Quando si parla di Data Integration si intendono quei processi di trasformazione che interessano i dati grezzi, convertiti in modelli analitici utili ai fini aziendali. In un mondo immerso nella tecnologia, i dati rappresentano un elemento indispensabile per la progettazione di strategie di business vincenti.
Le imprese moderne necessitano di strumenti innovativi, in grado di elaborare e integrare in modo rapido una grande quantità di dati, adattandosi alle esigenze e alle finalità aziendali. Due i principali strumenti per l’integrazione dei dati: ELT (Extract, Load, and Transform) ed ETL (Extract, Transform, and Load).
Entrambe gli strumenti, applicati alle tecnologie di data warehousing, sono capaci di gestire immensi carichi di lavoro garantendo numerosi vantaggi. Dalle alte prestazioni, efficaci, efficienti e anche economici: scopriamo quali sono le differenze tra ETL ed ELT per valutare quale delle due soluzioni può essere la più adeguata alle specifiche esigenze della tua azienda.
Indice dei contenuti
Qual è la differenza tra ETL e ELT?
È bene chiarire quale siano le differenze tra ETL ed ELT, prima di poter individuare lo strumento più adatto alle attività di Data Preparation.
ELT presuppone un processo di integrazione dei dati strutturato in tre diversi step:
- estrazione del dato grezzo dalla sorgente di origine, che può essere il feed di un social network, il CRM, ERP o qualsiasi altra fonte;
- caricamento del dato all’interno della sorgente di destinazione, molto spesso un data warehouse o un data lake;
- trasformazione dei dati all’interno del sistema di storage, con una conseguente riduzione dell’infrastruttura fisica e del numero di livelli intermedi necessari al processo di modifica.
Al contrario, ETL prevede tre step, simili nelle attività ma differenti nel timing:
- estrazione dei dati grezzi;
- trasformazione dei dati;
- caricamento delle informazioni all’interno del sistema di navigazione.
La differenza sostanziale tra l’uno e l’altro strumento di Data Integration sta proprio nella priorità data alle attività di trasformazione: ETL trasforma i dati prima di immetterli nel sistema di storage, mentre ELT trasforma il dato all’interno di data warehouse o data lake. Una differenza che si riflette sugli altri processi e dalla quale dipendono le principali diversità tra l’uno e l’altro strumento.
| Categoria | ETL | ELT |
| Acronimo | Extract, Transform, and Load | Extract, Load, and Transform |
| Elaborazione | Estrae dati non ancora elaborati, trasformandoli in dati dal formato predeterminato e, infine, caricandoli in un sistema di storage (data warehouse o data lake). | Estrae i dati grezzi, li carica in un sistema di storage (soprattutto data warehouse), infine trasforma i dati all’occorrenza, poco prima che vengano analizzati. |
| Costo | Sulla base del tipo di strumento ETL, le tempistiche di configurazione e il costo possono avere un impatto notevole sul budget, richiedendo molto tempo e denaro. | L’infrastruttura ELT risulta più efficiente in termini di costi, che rimangono variabili in base alla tipologia di sistema adottato. |
| Posizione di trasformazione | La trasformazione del dato avviene all’interno di un server di caricamento. | La trasformazione del dato avviene direttamente nel data warehouse di destinazione. |
| Compatibilità dei dati | I sistemi ETL sono compatibili principalmente con i dati strutturati. | I sistemi ELT sono compatibili sia con dati strutturati che con dati non strutturati o semi-strutturati. |
| Sicurezza | Potrebbe essere necessaria l’integrazione di applicazioni customizzate per la soddisfazione dei requisiti di sicurezza e protezione dei dati. | Possono essere utilizzate le funzionalità integrate del database per la gestione delle attività di protezione dei dati. |
| Velocità | Il sistema ETL risulta essere meno veloce di ELT. | L’ELT è più veloce in quanto utilizza le funzioni interne a un data warehouse. |
Vediamo, quindi, le principali differenze tra ETL ed ELT nel dettaglio.
