ETL和ELT有什么区别？
ETL是一种将海量数据处理成易于使用的形式的机制。然而，他们处理大量数据的能力一直是一个挑战。解决问题的方法之一是 ELT。ELT 通过将处理卸载到数据库获得了巨大的变革能力。这次，我将告诉您ETL和ELT之间的区别，包括在云中的利用率和问题。
什么是 ETL
ETL 是以易于使用的形式转换和存储各种数据的过程。由于数据是按提取、转换和加载的顺序处理的，因此通过取每个的首字母来命名为 ETL。使用 ETL，您可以快速收集和编辑公司积累的海量数据，并将数据存储在 DWH（数据仓库）等数据存储中进行处理。存储后，通常使用 BI 工具将数据聚合为一个，对其进行分析，然后将其用于决策。要使用 ETL，需要精通编程以及如何使用专用工具。
什么是 ELT
ELT是Extract、Load和Transform的首字母缩写，Load和Transform的顺序与ETL相反。ELT 与 ETL 的不同之处在于它在转换之前存储数据并将转换留给数据库。一个很大的优势是数据库资源可以用于转换过程。
ETL和ELT之间的区别
ELT 更快地接收数据，并且不需要编程来进行转换处理，因此需要的技能更少。不转换或处理数据的 ELT 的数据传输速度非常快。但是ELT给数据库带来了很大的负担，可能会干扰数据库的使用。
还有一个缺点是容量容易压缩，因为保存了处理前的数据。近年来，为了弥补这一缺点而在云中准备数据库的情况有所增加，但需要注意的是，费用会根据使用量而有所不同。
此外，由于ELT在存储阶段没有保护或删除个人信息和公司信息等机密信息的功能，因此需要注意机密信息泄露和黑客攻击的风险仍然存在。如果数据库容量不能自由扩展，或者数据库没有时间处理，ETL更适合。但是，使用 ETL 需要系统开发技能。
无需知识或技能即可使用的工具，一般使用成本高，安装负担重，因此如果可能的话，最好尝试在内部开发 ETL。ETL 还允许您在存储数据之前对其进行编辑，从而确保安全性和数据质量。
在云端使用 ELT 有很多优势
云具有可扩展性，因此能够在需要时准备所需资源是一大优势。由于可以添加存储容量，因此即使是 ELT 处理的大数据也可以毫无问题地转换。基于云的 ELT 很有吸引力，因为它可以轻松地与其他云服务进行交换，并且可以轻松地与本地链接。
在本地的情况下，如果您尝试增加存储容量，成本通常会持续到系统中断。但是，如果 ELT 可以在云中进行配置，那么如果它以最小的负载运行，它的成本就会非常低。由于这些巨大的优势，可以说ELT被推荐用于云端。
使用 ELT 时遇到的挑战
使用 ELT 时，PB 级的数据暂时存储在数据库中，因此始终存在信息泄露的风险。向应用程序和用户授予适当的访问权限非常重要，通过适当设计对数据的访问权限，可以降低内部欺诈和恶意软件感染的可能性。
近年来，企业被要求遵守 HIPAA、PCI、GDPR 等，但由于 ELT 无法在存储前组织或删除数据，因此可能与这些合规性发生冲突。此外，由于数据是按原样存储而没有被组织起来的，因此需要注意由于存储容量的增加而导致的成本增加。
了解和使用适合您的 ETL 和 ELT
ETL 和 ELT 颠倒了 Load 和 Transform 的顺序。ELT 的数据采集速度更快，需要的技能更少，但缺点是容易对数据库容量造成压力。但是，通过将云用于您的数据库，您可以根据需要增加数据库容量，从而最大限度地发挥 ELT 的优势。让我们了解 ETL 和 ELT 的优点并有效地使用它们。
在交叉营销方面，我们在ETL、ELT等数据预处理方面拥有丰富的经验。如果您对分析中的数据转换有任何疑虑，例如链接私有 DMP 和 BI，请随时联系 Cross Marketing。
