ETL
ETL은 추출, 변환 및 로드를 나타냅니다. 데이터 기반 조직에서 여러 소스에서 데이터를 수집한 다음 이를 통합하여 검색, 보고, 분석 및 의사 결정을 지원하는 데 사용하는 프로세스입니다.
데이터 웨어하우스를 생성하는 것은 단순히 여러 소스에서 데이터를 추출하여 데이터 웨어하우스의 데이터베이스에 로드하는 것이라고 생각하고 싶을 것입니다. ETL 프로세스는 개발자, 분석가, 테스터, 최고 관리자를 비롯한 여러 이해 관계자의 적극적인 입력이 필요했으며 기술적으로 어렵습니다.
의사 결정자를 위한 도구로서의 가치를 뒷받침할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 비즈니스 발전과 함께 변화해야 합니다. ETL은 데이터 웨어하우스 시스템의 지속적인 활동이며 신속하고 컴퓨터화되고 신뢰할 수 있어야 합니다.
엔터프라이즈 데이터 웨어하우스용 ETL 도구는 대용량, 대량 실행 배치 로드를 포함한 데이터 통합 요구 사항을 충족해야 합니다. 이벤트 중심의 세류 공급 통합 절차; 프로그래밍 가능한 변환; 가장 까다로운 변환 및 워크플로를 처리하고 가장 고유한 데이터 소스에 대한 커넥터를 가질 수 있도록 오케스트레이션을 제공합니다.
ETL에는 여러 분야에 걸쳐 여러 사용 사례가 있습니다. 그 중 하나는 고객 데이터에서 가치를 도출하고 고객은 다양한 방식으로 브랜드와 소통하는 것입니다. ETL은 여러 소스에서 이러한 모든 고객 데이터를 수집하고 관찰할 정보를 표준 형식으로 변환한 다음 분석을 위해 데이터 웨어하우스 또는 여러 데이터 소스에 로드합니다.
회사가 동일한 언어와 동일한 위치에 있는 데이터를 쉽게 분석할 수 있을 때 조직은 브랜드와 고객의 상호 작용에 대한 정확한 360도 보기를 제공합니다. 이를 통해 조직은 고객의 요구를 이해하고 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
ELT
ELT는 추출, 로드 및 변환을 나타냅니다. 다양한 소스에서 정보를 추출하여 대상 데이터 웨어하우스에 로드하는 단계입니다. ELT는 기존의 ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스의 대안입니다. 더 나은 성취를 위해 프로세스의 변환 요소를 대상 데이터베이스로 푸시합니다. 이 기능은 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 빅 데이터 분석에 필요한 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 매우 유용합니다.
이미 데이터 스토리지 인프라에 구축된 처리 기능을 활용하기 때문에 ELT는 데이터 전송 시간을 줄이고 효율성을 향상시킵니다.
준비 방법에서 데이터 무결성 분석을 구현할 수 있으므로 프로세스의 추가 단계를 비공개로 처리하고 프로세스의 가장 적절한 지점에 할당할 수 있습니다. 이 방법은 또한 정리되고 확인된 데이터만 변환을 위해 웨어하우스에 로드되도록 하는 데 도움이 됩니다.