企业选ETL还是ELT架构？

作为数据处理的重要工具，ETL工具被广泛使用，同时ETL也是数据仓库中的重要环节。本文将从解释ETL工具是怎么处理数据，同时介绍ELT和ETL工具在企业搭建数据仓库的重要优势。

一、什么是ETL?

ETL是Extract-Transform-Load的缩写，将多个来源的数据进行提取、转换、加载后，组合到大型中央存储库（数据仓库）中。

1.数据提取（Extract)

提取是从数据库中读取/提取信息的过程。在此阶段，从多个或不同类型的来源收集数据。具体的步骤分为以下三步：

1. 确定数据源，需要确定从哪些源系统进行数据抽取；这些数据源可能是关系型数据库、文件系统、云存储、API等。

2. 定义数据接口，对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明；

3. 数据抽取：工具会根据预定义的规则和需求，从数据源中抽取所需的数据。这可能包括表、视图、文件或其他数据结构。是主动抽取还是由源系统推送？是增量抽取还是全量抽取？是按照每日抽取还是按照每月抽取？

2. 转换（Transform）

转换是将提取的数据从之前的形式转换为所需形式的过程。数据可以放入另一个数据库。可以通过使用规则或查找表或将数据与其他数据组合来进行转换。

数据转换一般包括两类：

第一类：数据名称及格式的统一，即数据粒度转换、商务规则计算以及统一的命名、数据格式、计量单位等；

第二类：数据仓库中存在源数据库中可能不存在的数据，因此需要进行字段的组合、分割或计算。主要涉及以下几个方面：

1.空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，或数据分流问题库；

2.数据标准：统一元数据、统一标准字段、统一字段类型定义；

3.数据拆分：依据业务需求做数据拆分，如身份证号，拆分区划、出生日期、性别等；

4.数据验证：时间规则、业务规则、自定义规则；

5.数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换；

6.数据关联：关联其他数据或数学，保障数据完整性。

3. 数据加载（Load）

加载是将数据写入目标数据库的过程。将经过清洗后的干净的数据集按照物理数据模型定义的表结构装入目标数据仓库的数据表中，如果是全量方式则采用LOAD方式，如果是增量则根据业务规则MERGE进数据库，并允许人工干预，以及提供强大的错误报告、系统日志、数据备份与恢复功能。整个操作过程往往要跨网络、跨操作平台。

ETL是数据集成的第一步，也是构建数据仓库最重要的步骤，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为并为数据存储、数据分析和机器学习做好准备，进而为企业的决策提供分析依据。

4. 调度和自动化：

自动化：ETL过程通常需要定期运行，ETL工具提供了调度功能，可以自动执行ETL作业。

监控和日志：ETL工具通常包含监控和日志记录功能，以跟踪ETL作业的执行情况和性能。

ETL工具的例子包括FineDataLink, Talend, Informatica, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)等。

二、ETL & ELT的区别

1.ETL

ETL：将数据从源系统中抽取出来，经过转换处理后再加载到目标系统中。

ETL:   按照“Extract-Transform-Load”的顺序进行数据处理；

2.ELT

ELT：将数据直接加载到目标系统中，然后在目标系统中进行转换和处理。

ELT:   按照”Extract-Load-Transform”的顺序进行数据处理。

3.主要区别

主要在于数据转换的时机和地点。ETL在数据加载之前进行转换，而ELT在数据加载之后进行转换ETL和ELT的侧重点

适用数据量场景：ETL适用于大规模数据集成和离线处理；ELT适用于较小规模和实时处理。

·处理性能：ETL在转换过程中使用独立的服务器和批处理作业；ELT取决于目标系统的计算和存储能力。

·转换操作差异： ETL可以对原始数据进行多种复杂的转换操作；ELT则依赖于目标系统的能力来实现转换。

伴随着数据仓库的发展，数据量从小到大，数据实时性从T+1到准实时、实时，ETL也在不断演进。

在传统数仓中，数据量小，计算逻辑相对简单，可以直接用ETL工具实现数据转换，转换之后再加载到目标库，即（Extract-Transform-Load）。

但在大数据场景下，数据量越大越大，计算逻辑愈发复杂，数据清洗需放在运算能力更强的分布式计算引擎中完成，ETL也就变成了ELT（Extract-Load-Transform）。

但现在通常所说的ETL，已经泛指数据同步、数据清洗全过程，而不仅限于数据的抽取-转换-加载。

三、数据仓库ETL为什么重要？

1.多源数据整合：

企业通常有多个数据源，包括数据库、文件、应用程序等，ETL能够将这些分散的数据整合在一起，为企业提供全面且一致的数据视图。

2.数据清洗与质量控制：

ETL可以清洗和验证数据，排除重复、不完整或不准确的数据，提高数据的质量和可靠性。

3.支持企业决策：

通过将多个数据源中的数据整合起来，ETL可以为企业提供准确的决策支持信息，且现在的ETL愈发更加注重实时数据处理能力，能够对流式数据进行实时抽取、转换和加载，使得企业和个人能够及时获得最新的数据洞察，并做出实时决策。

4.优化业务流程：

ETL将数据从不同系统中抽取出来，并进行转换和加载，可以实现数据在不同系统之间的流动，优化业务流程，提高企业的效率和竞争力。

5.数据安全与隐私保护：

ETL工具和平台将加强数据加密、访问控制和匿名化等技术手段，确保数据在抽取、转换和加载的过程中得到充分的保护，同时遵守相关的法规和隐私规范。

6.赋能企业员工数据处理和分析能力：

掌握ETL技术可以使个人具备处理和分析大规模数据的能力。在当今数据驱动的时代，数据处理和分析已成为许多职业领域的核心需求，如数据科学家、业务分析师、市场营销人员等。ETL的知识和技能使个人能够有效地抽取、转换和加载数据，为数据分析和洞察提供基础。

在数字化时代下，数据仓库搭建和数据ETL处理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。

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