ETL vs. ELT

La scelta se utilizzare modelli ETL o ELT per le pipeline di elaborazione dei dati richiede una solida comprensione di ciascuno dei due approcci.

Se implementati correttamente, entrambi possono aiutare l'organizzazione ad aumentare l'efficienza dei flussi di lavoro; esistono tuttavia importanti distinzioni tra i due che meritano di essere approfondite.

Questo articolo esamina in dettaglio le analogie e le differenze tra questi due approcci all'elaborazione dei dati per consentirti di scegliere la soluzione migliore per la tua attività.

ETL vs. ELT: una panoramica

La principale differenza tra ELT ed ETL sta nell'ordine in cui vengono eseguite le operazioni. ETL è l'acronimo di "Extract, Transform and Load". Il processo prevede come primo passo l'estrazione dei dati dalla fonte, seguito dalla loro trasformazione in un formato utilizzabile in un'area di staging, e infine il trasferimento dei dati utilizzabili in un repository di archiviazione dove saranno accessibili per l'analisi.

Questo modello è stato uno standard nell'elaborazione dei dati per alcuni decenni, mentre l'ELT è un'opzione più recente che sfrutta le moderne capacità di archiviazione dei dati.

ELT è l'acronimo di "Extract, Load and Transform", il che significa che i dati vengono caricati non appena estratti, senza essere prima trasformati. I dati vengono poi trasformati in un formato utilizzabile nel momento in cui se ne ha necessità, direttamente dal repository.

L'ELT funziona bene con le moderne architetture data lake, che consentono l'archiviazione sia di dati strutturati che non strutturati. Gli analisti possono così sfruttare una maggiore varietà di tipi di dati per ottenere informazioni, il che si traduce potenzialmente in un'interpretazione più utile dei dati.

Tuttavia, anche il modello ETL ha i suoi vantaggi; vale dunque la pena di prendersi un po' di tempo per comprendere tutte le analogie e le differenze tra gli approcci di elaborazione ELT ed ETL.

Quali sono le analogie e le differenze tra ETL ed ELT?

Sebbene gran parte della discussione su questo argomento tenda a concentrarsi sulla differenza tra ELT ed ETL, è importante ricordare che questi due modelli hanno alcune caratteristiche in comune.

Identificare le analogie

1. Gestione dei dati: l'analogia più importante è che entrambi i processi sono orientati verso lo stesso obiettivo: una gestione efficace dei dati. Sia l'ELT che l'ETL offrono un approccio sistematico per garantire qualità, coerenza e accuratezza dei dati, così che la tua organizzazione possa ricavare da essi informazioni fruibili.

   Dal punto di vista dei processi costitutivi, vale anche la pena notare che le trasformazioni dei dati eseguite in ciascun modello sono spesso simili, anche se il contesto o l'ordine di completamento delle trasformazioni differiscono fra loro.

    

2. Automazione: sia l'ELT che l'ETL permettono alle aziende di automatizzare l'integrazione dei dati. Entrambi possono incorporare funzionalità di pianificazione automatica e le pipeline risultanti sono accessibili tramite un'API o un'interfaccia a riga di comando (CLI).

   Ciò riduce la necessità per il personale di dedicare grandi quantità di tempo ad attività ripetitive sui dati, lasciandolo libero di concentrarsi su altri lavori, con il potenziale vantaggio di migliorare in maniera significativa efficienza e produttività.

    

3. Governance dei dati: nel mondo del business moderno, una governance dei dati affidabile è un elemento essenziale. Non è solo una questione di efficienza: bisogna considerare anche le questioni più ampie della reputazione del brand e della conformità legale.

   Sebbene le differenze fondamentali tra ETL ed ELT implichino approcci leggermente diversi alla governance dei dati, entrambi i modelli sono perfettamente in grado di supportare policy robuste.

Queste somiglianze non dovrebbero sorprendere. Dopotutto, riflettono quelle che sono le ragioni principali per utilizzare un modello di elaborazione dei dati efficace. La questione diventa un po' più complessa se parliamo invece delle differenze tra ETL e ELT.

In che modo le differenze possono influire sull'elaborazione dei dati

1. Disponibilità: un punto fondamentale da tenere a mente quando si valuta la possibilità di utilizzare l'ETL è che è necessario sapere in anticipo cosa si intende fare con i dati. Prima di caricarli nel repository finale, infatti, i dati devono essere trasformati. Le risposte a domande come "Quali dati saranno richiesti (e quali verranno scartati)?" o "Come utilizzeranno questi dati gli analisti?" determineranno il modo in cui i dati verranno trattati e formattati durante l'elaborazione.

   Il modello ELT, invece, consente di archiviare dati strutturati e non strutturati senza aver preso decisioni sulla trasformazione, perché quella parte dell'operazione si svolge in un secondo momento.

