ELT là gì? Cách thức hoạt động và vai trò của ELT trong phân tích dữ liệu

ELT là viết tắt của 3 từ Extract – Load – Transform (trích xuất – tải – biến đổi). Trong thời đại của IoT (Internet of Things) khối lượng dữ liệu sẵn có đang tăng với tốc độ chóng mặt, ELT chính là giải pháp để doanh nghiệp không chỉ lưu trữ hiệu quả, mà còn có thể khai thác triệt để các dữ liệu thu thập được. Vậy ELT là gì? và làm cách nào để ứng dụng nó hiệu quả vào quy trình hoạt động của doanh nghiệp.

Hãy cùng A1 tìm hiểu nhé!

Mục lục

ELT là gì?

ELT là từ viết tắt cho Extract (Trích xuất), Load (Tải lên), and Transform (Chuyển đổi).

Đây là quá trình tích hợp dữ liệu, nhằm chuyển đổi dữ liệu thô từ một nguồn trong hệ thống đến một hệ thống dữ liệu khác (ví dụ như: data warehouse hoặc data lake) nằm trong một server xác định. Và sau đó chuyển đổi các dữ liệu này thành thông tin để sử dụng tùy theo mục đích của tổ chức.

Data pipeline dành cho ELT sẽ bao gồm quy trình 3 bước được thực hiện ngay trên dữ liệu, gồm có:

Extract (Trích xuất): Việc trích xuất các dữ liệu là quá trình xác định và trích xuất các dữ liệu cần thiết, từ một hoặc nhiều nguồn khác nhau, như database, file, archives, ERP, CRM, v.v.
Load (Tải lên): Quy trình này sẽ bao gồm việc tải các dữ liệu được trích xuất sẽ được lên các database xác định.
Transform (Chuyển đổi): Chuyển đổi dữ liệu chính là quy trình chuyển đổi các dữ liệu từ hình thức cũ trên hệ thống nguồn sang hình thức mới, để phù hợp cho việc phân tích dữ liệu.

Việc chuyển đổi này thường dựa trên nhu cầu phân tích và sử dụng dữ liệu trong kho dữ liệu mục tiêu.

>> Database là gì? Tầm quan trọng của Database đối với các doanh nghiệp 4.0

Mặc dù việc chuyển đổi các dữ liệu có thể diễn ra dưới nhiều hình thức khác nhau, nhưng đa phần là nó sẽ bao gồm việc biến các dữ liệu dưới dạng code trở thành các dữ liệu có thể sử dụng được, dưới dạng code và bảng tìm kiếm.

Các ví dụ cho việc chuyển đổi dữ liệu:

Biến đổi code trở thành giá trị
Tổng hợp số liệu
Áp dụng các tính năng tính toán
Chuyển đổi hình thức dữ liệu
Điều chỉnh độ dài văn bản
Kết hợp dữ liệu từ các bảng số liệu và database khác nhau

Quy trình hoạt động của ELT

Sự khác nhau giữa ETL và ELT

ETL là quá trình Trích xuất, Chuyển đổi và Tải lên các dữ liệu. Trong khi đó, ELT là quy trình Trích xuất, Tải lên và Chuyển đổi các dữ liệu.
Đối với ETL, các dữ liệu được chuyển từ nguồn dữ liệu, sau đó qua giai đoạn chuyển chuyển đổi và xây dựng lại, rồi mới được đưa đến data warehouse.
ELT, mặt khác, khai thác các data warehouse để thực hiện các chuyển đổi đơn giản. Bạn sẽ không cần giai đoạn chuyển đổi và dàn dựng lại dữ liệu.
ETL có thể giúp bảo mật và biến đổi các dữ liệu cho phù hợp, thông qua việc làm sạch các dữ liệu nhạy cảm và bảo mật, trước khi tải lên data warehouse.
ETL có thể thực hiện việc chuyển đổi các dữ liệu phức tạp, chính vì vậy nên nó có thể tốn nhiều chi phí hơn ELT.

Với ETL, các dữ liệu thô sẽ không có sẵn trong data warehouse bởi vì nó đã được chuyển đổi trước khi được tải lên đây. Còn với ELT, các dữ liệu thô được tải thẳng lên data warehouse, và việc chuyển đổi cũng được xảy ra ngay trên các dữ liệu được lưu trữ.

