sistem target melakukan transformasi. Data pertama kali disalin ke target dan kemudian diubah di tempat.
ELT biasanya digunakan dengan database tanpa Sql seperti cluster Hadoop, alat data, atau instalasi cloud.
PERBEDAAN UTAMA
- ETL adalah singkatan dari Extract, Transform and Load sedangkan ELT adalah singkatan dari Extract, Load, Transform.
- ETL memuat data terlebih dahulu ke server penahapan dan kemudian ke sistem target sedangkan ELT memuat data langsung ke sistem target.
- Model ETL digunakan untuk data lokal, relasional, dan terstruktur, sedangkan ELT digunakan untuk sumber data terstruktur dan tidak terstruktur cloud yang dapat diskalakan.
- ETL terutama digunakan untuk sejumlah kecil data sedangkan ELT digunakan untuk data dalam jumlah besar.
- ETL tidak menyediakan dukungan data lake sedangkan ELT menyediakan dukungan data lake.
- ETL mudah diimplementasikan sedangkan ELT membutuhkan keterampilan khusus untuk diterapkan dan dipelihara.
Perbedaan antara ETL vs. ELT
Proses ETL dan ELT berbeda dalam parameter berikut:
| Parameter | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Proses | Data diubah pada staging server dan kemudian ditransfer ke DB Datawarehouse. | Data tetap ada di DB Datawarehouse. |
| Penggunaan Kode | Digunakan untuk
| Digunakan untuk data dalam jumlah tinggi |
| Transformasi | Transformasi dilakukan di server ETL / area pementasan. | Transformasi dilakukan di sistem target |
| Beban Waktu | Data pertama kali dimuat ke dalam pementasan dan kemudian dimuat ke sistem target. Waktu intensif. | Data dimuat ke sistem target hanya sekali. Lebih cepat. |
| Transformasi Waktu | Proses ETL perlu menunggu transformasi selesai. Seiring bertambahnya ukuran data, waktu transformasi meningkat. | Dalam proses ELT, kecepatan tidak pernah bergantung pada ukuran data. |
| Waktu- Pemeliharaan | Ini membutuhkan pemeliharaan tinggi karena Anda perlu memilih data untuk dimuat dan diubah. | Perawatan rendah karena data selalu tersedia. |
| Kompleksitas Implementasi | Pada tahap awal, lebih mudah diterapkan. | Untuk mengimplementasikan proses ELT, organisasi harus memiliki pengetahuan yang mendalam tentang alat dan keterampilan ahli. |
| Dukungan untuk gudang Data | Model ETL digunakan untuk data lokal, relasional, dan terstruktur. | Digunakan dalam infrastruktur cloud yang dapat diskalakan yang mendukung sumber data terstruktur dan tidak terstruktur. |
| Dukungan Data Lake | Tidak mendukung. | Mengizinkan penggunaan Data lake dengan data tidak terstruktur. |
| Kompleksitas | Proses ETL hanya memuat data penting, seperti yang diidentifikasi pada waktu desain. | Proses ini melibatkan pengembangan dari keluaran-mundur dan memuat hanya data yang relevan. |
| Biaya | Biaya tinggi untuk usaha kecil dan menengah. | Biaya masuk rendah menggunakan Perangkat Lunak online sebagai Platform Layanan. |
| Pencarian | Dalam proses ETL, baik fakta maupun dimensi perlu tersedia di area pementasan. | Semua data akan tersedia karena Ekstrak dan pemuatan terjadi dalam satu tindakan. |
| Agregasi | Kompleksitas meningkat dengan bertambahnya jumlah data dalam kumpulan data. | Kekuatan platform target dapat memproses sejumlah besar data dengan cepat. |
| Perhitungan | Menimpa kolom yang ada atau Perlu menambahkan kumpulan data dan mendorong ke platform target. | Tambahkan kolom kalkulasi ke tabel yang ada dengan mudah. |
| Kematangan | Proses tersebut digunakan selama lebih dari dua dekade. Ini didokumentasikan dengan baik dan praktik terbaik tersedia dengan mudah. | Konsep yang relatif baru dan kompleks untuk diterapkan. |
| Perangkat keras | Sebagian besar alat memiliki persyaratan perangkat keras unik yang mahal. | Menjadi biaya perangkat keras Saa bukanlah masalah. |
| Dukungan untuk Data Tidak Terstruktur | Sebagian besar mendukung data relasional | Dukungan untuk data tidak terstruktur sudah tersedia. |