Nell'attuale panorama basato sui dati, le organizzazioni cercano continuamente modi più efficienti per gestire e analizzare grandi quantità di informazioni. ELT (Extract, Load, Transform) rappresenta un approccio moderno all'integrazione dei dati, particolarmente adatto per gli ambienti cloud. Comprendere ELT è fondamentale per chiunque si occupi di architettura, ingegneria o analisi dei dati, poiché può offrire vantaggi distinti in termini di velocità, flessibilità e scalabilità per la gestione di diversi set di dati. Questo approccio modifica il momento e il luogo in cui avviene la trasformazione dei dati, liberando nuove possibilità per il loro utilizzo.
ELT sta per estrazione, caricamento e trasformazione (Extract, Load and Transform). È un modello di pipeline dei dati in cui i dati vengono prima estratti da vari sistemi di origine. Invece di essere trasformati in un'area di gestione temporanea separata, i dati non elaborati vengono caricati direttamente in un datastore di destinazione, ad esempio un data lake o un data warehouse su cloud. Le trasformazioni vengono applicate solo dopo il caricamento dei dati nel sistema di destinazione.
Questa sequenza differenzia ELT dal suo predecessore, ETL (Extract, Transform. Load, estrazione, trasformazione, caricamento) ed è un motivo chiave per la sua crescente adozione nelle architetture cloud-native.
Il flusso di processo ELT sfrutta la potenza e la scalabilità delle moderne piattaforme di archiviazione ed elaborazione dei dati. Analizziamo ogni componente:
Il processo ELT offre flessibilità perché le trasformazioni non vengono eseguite prima del caricamento. I data scientist, ad esempio, possono accedere ai dati non elaborati per esplorare pattern imprevisti o condurre analisi ad hoc, mentre i team di business intelligence possono creare set di dati selezionati e trasformati per i report.
L'approccio ELT offre diversi potenziali vantaggi, in particolare negli ambienti che gestiscono grandi volumi di dati e diversi tipi di dati:
Sebbene ELT offra diversi vantaggi, può anche presentare alcune considerazioni che le organizzazioni dovrebbero cercare di affrontare:
Affrontare queste sfide in modo proattivo può aiutare le organizzazioni a sfruttare appieno i vantaggi del paradigma ELT.
Comprendere la distinzione tra ELT e il più tradizionale processo ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) è importante per scegliere la giusta strategia di integrazione dei dati. La differenza principale sta nel momento in cui si verifica la fase di trasformazione e dove viene eseguita.
Funzionalità | ELT (Extract, Load, Transform), estrazione, caricamento, trasformazione) | Estrazione, trasformazione e caricamento (Extract, Transform, Load, ETL) |
Ordine delle operazioni | Estrazione, caricamento e trasformazione | Estrazione, trasformazione e caricamento |
Posizione di trasformazione | All'interno del datastore di destinazione (data warehouse/data lake) | In un'area di gestione temporanea separata o in un ambiente dello strumento ETL |
Dati caricati nella destinazione | Dati non elaborati e non trasformati | Dati puliti, strutturati e trasformati |
Potenza di elaborazione | Sfrutta la potenza del datastore di destinazione | Si basa su un motore ETL dedicato o su un server di gestione temporanea |
Velocità di importazione dati | In genere caricamento più rapido dei dati iniziale | Può essere più lenta a causa dell'elaborazione della trasformazione in fase preliminare |
Flessibilità per nuovi usi | Elevata, perché i dati non elaborati sono disponibili per la trasformazione | Più bassa, poiché le trasformazioni sono predefinite |
Gestione degli schemi | Adatto per schema-on-read | Spesso si basa su schema-on-write |
Idoneità del tipo di dati | Ottima per dati strutturati, semistrutturati e non strutturati | Ideale per dati strutturati e alcuni semistrutturati |
Utilizzo delle risorse | Ottimizza l'utilizzo di data warehouse scalabili su cloud | Potrebbe richiedere un'infrastruttura separata per le trasformazioni |
Funzionalità
ELT (Extract, Load, Transform), estrazione, caricamento, trasformazione)
Estrazione, trasformazione e caricamento (Extract, Transform, Load, ETL)
Ordine delle operazioni
Estrazione, caricamento e trasformazione
Estrazione, trasformazione e caricamento
Posizione di trasformazione
All'interno del datastore di destinazione (data warehouse/data lake)
In un'area di gestione temporanea separata o in un ambiente dello strumento ETL
Dati caricati nella destinazione
Dati non elaborati e non trasformati
