Blog
13 phút đọc

ETL và ELT: Sự khác biệt và lợi ích trong quản lý dữ liệu

Trong quá trình xử lý dữ liệu, có hai phương pháp rất được ưa chuộng là là ETL (Extract, Transform, Load) và ELT (Extract, Load, Transform). Mỗi phương pháp có những ưu điểm riêng, phù hợp với các trường hợp xử lý dữ liệu khác nhau. Cùng MDA tham khảo bài viết dưới đây nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về ETL và ELT là gì và cách làm việc của chúng nhé!

Tìm hiểu về ETL

Trước khi chúng ta khám phá sự khác biệt giữa ETL và ELT, hãy cùng nhau hiểu rõ hơn về ETL (Extract, Transform, Load) và những ưu điểm quan trọng mà phương pháp này mang lại.

ETL là gì?

ETL là viết tắt của Extract, Transform, Load, đây là một quy trình hoặc kỹ thuật trong lĩnh vực xử lý dữ liệu. ETL sử dụng để trích xuất dữ liệu từ nguồn khác nhau, biến đổi dữ liệu theo tiêu chuẩn và tải dữ liệu xuống hệ thống lưu trữ dữ liệu. Quá trình ETL mang đến dữ liệu chuẩn hóa, hỗ trợ việc phân tích và báo cáo dữ liệu.

Quy trình ETL

Quy trình ETL (Extract, Transform, Load) bao gồm các bước cơ bản sau:

Tìm hiểu về ETL

Tìm hiểu về quy trình ETL là gì?

  • Trích xuất (Extract): Dữ liệu được trích xuất từ nguồn dữ liệu gốc, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, tệp tin, API, hệ thống bên ngoài. Quá trình trích xuất đảm bảo rằng các dữ liệu cần thiết được lấy ra khỏi nguồn dữ liệu một cách chính xác và hoàn toàn.
  • Biến đổi (Transform): Sau khi dữ liệu được trích xuất, sẽ biến đổi dữ liệu để chuyển hóa thành định dạng phù hợp.
  • Tải (Load): Dữ liệu đã được biến đổi được tải vào hệ thống đích. Quá trình này sẽ đảm bảo dữ liệu đã qua xử lý được lưu trữ một cách chính xác và phù hợp với cấu trúc lưu trữ của hệ thống đích.

Ưu điểm của ETL

Extract, Transform, Load mang đến những ưu điểm nổi bật dưới đây:

  • Lịch sử dữ liệu của tổ chức có chiều sâu: ETL cho phép tổ chức xây dựng một bối cảnh lịch sử đáng tin cậy về dữ liệu. Bạn có thể xem xét các tập dữ liệu cũ và dữ liệu mới để có cái nhìn chi tiết về dữ liệu. Qua đó, có thể hiểu được sự phát triển và thay đổi của dữ liệu theo thời gian, hỗ trợ việc phân tích và ra quyết định chính xác hơn.
  • Chế độ xem dữ liệu phù hợp: Quản lý nhiều dataset đòi hỏi thời gian và sự phối hợp và có thể dẫn đến làm việc không hiệu quả. ETL kết hợp các cơ sở dữ liệu và các dạng dữ liệu khác nhau thành một chế độ xem duy nhất. Quá trình tích hợp dữ liệu tiết kiệm được thời gian, giúp bạn dễ dàng phân tích, trực quan hóa các tập dữ liệu lớn.
  • Phân tích các dữ liệu chính xác: Bạn có thể tạo hồ sơ, kiểm tra và làm sạch dữ liệu một cách tự động với ETL. Điều này sẽ đảm bảo dữ liệu của bạn được xử lý và chuẩn hóa một cách chính xác.
  • Tự động hóa các tác vụ sử dụng: ETL tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu để cải thiện hiệu quả của quá trình phân tích. Bạn có thể tự động di chuyển dữ liệu và cấu hình chúng để tích hợp các thay đổi dữ liệu theo định kỳ hoặc trong quá trình chạy. Điều này cho phép các kỹ sư dữ liệu tập trung nhiều hơn vào việc sáng tạo và ít thời gian hơn trong việc quản lý các tác vụ nhàm chán.

Tìm hiểu về ELT

Cùng tìm hiểu một cách chi tiết và tổng quan về khái niệm ELT (Extract, Load, Transform) trong lĩnh vực xử lý dữ liệu và những ưu điểm nổi bật mà phương pháp này mang lại.

ELT là gì?

ETL và ELT cùng là hai phương pháp xử lý dữ liệu, ELT là viết tắt của Extract, Load, Transform. Tuy nhiên, khác với ETL, quy trình ELT thực hiện việc tải dữ liệu nguyên thủy vào hệ thống đích trước khi thực hiện các biến đổi và xử lý dữ liệu.

Quy trình ELT

Quy trình ELT bao gồm các bước sau:

Tìm hiểu về ELT

Tìm hiểu về quy trình ELT là gì?

  • Trích xuất (Extract): Dữ liệu được trích xuất từ các nguồn dữ liệu khác nhau.
  • Tải (Load): Dữ liệu được tải vào một kho dữ liệu tập trung như Data Warehouse hoặc Data Lake. Quá trình này thường sử dụng công nghệ xử lý hàng loạt (Batch Processing) hoặc công nghệ xử lý dữ liệu thời gian thực.
  • Biến đổi (Transform): Sau khi dữ liệu đã được tải vào kho dữ liệu thì quá trình biến đổi sẽ diễn ra. Quy trình này thường được thực hiện bằng cách sử dụng các công cụ và công nghệ phức tạp như cơ sở dữ liệu phân tán, hệ thống xử lý dữ liệu lớn (Big Data), hoặc công cụ Business Intelligence (BI).