   Ciò ha ripercussioni significative sulla disponibilità dei dati. Gli analisti a valle del processo ELT possono accedere in qualsiasi momento a tutti i dati grezzi che sono stati memorizzati. Questo non è possibile con l'ETL, un processo necessariamente più rigido che limita la quantità di dati grezzi che arriva all'area di archiviazione finale.

    

2. Flessibilità: la disponibilità dei dati è, in realtà, solo un aspetto della questione più ampia della flessibilità. Il fatto che l'ETL sia un processo lineare offre non pochi vantaggi, ma significa che è meno flessibile dell'ELT. Una volta presa una decisione su come trasformare i dati, non è praticamente possibile modificarla senza apportare considerevoli modifiche ad altri aspetti del sistema nel suo complesso.

   Con l'ELT, i dati possono essere utilizzati in nuovi modi ogni volta che si vuole. I dati originali sono sempre facili da trovare e possono essere trasformati utilizzando una varietà di metodi, a seconda del caso d'uso previsto dall'analista.

    

3. Accessibilità: in alcune situazioni, potrebbe non essere necessario eseguire molte operazioni sui dati. Se si desidera semplicemente distribuire dati non strutturati nel loro formato originale, come ad esempio un file video, è molto semplice accedervi e disporne liberamente anche all'interno del modello ELT.

   Con un più tradizionale modello ETL, la supervisione dei dati di solito rientra nei compiti degli specialisti del reparto IT. Sono loro a stabilire le policy del processo e a occuparsi di tutto il supporto.

   Ciò può risultare vantaggioso dal punto di vista del mantenimento di standard di dati coerenti, ma rende i dati meno accessibili al resto dei dipendenti, il che può comportare una minore efficienza nei flussi di lavoro.

    

4. Scalabilità: un'altra importante differenza tra l'ELT e l'ETL è la questione della scalabilità. Per sua stessa natura, il processo ETL è difficile da scalare rapidamente. Tutti i dati grezzi di partenza devono infatti essere trasformati prima che la selezione di dati che decidi di conservare venga archiviata nella sua destinazione finale. Questo aspetto dell'ETL è inevitabilmente piuttosto dispendioso in termini di risorse.

   Il modello ELT, invece, è molto più facile da adattare. Il fatto che tutti i dati grezzi vengano caricati nel repository centrale non appena estratti significa che è possibile aggiungere essenzialmente tutti i dati che si vuole senza doverli prima elaborare.

   I sistemi ELT, inoltre, vengono generalmente eseguiti su piattaforme in cloud, che traggono vantaggio da una scalabilità rapida e semplice.

    

5. Velocità: si potrebbe essere tentati di presumere che i modelli ELT siano semplicemente una soluzione più adatta e moderna rispetto all'ETL, in ogni caso. Tuttavia, esistono aspetti specifici dell'elaborazione dei dati in cui il quadro è molto più sfumato. Uno di questi è la velocità.

   Fondamentalmente, si tratta di fare una scelta. L'ETL è più lento all'inizio, perché prevede che tutti i dati vengano trasformati prima di essere caricati per l'archiviazione. Ma una volta terminato questo passaggio, l'utilizzo è molto rapido e semplice, perché i dati sono pronti all'uso non appena un analista ne ha bisogno.

   Con l'ELT, si ha il vantaggio di un tempo di caricamento molto rapido, perché basta semplicemente estrarre i dati e spostarli nel repository. Tuttavia, i dati archiviati sono molto più disordinati che nell'ETL e, al momento di utilizzarli, servirà più tempo per prepararli in base alle proprie esigenze.

    

6. Manutenzione: per quanto concerne la manutenzione, il fattore più importante da considerare è se si utilizzano server in sede o basati su cloud. Ovviamente, se si dispone di un'infrastruttura propria, l'onere della manutenzione sarà maggiore, così come i costi connessi.

   In passato, l'unica opzione possibile era quella di eseguire le soluzioni ETL su un'infrastruttura fisica basata in sede. Molti operano ancora in questo modo, ma l'avvento di soluzioni basate su cloud ha reso possibile un'alternativa.

   Questa possibilità è indipendente dal fatto che si scelga di utilizzare un modello ETL o ELT. Se è vero che il server di elaborazione secondaria aggiuntivo utilizzato durante la fase di trasformazione dell'ETL aggiunge complessità ai requisiti di manutenzione, ciò vale solo se si esegue l'infrastruttura in proprio. Se si utilizza un servizio basato su cloud, la manutenzione verrà gestita dal provider.

    

7. Archiviazione: è facile capire perché sfruttare il cloud per implementare l'elaborazione dei dati sia una prospettiva così allettante per tante organizzazioni. Sebbene sia certamente possibile utilizzare i propri server fisici per scopi di archiviazione, è meno realistico farlo se si desidera utilizzare un processo ELT.

   Il motivo principale è l'intrinseca imprevedibilità delle esigenze di archiviazione che ne risultano. I modelli ELT vanno di pari passo con il moderno stack di dati e funzionano al meglio con architetture in stile data lake.

