ETL та ELT: що це, у чому різниця та як бізнесу працювати з великими даними

Уявіть, що ви збираєте дані з різних джерел в єдину базу — наприклад, зберігаєте історію продажів із CRM, Google Analytics, листування в соціальних мережах та паперового блокнота менеджера. Коли треба перевірити ці дані, очистити їх та звести до єдиного формату — до того, як вивантажите в базу, чи пізніше? Відповідь на це запитання пояснює різницю між ETL та ELT.

ETL (Extract, Transform, Load) — це процес, за допомогою якого дані збирають із різних джерел, обробляють і завантажують до єдиного сховища для подальшого аналізу.

Система спочатку витягує дані, потім очищує їх, видаляє дублікати та помилки за заданими правилами, об’єднує дані, які записані по-різному, але означають одне (наприклад, дати в різних форматах), і лише потім передає до сховища. 

Це дозволяє:

• стандартизувати дані — їх можна одразу використовувати для звітів та аналітики;
• вилучити чи замаскувати конфіденційну інформацію перед тим, як завантажити її;
• оптимізувати простір у сховищі — зберігати тільки те, що точно потрібне.

ELT (Extract, Load, Transform) — аналогічний процес, але дані спочатку завантажують до сховища і лише потім перетворюють і готують до аналізу.

Головна перевага ELT — можливість зберігати вихідні дані та повторно використовувати їх для різних аналітичних завдань. Наприклад, якщо компанія вирішить по-новому розраховувати прибутковість товарів, їй не обов'язково повторно збирати всю інформацію з CRM та інших систем.

ELT часто використовують разом із сучасними хмарними платформами, які мають достатньо обчислювальних ресурсів, щоб обробити великі обсяги інформації.

Підхід ETL використовують із 1970-х років, а особливої популярності він набув у 1990-х із розвитком корпоративних сховищ даних. Тоді ресурси були дорогими й обмеженими, тому дані зазвичай готували до завантаження. З розвитком хмарних технологій зберігати й обробляти великі обсяги інформації стало простіше, а сховища можна масштабувати під потреби бізнесу. Завдяки цьому приблизно з 2010 року почав активно поширюватися підхід ELT.

ELT дозволяє завантажувати великі обсяги вихідних даних до сховища й обробляти їх за потреби. Але чи означає це, що такий підхід кращий за ETL? Ні. Питання завжди в тому, яку інформацію зберігає бізнес та для чого він це робить. 

ETL зручно використовувати тоді, коли правила обробки даних майже не змінюються день за днем — наприклад, компанія щодня збирає дані з бухгалтерської програми та CRM, приводить їх до визначеного формату й формує стандартний управлінський звіт. У цьому випадку ETL може бути достатньо.

ELT краще підійде тоді, коли бізнес постійно досліджує нові показники, працює з різними джерелами інформації та хоче зберігати вихідні дані для майбутнього аналізу. Наприклад, інтернет-магазину потрібна детальна історія замовлень, поведінки відвідувачів сайту та рекламних кампаній, щоб надалі створювати нові звіти й прогнозувати попит.

Підходи можна поєднувати — очищувати конфіденційні дані перед тим, як завантажувати в сховище, а решту інформації обробляти пізніше.

Готові платформи допомагають автоматизувати збір, передачу та обробку даних. Одні спеціалізуються переважно на ELT, інші підтримують обидва підходи. Ось кілька прикладів:

• Airbyte — переважно ELT. Платформа з відкритим кодом, яка допомагає переносити дані з CRM, баз даних та інших джерел до сховищ. Має готові конектори для інтеграції з різними системами.
• Fivetran — переважно ELT. Сервіс, який автоматично збирає дані з рекламних платформ, CRM та інших систем і завантажує їх до аналітичних сховищ. Допомагає підтримувати інформацію в актуальному стані.
• Matillion — ETL та ELT. Хмарна платформа для інтеграції та перетворення даних. Дозволяє налаштовувати процеси обробки та працювати з популярними хмарними платформами, зокрема Snowflake, Google BigQuery та Amazon Redshift.
• Azure Data Factory — ETL та ELT. Хмарний сервіс Microsoft для інтеграції даних із різних джерел. Допомагає налаштовувати автоматичне перенесення, перетворення та регулярне оновлення інформації.

