Ответ
ELT (Extract, Load, Transform) — это современный подход к построению конвейеров данных (data pipelines), при котором данные сначала извлекаются из источников, затем загружаются в сыром виде в целевое хранилище (DWH, Data Lake), и только после этого трансформируются с помощью вычислительных мощностей самого хранилища.
Процесс выглядит так:
- Extract (Извлечение): Данные забираются из различных источников (базы данных, API, логи).
- Load (Загрузка): Сырые, необработанные данные сразу загружаются в масштабируемое хранилище, такое как Google BigQuery, Snowflake или Amazon Redshift.
- Transform (Трансформация): Данные преобразуются, очищаются и агрегируются с помощью SQL-запросов или других инструментов непосредственно в хранилище.
Ключевое отличие от ETL (Extract, Transform, Load):
В традиционном ETL-подходе трансформация происходит до загрузки в целевое хранилище, на промежуточном сервере. В ELT трансформация — это последний шаг, выполняемый уже внутри мощного хранилища данных.
| Аспект | ETL (Extract, Transform, Load) | ELT (Extract, Load, Transform) |
|---|---|---|
| Порядок | Извлечение -> Трансформация -> Загрузка | Извлечение -> Загрузка -> Трансформация |
| Место трансформации | Промежуточный сервер | Целевое хранилище данных (DWH) |
| Гибкость | Низкая (схема определяется до загрузки) | Высокая (все сырые данные доступны для любых трансформаций) |
| Скорость загрузки | Медленнее (из-за шага трансформации) | Быстрее (загружаются сырые данные) |
| Типичные инструменты | Informatica, Talend | dbt, Fivetran, Airbyte + Snowflake/BigQuery |
Преимущества ELT:
- Гибкость: Можно многократно применять разные трансформации к одним и тем же сырым данным.
- Масштабируемость: Используются практически неограниченные ресурсы облачных DWH.
- Экономия времени: Данные становятся доступны для анализа сразу после загрузки.