Dati puliti, strutturati e trasformati
Potenza di elaborazione
Sfrutta la potenza del datastore di destinazione
Si basa su un motore ETL dedicato o su un server di gestione temporanea
Velocità di importazione dati
In genere caricamento più rapido dei dati iniziale
Può essere più lenta a causa dell'elaborazione della trasformazione in fase preliminare
Flessibilità per nuovi usi
Elevata, perché i dati non elaborati sono disponibili per la trasformazione
Più bassa, poiché le trasformazioni sono predefinite
Gestione degli schemi
Adatto per schema-on-read
Spesso si basa su schema-on-write
Idoneità del tipo di dati
Ottima per dati strutturati, semistrutturati e non strutturati
Ideale per dati strutturati e alcuni semistrutturati
Utilizzo delle risorse
Ottimizza l'utilizzo di data warehouse scalabili su cloud
Potrebbe richiedere un'infrastruttura separata per le trasformazioni
ELT è il modello consigliato da Google Cloud per l'integrazione dei dati. ELT prevede l'estrazione dei dati dagli ambienti di origine, il loro caricamento in BigQuery e la successiva trasformazione nel formato desiderato per l'analisi. A differenza dell'approccio ETL (Extract, Transform, Load), che prevede la trasformazione dei dati prima del loro caricamento in un data warehouse, l'approccio ELT consente di sfruttare tutta la potenza di BigQuery per eseguire le trasformazioni dei dati e consente a qualsiasi utente SQL di sviluppare in modo efficace pipeline di integrazione dei dati.
La scelta tra ELT ed ETL dipende spesso da casi d'uso specifici, dall'infrastruttura esistente, dai volumi di dati e dalle esigenze analitiche dell'organizzazione. In molte architetture dati moderne, può essere utilizzato anche un approccio ibrido, che utilizza sia ELT che ETL per parti diverse della pipeline.
Il modello ELT è particolarmente efficace in una serie di moderni scenari di dati:
Data warehouse su cloud
ELT è ideale per le piattaforme di dati cloud come BigQuery di Google Cloud, che offrono un'enorme potenza di elaborazione e scalabilità per gestire in modo efficiente le trasformazioni su grandi set di dati.
Analisi dei big data
Quando si ha a che fare con volumi enormi, alta velocità e ampia varietà di dati, ELT consente una rapida importazione in un data lake o in uno spazio di archiviazione scalabile. Le trasformazioni possono quindi essere applicate secondo necessità utilizzando framework di elaborazione distribuita.
Implementazione di data lake
I data lake sono progettati per archiviare grandi quantità di dati non elaborati nel loro formato nativo. I processi ELT caricano questi dati non elaborati, che possono essere trasformati e utilizzati da vari motori di analisi ed elaborazione.
Elaborazione dati in tempo reale o quasi
Per i casi d'uso che richiedono un accesso rapido a dati recenti, ELT può accelerare la fase di caricamento. Le trasformazioni per applicazioni o dashboard specifiche quasi in tempo reale possono essere eseguite su sottoinsiemi di questi dati.
Analisi esplorativa dei dati e data science
I data scientist spesso preferiscono accedere a dati non elaborati e non trasformati per eseguire il feature engineering, creare modelli di machine learning e scoprire insight senza essere vincolati da trasformazioni predefinite. ELT rende questi dati non elaborati immediatamente disponibili.
Consolidamento di origini dati diverse
Quando si integrano dati da numerosi sistemi diversi con strutture diverse, ELT semplifica l'importazione iniziale caricando prima tutto in un'unica posizione centrale e poi armonizzandoli tramite trasformazioni.
Google Cloud offre una suite completa di servizi che aiutano a ottimizzare le architetture ELT, consentendo alle organizzazioni di creare pipeline di dati robuste e scalabili. L'attenzione è rivolta all'utilizzo della potenza di servizi come BigQuery per le trasformazioni in-database.
Ecco come i servizi Google Cloud vengono in genere utilizzati nei modelli ELT:
L'infrastruttura di Google Cloud supporta i principi fondamentali di ELT fornendo spazio di archiviazione scalabile per i dati non elaborati, funzionalità di caricamento rapido e un potente motore all'interno di BigQuery per eseguire le trasformazioni in modo efficiente. Ciò consente ai data engineer di creare pipeline in cui i dati vengono rapidamente importati e poi perfezionati in base a specifici requisiti analitici, il tutto all'interno di un ambiente gestito e serverless.
Inizia a creare su Google Cloud con 300 $ di crediti gratuiti e oltre 20 prodotti Always Free.