Gestione dei dati
ETL esegue il processo di gestione temporanea, durante il quale il dato viene dapprima pulito e successivamente preparato per la trasformazione. Gli strumenti ELT, invece, non prevedono questa fase preventiva in quanto la gestione temporanea del dato avviene solo nel momento in cui esso viene caricato all’interno del repository di destinazione (piattaforme di archiviazione cloud, data warehouse o data lake). In questo modo, ELT permette di ridurre la latenza e di effettuare una gestione dei dati più efficiente. Inoltre, gli strumenti ELT dalle alte performance necessitano di un numero ridotto di sorgenti di dati, non necessitando delle fasi intermedie (in quanto gran parte dell’elaborazione avviene nel repository di destinazione).
Infrastruttura e risorse
Gli strumenti ETL risultano particolarmente utili quando si ha bisogno di una piattaforma dedicata per lo svolgimento delle fasi intermedie (dall’estrazione dei dati al caricamento nel repository di destinazione). L’azienda può acquistare e gestire tali strumenti con la finalità di integrare i dati all’interno del sistema di destinazione. Gli strumenti ELT, non prevedendo fasi intermedie, risultano essere più leggeri dal punto di vista infrastrutturale. ELT richiede meno risorse durante il processo di trasformazione, in quanto quest’ultima viene effettuata direttamente all’interno del sistema di destinazione (non ci sarà, quindi, bisogno di strumenti extra di trasformazione all’interno dell’infrastruttura ELT).
Time to Value
Il Time to Value utile all’analisi e all’utilizzo dei dati è più rapido, quando si impiegano strumenti ELT. La trasformazione, infatti, avviene nel sistema di destinazione: in questo modo i data scientist e gli analisti possono utilizzare agilmente le opzioni del criterio “schema on read”, riducendo gli sforzi in termini di codifica manuale. Potranno, altresì, utilizzare tecniche di apprendimento automatico finalizzate alle attività di analisi per la trasformazione rapida dei dati. Gli strumenti ETL, al contrario, vengono rallentati dal processo di codifica manuale, indispensabile per la conformazione di tutti i dati allo schema predefinito. Ciò rende il Time to Value degli strumenti ETL più lento.
Prestazioni
Gli strumenti ELT offrono prestazioni elevate, decisamente superiori rispetto all’alternativa ETL. Ciò vale soprattutto quando vengono gestiti e implementati dati su vasta scala. Infrastrutture ETL con petabyte di dati elevati tendono a creare colli di bottiglia, in quanto tali meccanismi devono utilizzare server e motori di proprietà per la trasformazione dei dati. Le complessità della trasformazione, inoltre, tendono ad aumentare la varietà di dati non strutturati e semi-strutturati, che spesso rappresentano una buona parte dell’universo dei big data. Il processo ETL, in caso di colli di bottiglia, presuppone un prolungamento considerevole della latenza sia per quanto riguarda l’accesso, sia per quanto riguarda l’analisi dei dati.
Differenza tra ETL ed ELT nel data warehousing
Nell’ambito del data warehousing, gli strumenti ELT risultano essere particolarmente vantaggiosi. Queste infrastrutture, infatti, permettono di ridurre le tempistiche utili per la preparazione dei dati, efficientando il processo grazie al quale è possibile accedere e usare i dati per l’analisi.
Una delle applicazioni d’uso più frequenti di un data warehouse riguarda la business intelligence. I processi di BI possono essere potenziati mediante l’utilizzo di eccellenti strumenti ELT, in quanto permettono di incorporare rapidamente una varietà di sorgenti esterne (integrando dati ERP o CRM insieme ad altre informazioni, ad esempio). Al termine della trasformazione delle sorgenti, che avviene direttamente all’interno del data warehouse sulla base dello schema di questo repository, l’utente può generare report utilizzando un’ampia gamma di dati, effettuando analisi più significative, complesse e dettagliate.
