ETLとELTの違いは何ですか？

ETL

ETLは、抽出、変換、および読み込みの略です。これは、データ駆動型の組織が複数のソースからデータを収集し、それをまとめて発見、レポート、分析、および意思決定をサポートするために使用するプロセスです。

データウェアハウスを作成することは、単に複数のソースからデータを抽出し、それをデータウェアハウスのデータベースにロードすることであると考えたくなります。 ETLプロセスには、開発者、アナリスト、テスター、トップ管理者など、複数の利害関係者からの積極的なインプットが必要であり、技術的に困難です。

意思決定者のためのツールとしての価値をサポートできます。データウェアハウスシステムは、ビジネスの発展とともに変化する必要があります。 ETLは、データウェアハウスシステムの絶え間ない活動であり、迅速で、コンピューター化され、信頼できるものである必要があります。

エンタープライズデータウェアハウス用のETLツールは、大量の大量実行のバッチロードを含むデータ統合要件を満たす必要があります。イベント駆動型のトリクルフィード統合手順。プログラム可能な変換;そしてオーケストレーションにより、最も要求の厳しい変換とワークフローを処理し、最も明確なデータソース用のコネクタを使用できます。

ETLには、複数のフィールドにわたる複数のユースケースがあります。そのうちの1つは、顧客データから価値を引き出すことであり、顧客はさまざまな方法でブランドとコミュニケーションを取ります。 ETLは、複数のソースからのこれらすべての顧客データを照合し、観察する情報を標準形式に変換してから、分析のためにデータウェアハウスまたは複数のデータソースにロードします。

会社がすべて同じ言語で同じ場所にあるデータを簡単に分析できる場合、これにより、組織は顧客とブランドとの相互作用を正確に360度見渡せるようになります。これにより、組織は顧客のニーズを理解し、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

ELT

ELTは、Extract、load、およびtransformの略です。これは、さまざまなソースから情報を抽出し、それをターゲットデータウェアハウスにロードするフェーズです。 ELTは、従来の抽出、変換、および読み込み（ETL）プロセスの代替手段です。プロセスの変換要素をターゲットデータベースにプッシュして、より良い成果を達成します。この機能は、ビジネスインテリジェンス（BI）とビッグデータ分析に必要な大量のデータセットを処理するのに非常に役立ちます。

ELTは、データストレージインフラストラクチャにすでに組み込まれている処理機能を利用するため、データの転送にかかる時間を短縮し、効率を向上させます。

ステージング方法でデータ整合性分析を実装できるため、プロセスの次のフェーズをプライベートにして、プロセスの最も適切なポイントに割り当てることができます。この方法は、クリーンアップおよびチェックされたデータのみが変換のためにウェアハウスにロードされるようにするのにも役立ちます。