Các khu vực dành cho việc dàn dựng dữ liệu đều có sẵn trong ELT và ETL, nhưng khu vực này sẽ được tích hợp sẵn trong các công cụ ETL. Trong khi đó, đối với ELT, các khu vực giúp dàn dựng dữ liệu sẽ nằm trong database và được sử dụng cho data warehouse.

Vậy thì bạn nên sử dụng ELT hay ETL?

Để biết được doanh nghiệp bạn nên áp dụng ELT hay ETL vào quy trình phân tích dữ liệu của mình, bạn có thể xem qua những khác biệt giữa hai quy trình này, để chọn được quy trình phù hợp nhất.

Khả năng tích hợp công nghệ mới và sự khả dụng của các công cụ và chuyên gia triển khai

ETL là một quy trình tiên tiến được sử dụng hơn 20 năm, và đã có sẵn nhiều chuyên gia trong ngành để thực hiện các quy trình này.
ELT là một công nghệ mới nên cần phải xây dựng kế hoạch trước khi triển khai, để đảm bảo rằng các dữ liệu liên quan được tích hợp đầy đủ.

Yêu cầu quản trị dành cho mỗi quy trình

ELT: Yêu cầu nhiều sự quản trị hơn, do phải áp dụng nhiều công cụ để xử lý dữ liệu.
ETL: Thông thường 1 công cụ có thể được sử dụng chung cho cả 3 giai đoạn, giúp đơn giản hóa các quy trình quản lý

Thời gian để phát triển các quy trình

ELT: Thời gian phát triển có thể kéo dài dựa trên các yêu cầu và cách tiếp cận của tổ chức.
ETL: Do cần phải lập kế hoạch trước, nên bạn có thể giảm bớt sự quá tải và thời gian để phát triển quy trình, do ELT chỉ xử lý những dữ liệu liên quan.

Ai sẽ là người dùng cuối

ETL: Những chuyên gia về phân tích dữ liệu
ELT: Những người dùng có khả năng đọc và phân tích báo cáo; những chuyên gia viết code SQL.

Khả năng thực hiện các chuyển đổi phức tạp

ELT: Việc chuyển đổi được các lập trình viên code (mã hóa ra (ví dụ: Java) và cần phải được lưu trữ như các chương trình khác.
ETL: Việc chuyển đổi được mã hóa trong các công cụ ETL, bởi chuyên gia tích hợp dữ liệu có kinh nghiệm với công cụ này.

Có cần sử dụng thêm các phần cứng khác không?

ELT: Thông thường, các công cụ ELT không cần sử dụng thêm các phần cứng, mà thay vào đó, sử dụng các các phép tính để chuyển đổi dữ liệu.
ETL: Các công cụ ETL yêu cầu các phần cứng cụ thể với động cơ riêng của chúng để thực hiện các phép biến đổi.

Các kỹ năng cần thiết để thực hiện các quy trình

ELT: Yêu cầu các kỹ năng liên quan đến DBMS
ETL: Cần phải được đào tạo trước và có các kỹ năng để học cách vận hành của công cụ ELT.

Kho lưu trữ dữ liệu

ELT: Đa phần là Hadoop, NoSQL database. Đôi khi là database tương quan
ETL: Gần như đều là database tương quan

Sử dụng cho những loại dữ liệu nào?

ELT: Các dữ liệu chưa được cấu trúc và dữ liệu không tương quan, thích hợp nhất với data lake, dữ liệu tương quan đồng nhất. Các dữ liệu khối lượng lớn.
ETL: Các dữ liệu tương quan và dữ liệu được cấu trúc. Phù hợp với khối lượng dữ liệu nhỏ và vừa.

Các lợi ích của ELT đối với doanh nghiệp

#1 Khả năng linh hoạt

Ưu điểm chính của ELT so với ETL chính là khả năng linh hoạt và hạn chế việc phải lưu trữ các dữ liệu mới và chưa được cấu trúc.