La differenza tra ETL ed ELT nel data warehousing riguarda l’architettura, le prestazioni e i processi di archiviazione/elaborazione. L’ELT impiega framework efficienti ed estremamente scalabili per rendere più agili i job computazionali: l’azienda può ottimizzare le prestazioni dei motori di elaborazione interni, per eseguire in contemporanea due fasi del processo. Ovvero, la gestione e la trasformazione dei dati.
Questo metodo determina il criterio “schema on read”, riducendo il carico di lavoro utile per la modellazione dei dati e per la loro uniformazione allo schema preimpostato dal data warehouse. Con ELT, in conclusione, i dati vengono trasformati e caricati all’interno del data warehouse direttamente secondo lo schema unificato previsto dal repository, determinando un vantaggio in termini di tempo, di infrastruttura e di architettura.
| Categoria | ELT | ETL |
| Architettura | Architettura semplificata. | Presenza di livelli intermedi che riducono la potenza di elaborazione. |
| Incorporazione | Incorporazione semplificata dei dati con qualsiasi sorgente di big data (semi-strutturata, non strutturata e strutturata). | Incorporazione più lenta dei dati con sorgenti di big data. |
| Utilizzo archivi | Possibilità di impiegare archivi di dati in qualità di sandbox per le attività dei data scientist. | Necessità di standardizzare gli schemi sulla base del repository. |
| Archiviazione/elaborazione | Possibilità di utilizzare il data warehouse sia per l’archiviazione che per l’elaborazione. | Possibilità di utilizzare il data warehouse esclusivamente per il processo di archiviazione. |
Vediamo nel dettaglio le differenze tra ETL ed ELT nell’ambito del data warehousing.
Architettura semplificata
ELT, utilizzando un data warehouse in qualità di sistema di destinazione, è il grado di semplificare l’architettura indispensabile alla preparazione del dato. Quest’ultimo, quindi, non viene processato mediante livelli intermedi, ma preparato in modo semplice e diretto affinché sia subito disponibile per l’impiego desiderato. I livelli intermedi previsti dai sistemi ETL, invece, tendono a ridurre la potenza di elaborazione. Con ELT è lo stesso data warehouse a venire impiegato in qualità di sistema all’interno del quale avviene la gestione temporanea e anche la trasformazione dei dati, evitando livelli intermedi e alleggerendo l’architettura nella sua globalità.
Incorporazione più rapida delle sorgenti
Utilizzare gli strumenti ELT permette di incorporare, nella massima semplicità, una varietà di sorgenti di big data, anche semi-strutturati e non strutturati. Queste infrastrutture, quindi, connettono direttamente i dati provenienti dalle varie sorgenti con il data lake. Gli strumenti ETL, invece, necessitano di tempistiche più dilatate per l’inserimento e l’incorporazione dei dati provenienti da varie sorgenti, soprattutto nel caso il dato sia non strutturato o semi-strutturato.
Sandbox di dati
Un’ulteriore differenza tra ETL ed ELT nel data warehousing riguarda l’utilizzo degli archivi di dati. Queste strutture possono essere impiegate in qualità di sandbox per l’esecuzione di esperimenti da parte dei data scientist, qualora si utilizzino strumenti ELT. In caso contrario, con un sistema ETL è previsto un passaggio precedente (standardizzazione dello schema sulla base del data warehouse) che richiederebbe maggiori risorse prevedendo tempistiche più dilatate.
Massimizzazione del ROI
Gli strumenti ELT consentono di massimizzare il ROI di un data warehouse, predisponendo questo repository per un utilizzo anche a livelli molto alti (per esempio, il livello dirigenziale). Questa massimizzazione avviene grazie alla possibilità di utilizzare il data warehouse in qualità di sistema per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati.
ETL sta sostituendo ETL?
