ETL vs ELT – Perbedaan Antara Keduanya
David Carter
Perbedaan Utama antara ETL dan ELT
- ETL adalah singkatan dari Extract, Transform dan Load, sedangkan ELT adalah singkatan dari Extract, Load, Transform.
- ETL memuat data terlebih dahulu ke server pementasan 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.
- Membandingkan ELT vs. ETL, ETL terutama digunakan untuk sejumlah kecil data, sedangkan ELT digunakan untuk sejumlah besar data.
- Saat kami membandingkan ETL versus ELT, ETL tidak menyediakan dukungan data lake, sedangkan ELT menyediakan dukungan data lake.
- Membandingkan ELT vs ETL, ETL mudah diterapkan, sedangkan ELT memerlukan keterampilan khusus untuk menerapkan dan memelihara.
Apa itu ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat)?
ETL adalah singkatan dari Extract, Transform dan Load. Dalam proses ini, alat ETL mengekstrak data dari berbagai sumber RDBMS sistem sumber kemudian mengubah data seperti menerapkan perhitungan, penggabungan, dll. dan kemudian memuat data ke dalam sistem Gudang Data.
In ETL data mengalir dari sumber ke target. Dalam proses ETL, mesin transformasi menangani setiap perubahan data.
Apa itu ELT (Ekstrak, Muat, Transformasi)?
ELT adalah metode berbeda dalam melihat pendekatan alat terhadap pergerakan data. Daripada mengubah data sebelum ditulis, ELT membiarkan sistem target melakukan transformasi. Data pertama-tama disalin ke target dan kemudian diubah di tempatnya.
ELT biasanya digunakan dengan database tanpa Sql seperti cluster Hadoop, peralatan data, atau instalasi cloud. Berikut daftar lengkap beberapa di antaranya alat ETL terbaik yang dapat Anda pertimbangkan untuk kebutuhan pengelolaan data Anda.
ETL vs ELT: Perbandingan Berdampingan
Berikut ini adalah perbedaan utama antara ETL dan ELT:
| Parameters | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Proses | Data diubah di server pementasan dan kemudian ditransfer ke Datawarehouse DB. | Data tetap ada di DB Gudang data.. |
| Penggunaan Kode | Digunakan untuk
|
Digunakan untuk data dalam jumlah besar |
| Transformasi | Transformasi dilakukan di server ETL/staging area. | Transformasi dilakukan dalam sistem target |
| Beban Waktu | Data pertama kali dimuat ke dalam staging dan kemudian dimuat ke dalam sistem target. Memerlukan banyak waktu. | Data dimuat ke sistem target hanya sekali. Lebih cepat. |
| Transformasi Waktu | Proses ETL perlu menunggu hingga transformasi selesai. Seiring bertambahnya ukuran data, waktu transformasi meningkat. | Dalam proses ELT, kecepatan tidak pernah bergantung pada ukuran data. |
| Waktu- Pemeliharaan | Ini memerlukan pemeliharaan yang 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 menerapkan proses ELT, organisasi harus memiliki pengetahuan mendalam tentang alat dan keterampilan ahli. |
| Dukungan untuk gudang Data | Model ETL digunakan untuk data lokal, relasional, dan terstruktur. | Digunakan dalam infrastruktur cloud terukur yang mendukung sumber data terstruktur dan tidak terstruktur. |
| Dukungan Danau Data | 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 output-mundur dan hanya memuat data yang relevan. |
| Biaya | Biaya tinggi untuk usaha kecil dan menengah. | Biaya masuk yang rendah menggunakan Perangkat Lunak online sebagai Platform Layanan. |
| pencarian | Dalam proses ETL, fakta dan dimensi harus tersedia di area pementasan. | Semua data akan tersedia karena Ekstraksi dan pemuatan terjadi dalam satu tindakan. |
| Agregasi | Kompleksitas meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data dalam kumpulan data. | Kekuatan platform target dapat memproses data dalam jumlah besar dengan cepat. |
| Perhitungan | Timpa kolom yang ada atau Perlu menambahkan kumpulan data dan mendorong ke platform target. | Tambahkan kolom terhitung dengan mudah ke tabel yang ada. |
| Kematangan | Proses ini digunakan selama lebih dari dua dekade. Hal ini didokumentasikan dengan baik dan praktik terbaik tersedia dengan mudah. | Konsep yang relatif baru dan rumit untuk diterapkan. |
| Perangkat keras | Sebagian besar alat memiliki persyaratan perangkat keras unik yang mahal. | Menjadi biaya perangkat keras Saas tidak menjadi masalah. |
| Dukungan untuk Data Tidak Terstruktur | Sebagian besar mendukung data relasional | Dukungan untuk data tidak terstruktur sudah tersedia. |