Київстар — стратегічний партнер Microsoft в Україні. Наші спеціалісти мають високий рівень експертизи та вже підтвердили 15 професійних компетенцій для роботи з продуктами від Microsoft. Зверніться до нас, щоб скористатися можливостями хмарної платформи Azure.

Американський онлайн-ритейлер люксових товарів Saks використовував десятки ETL-процесів, які потребували постійної підтримки. Щоб підключити нове джерело даних, доводилося витрачати тижні або навіть місяці. У 2021 році було вирішено модернізувати інфраструктуру — компанія перейшла на сучасну ELT-архітектуру. Тепер Fivetran збирає інформацію, Snowflake зберігає її у вихідному вигляді, а dbt перетворює для аналітики. За шість місяців Saks підключила 35 джерел даних, а нові інтеграції тепер налаштовує за години. Це дозволило команді менше часу витрачати на технічну підтримку й більше — на аналіз даних та покращення клієнтського досвіду.

ETL та ELT використовують у маркетингу — це допомагає об’єднати витрати на рекламу з CRM та фактичними продажами, щоб визначити прибутковість рекламних каналів. У фінансах це дозволяє автоматично звести дані з бухгалтерії, банківських виписок і платіжних систем для управлінської звітності. У логістиці — об’єднати дані про замовлення, місцеперебування транспорту та терміни доставки, щоб відстежувати затримки, оптимізувати маршрути й точніше прогнозувати час прибуття вантажів. 

ETL та ELT також застосовують для роботи з Big Data — великими масивами інформації, які складно обробляти традиційними інструментами. А якщо компанії потрібна аналітика для маркетингу та пошуку нових клієнтів, можна скористатися готовими Big Data-рішеннями від Київстар. Вони допомагають краще розуміти цільову аудиторію та ефективніше планувати рекламні кампанії.

Конкретні кроки залежатимуть від інфраструктури та завдань компанії, але загальний план може бути таким:

1. Почніть з одного бізнес-процесу і масштабуйтеся поступово.
2. Визначте, які дані потрібні і як часто. Для щомісячної фінансової звітності може вистачити щоденного оновлення, але складські залишки треба оновлювати раз на кілька хвилин. Від цього залежатимуть спосіб, за яким передаватимуть дані, навантаження на системи та вартість рішення.
3. З'ясуйте, чи мають CRM, ERP та інші системи API або готові конектори. Важливо також перевірити, чи можна отримувати лише нові та змінені записи, а не завантажувати всю базу щоразу.
4. Визначте правила обробки даних. Як система розпізнаватиме дублікати, об'єднуватиме записи про одного клієнта та працюватиме з пропущеними значеннями.
5. Виберіть архітектуру та інструменти. Для ETL знадобиться середовище перетворення даних перед завантаженням до сховища. Для ELT — сховище з можливістю виконувати обробку всередині нього. Оцініть витрати на зберігання, обчислення та підтримку процесів.
6. Протестуйте процес і налаштуйте контроль. Порівняйте результати з першоджерелами: чи збігаються суми продажів, кількість замовлень та інші показники. Перевірте, що відбудеться, якщо джерело тимчасово стане недоступним або передасть некоректні дані. Налаштуйте сповіщення про помилки та можливість повторного запуску процесу без дублювання записів.

Які проблеми можуть виникнути під час обробки даних? Одна з найпоширеніших — низька якість вихідних даних. ETL та ELT не гарантують правильності інформації, якщо в джерелах є помилки. Можливі також проблеми з інтеграцією — не всі системи мають зручні API, а зміни у форматах даних можуть порушувати автоматичні процеси.