Gli strumenti ELT vengono considerati, da molte aziende e organizzazioni in tutto il mondo, una vera e propria evoluzione rispetto alle strutture ETL. Nell’era dei big data, il passaggio da ETL a ELT rappresenta una pratica molto diffusa e naturale.
I tradizionali processi ETL, infatti, sono stati creati per rispondere alle esigenze di un data warehouse di tipo relazionale, standardizzato, all’interno del quale venivano caricati prevalentemente dati strutturati provenienti da sistemi interni.
Le risorse computazionali impiegate dagli strumenti ETL, però, non risultano essere più adatte alle esigenze moderne, in quanto poco capaci di gestire carichi di lavoro dei big data in termini di latenza, portata e variazione. Gli strumenti ETL, nonostante ciò, risultano ancora validi per la gestione e integrazione dei dati strutturati, pur essendo considerati “superati” per quel che riguarda l’integrazione di dati semi-strutturati e non strutturati (in particolare, quando provenienti da sorgenti esterne e per le applicazioni a bassa latenza quali l’Internet of Things).
Le imprese prediligono il modello ELT per la gestione dei big data in termini di varietà, velocità e dimensione, rinunciando ai livelli intermedi imposti dall’ETL. Sfruttare la potenza di elaborazione offerta dai moderni data warehouse consente di ottimizzare tutto il procedimento di gestione del dato, dando maggiore valore ai big data.
Un processo di integrazione tempestiva, efficiente e sostenibile è sicuramente più conveniente per le aziende moderne: anche per questo l’ELT sta soppiantando sempre di più l’ETL, risultando peraltro molto più flessibile.
ELT vs ETL: qual è meglio?
Nonostante il processo ELT rappresenti ormai il futuro nell’ambito della gestione, caricamento e trasformazione dei dati, i singoli casi d’uso potrebbero richiedere l’impiego degli strumenti ETL in via preferenziale.
Quando è consigliato usare ETL e quando ELT?
È preferibile scegliere strumenti ETL quando:
- la priorità è la disponibilità dei dati. La tecnologia ELT è in grado di gestire una mole incredibilmente vasta di dati, caricandoli all’interno del repository di destinazione sia esso strutturato o non strutturato. Risulta essere la migliore soluzione nel caso l’azienda necessiti di un accesso rapido a tutti i dati a sua disposizione;
- se c’è un ampio margine in termini di budget. ELT permette di risparmiare sul costo iniziale di elaborazione dei dati, ma allo stesso tempo un professionista specializzato in strumenti ELT può rappresentare un importante costo per l’organizzazione;
- se i data analyst sono esperti in ELT;
- se è fondamentale correggere gli errori e il debug. ELT permette di correggere gli errori mediante una pipeline semplificata: è possibile individuare e correggere le imprecisioni trasformando dati che sono stati già trasferiti nel repository (al contrario del processo ETL, che richiedere la ripetizione globale di tutto il processo per l’individuazione e la correzione degli errori).
I processi ETL rappresentano la migliore delle alternative, invece, nei seguenti casi:
- se il dato deve essere trasformato in modo particolarmente complesso e quando i dati presentano una scarsa qualità di origine;
- in caso di problematiche legate alla privacy. Uno strumento ETL moderno rimuove tutte le informazioni sensibili prima di implementare i dati nel repository. Ciò permette di ridurre il rischio di incidenti di sicurezza o di una fuga di informazioni riservate. Questi processi, inoltre, garantiscono all’azienda la totale aderenza agli standard di conformità;
- se le attività e gli obiettivi aziendali sono totalmente data-driven. Il dato storico offre una visione globale del processo aziendale. Permette di conoscere informazioni dettagliate riguardo a clienti, fornitori, relazioni tra le parti e tanto altro ancora. Grazie agli strumenti ETL è possibile supportare la preparazione di dashboard customizzate e report dall’alta precisione.