   Ma la presenza di tutti quei dati grezzi archiviati in formati diversi rende più difficile anticipare quali saranno i requisiti di archiviazione in un dato momento. Con l'ETL, non è necessario altrettanto spazio di archiviazione perché si conosce in anticipo il sottoinsieme selezionato dei dati originali che verrà archiviato nel repository finale.

    

8. Conformità: le aziende di oggi operano in un mondo complesso di regole e regolamenti. Mantenere la conformità in aree come la sicurezza dei dati è un fattore fondamentale.

   Da questo punto di vista, si può tranquillamente affermare che l'ETL può semplificare la vita rispetto all'ELT. È sicuramente molto più semplice garantire standard di conformità rigorosi quando tutti i dati vengono trasformati prima di essere archiviati.

   Con le soluzioni ELT, i dati vengono archiviati prima di avere l'opportunità di rimuovere le informazioni sensibili. Se non si presta attenzione, questo può portare a problemi nella conformità a normative come HIPAA e GDPR, in particolare nel contesto dell'archiviazione dei dati su servizi cloud i cui server si trovano all'estero.

Come sapere quando usare ETL o ELT

È probabile che tu ti stia ancora chiedendo se sia meglio l'approccio ETL o ELT. La verità è che non è possibile affermare universalmente che un modello sia migliore dell'altro. La scelta giusta dipenderà da diversi fattori, tra cui ad esempio l'infrastruttura esistente, la velocità di elaborazione e i requisiti di conformità.

La scelta tra ELT o ETL dipende, in ultima analisi, dalle tue priorità aziendali. Ecco alcuni elementi da tenere in considerazione:

• Sincronizzazione dei dati: se la tua azienda ha bisogno di combinare dati provenienti da una serie di sorgenti diverse in un formato strutturato unificato, l'ETL è una buona scelta perché ti permette di assicurarti che i dati vengano trattati prima di essere archiviati.

   

• Aggiornamenti di sistemi legacy: l'ETL può essere un'opzione eccellente anche se devi migrare i tuoi dati da sistemi legacy e hai bisogno di assicurarti che siano coerenti per il tuo nuovo sistema.

   

• Conformità: come accennato in precedenza, il modello ETL rende molto più semplice standardizzare la conformità alle leggi sulla riservatezza dei dati. Quindi, se la tua azienda opera in un ambito che elabora dati particolarmente sensibili, come la sanità o la finanza, l'ETL potrebbe essere la scelta migliore.

   

• Volume di dati: se invece la tua organizzazione si basa sull'elaborazione regolare di grandi volumi di dati, come le transazioni dei clienti, la flessibilità dell'ELT potrebbe rappresentare un vantaggio.

   

• Velocità di accesso: analogamente, se il tuo modello di business si basa sull'elaborazione di dati generati e utilizzati in tempo reale, l'eliminazione dei ritardi nell'accesso ai dati fornita dall'ELT potrebbe essere il fattore decisivo.

Questo elenco di esempi di ETL ed ELT è una versione abbastanza semplificata delle varie possibilità, ma ci auguriamo che possa servirti come utile punto di partenza. Sulla piattaforma Databricks è possibile implementare indifferentemente l'ELT o l'ETL. È anche possibile ottenere opzioni ibride se si ha bisogno di una soluzione personalizzata.

Usare strumenti ETL o ELT con Databricks

Se desideri utilizzare una soluzione ETL, Databricks Delta Live Tables offre una serie di vantaggi rispetto ai sistemi ETL eseguiti su una tradizionale architettura data warehouse.

Progettato per supportare l'ETL in streaming a bassa latenza, Delta Live Tables offre funzionalità automatizzate di orchestrazione dei flussi di dati, controllo della qualità, gestione degli errori e controllo delle versioni. Sebbene fornisca di default opzioni intelligenti, può anche essere facilmente configurato dai tuoi specialisti Spark in sede.

In alternativa, lo strumento di orchestrazione Databricks Workflows è un servizio gestito completamente integrato con la Databricks Data Intelligence Platform. Si tratta di una soluzione altamente flessibile che è ugualmente adatta per la costruzione di pipeline ETL o ELT.

Ti consente di avere il pieno controllo e di definire flussi di lavoro personalizzati in pochi clic, offrendoti al contempo un'osservabilità senza pari nei task attivi. Potrai anche beneficiare di strumenti di monitoraggio di alto livello, incluse notifiche istantanee di errore che permettono di risolvere le anomalie prima che diventino problemi.

Tutto questo è reso possibile dall'innovativa Databricks Platform, che ha trasformato il concetto di ingegneria dei dati. Costruita su un'architettura lakehouse che combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse, offre un modo conveniente per eliminare definitivamente i silos di dati e aiutare la tua azienda a utilizzare i dati per fornire il servizio di alta qualità che i tuoi clienti meritano.

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