Ưu điểm của ELT

Có một số ưu điểm nổi bật khi sử dụng phương pháp ELT (Extract, Load, Transform) trong xử lý dữ liệu như sau:

  • Linh hoạt: ELT cho phép dữ liệu được tải vào hệ thống đích một cách linh hoạt mà không cần trải qua quá trình biến đổi hoặc xử lý trước khi tải. Điều này hỗ trợ việc xử lý và chuyển đổi dữ liệu thực hiện theo yêu cầu cụ thể của người dùng cuối.
  • Khả năng mở rộng: ELT cho phép mở rộng hệ thống đích một cách dễ dàng. Việc tải dữ liệu nguyên thủy vào hệ thống đích trước khi xử lý và biến đổi sẽ khai thác toàn bộ khả năng xử lý của hệ thống đích. Khi hệ thống đích mở rộng được, việc thực hiện các biến đổi và xử lý dữ liệu cũng được thực hiện một cách dễ dàng.
  • Hiệu suất cao: Các biến đổi và xử lý dữ liệu của ELT đều được thực hiện trực tiếp trên hệ thống đích. Nhờ đó, các dữ liệu sẽ không phải di chuyển qua lại giữa các hệ thống.
  • Tiết kiệm thời gian: Việc tải dữ liệu nguyên thủy vào hệ thống đích trước khi xử lý sẽ tối ưu hóa quá trình biến đổi dữ liệu. Điều này giúp bạn giảm thiểu thời gian xử lý và tăng tốc độ xử lý dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng ETL và ELT

Trường hợp sử dụng ETL và ELT

Trường hợp sử dụng phương pháp ETL và ELT

Cả ETL (Extract, Transform, Load) và ELT (Extract, Load, Transform) đều được sử dụng trong xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, mỗi phương pháp có những trường hợp sử dụng khác nhau. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến cho cả ETL và ELT:

Loại Trường hợp sử dụng
ETL
  • Xử lý dữ liệu lớn: ETL giúp tối ưu hóa việc xử lý và tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
  • Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: ETL cung cấp khả năng trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành một hệ thống đích chung.
  • Dữ liệu cần xử lý chuẩn hóa: ETL áp dụng các quy tắc chuẩn hóa, biến đổi dữ liệu phù hợp để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.
ELT
  • Xử lý dữ liệu trên hệ thống đích mở rộng: ELT có hệ thống đích có khả năng xử lý và lưu trữ lớn, cho phép xử lý dữ liệu trực tiếp trên hệ thống đó mà không cần đưa vào hệ thống trung gian.
  • Xử lý dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc: Khi cần xử lý dữ liệu bán cấu trúc (ví dụ: JSON, XML) hoặc dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: dữ liệu văn bản).
  • Xử lý dữ liệu thời gian thực: Với ELT, dữ liệu được tải vào hệ thống đích và xử lý ngay nên phù hợp để sử dụng khi cần xử lý và phân tích dữ liệu khẩn cấp.

Điểm giống nhau giữa ETL và ELT

ELT và ETL có một số điểm giống nhau trong việc xử lý dữ liệu. Cả ETL và ELT đều có mục tiêu là xử lý dữ liệu để đạt được các mục tiêu kinh doanh như tích hợp, biến đổi và phân tích dữ liệu. Qua đó, hỗ trợ cho việc ra quyết định và các nhu cầu công việc khác.

Cả ETL và ELT đều bắt đầu bằng việc trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Cả hai đưa ra các quy tắc và quy trình để biến đổi, chuyển đổi dữ liệu từ định dạng ban đầu sang định dạng mục tiêu. Nếu bạn muốn lọc dữ liệu, chuyển đổi kiểu dữ liệu, kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thì đều có thể sử dụng cả ETL và ELT.

ETL vs ELT khác nhau như thế nào?

Dưới đây là những khác biệt chính giữa ETL và ELT:

Sự khác nhau giữ ETL vs ELT

So sánh ETL và ELT

ETL ELT
Thứ tự các bước Dữ liệu được trích xuất (Extract), biến đổi (Transform) và sau đó mới là tải (Load) dữ liệu vào hệ thống đích Dữ liệu được trích xuất (Extract) và tải (Load) vào hệ thống đích trước khi thực hiện biến đổi (Transform) trên dữ liệu trong hệ thống đích.
Hiệu suất Hiệu suất thấp hơn, các biến đổi và xử lý dữ liệu được thực hiện trực tiếp trên hệ thống đích nên việc xử lý được tối ưu hóa. Có hiệu suất cao hơn, nhất là khi hệ thống đích có khả năng xử lý và lưu trữ mạnh mẽ.
Linh hoạt Sự linh hoạt thấp hơn khi thực hiện các biến đổi và xử lý dữ liệu Sự linh hoạt cao hơn khi thực hiện các biến đổi và xử lý dữ liệu, cho phép người dùng tự do thực hiện các biến đổi và xử lý dữ liệu theo nhu cầu và yêu cầu cụ thể.
Kích thước và loại dữ liệu Được sử dụng cho việc xử lý các lượng dữ liệu lớn Được sử dụng cho việc xử lý dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc.

Trên đây là những thông tin cơ bản về hai phương pháp xử lý dữ liệu ETL và ELT. Hy vọng qua bài viết bạn đã biết cách phân biệt ETL, ELT và có lựa chọn phù hợp khi quản lý dữ liệu. Và nếu bạn đang quan tâm đến lĩnh vực phân tích dữ liệu trong kinh doanh, hãy liên hệ ngay đến Mastering Data Analytics để được tư vấn về Khóa Đào tạo Data Analyst nhé!

Thông Tin Liên Hệ:

“Mastering Data Analytics – Đào tạo hàng đầu về Data Analytics Việt Nam”