Với ELT, bạn có thể lưu trữ tất cả các loại thông tin, cho dù bạn không có thời gian để chuyển đổi và cấu trúc những dữ liệu này trước. Nhờ vậy mà bạn có thể truy cập vào các thông tin bạn cần bất cứ lúc nào.

Không chỉ vậy, bạn cũng không cần phát triển các quy trình ETL phức tạp trước khi xử lý dữ liệu.

#2 Tốc độ xử lý nhanh

ELT cho phép tất cả các dữ liệu đi đến hệ thống một cách ngay lập tức, và từ đó, người dùng có thể xác định dữ liệu mà họ cần cho việc chuyển đổi và phân tích.

#3 Không đòi hỏi việc bảo trì hệ thống

Với ELT, người dùng không cần phải lên các kế hoạch bảo dưỡng quá kỹ càng. Do ELT sử dụng bộ nhớ đám mây (cloud), nên nó có thể tận dụng các phương pháp tự động hóa, thay vì phải để người dùng phải cập nhật một cách thủ công.

#4 Thời gian tải lên nhanh hơn

Do việc chuyển đổi dữ liệu chỉ xảy ra sau khi dữ liệu được lưu trữ trong data warehouse, nên người dùng có thể giảm bớt thời gian tải các dữ liệu đến nơi lưu trữ cuối. Bạn sẽ không cần phải chờ các dữ liệu được làm sạch hay điều chỉnh, và bạn chỉ cần tải dữ liệu đến hệ thống mà bạn muốn một lần duy nhất.

Làm sao để sử dụng ELT hiệu quả

Có thể bạn đang phân vân, không biết khi nào nên sử dụng ELT và khi nào nên sử dụng ETL. Dưới đây là một số trường hợp cụ thể, mà người nên lựa chọn ELT thay vì ETL

#Trường hợp 1:

Nếu như bạn là một công ty có khối lượng lớn các dữ liệu, dù là dữ liệu được cấu trúc hoặc chưa được cấu trúc. Chỉ cần là hệ thống mà bạn muốn tải dữ liệu lên sử dụng nền tảng là bộ nhớ đám mây, bạn vẫn sẽ có thể xử lý được khối lượng khổng lồ mà bạn đã tải lên nhanh hơn là sử dụng ETL.

#Trường hợp 2:

Nếu như tổ chức của bạn có đủ tài nguyên để thực hiện các quy trình ELT cần thiết. ELT chỉ hoạt động một khi mà các dữ liệu đã được tải lên data lake. Ngân sách dành cho các quy trình ELT còn tùy thuộc vào mục đích mà bạn sử dụng và cách xử lý các dữ liệu để phù hợp với mục đích của doanh nghiệp.

Nhiều công ty nhỏ sẽ không đủ khả năng tài chính để triển khai các công nghệ hiện đại cần thiết, giúp khai thác triệt để các tính năng của data lake.

#Trường hợp 3:

Nếu như bạn muốn các dữ liệu được tổng hợp tại một nơi duy nhất càng sớm càng tốt, ELT có cơ chế ưu tiên tốc độ chuyển dịch các dữ liệu, vậy nên, các dữ liệu dù tốt hay xấu, đều được tập hợp ở data lake, chờ đợi để được chuyển đổi.

Các công cụ và phần mềm dành cho ELT

Mặc dù ELT có thể sử dụng nhiều công cụ khác nhau cho từng giai đoạn trích xuất, tải lên hệ thống và chuyển đổi dữ liệu, bạn vẫn có thể thực hiện các hoạt động đó dựa trên mộ công cụ duy nhất.

Bạn nên lựa chọn công cụ phù hợp để triển khai ELT dựa trên khả năng đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là những nguồn mà doanh nghiệp đang sử dụng hoặc dự định sử dụng. Phần lớn các công cụ đều hỗ trợ nhiều nguồn, kho lưu trữ, và các hệ thống nền tảng dữ liệu khác nhau.

Người dùng có thể tìm những công cụ có thể sử dụng cho cả ELT và ETL, vì cả hai kỹ thuật tích hợp dữ liệu này đều cần thiết cho mỗi doanh nghiệp,

Một số nhà cung cấp công cụ ETL/ELT bao gồm:

IBM
Informatica
Microsoft
Oracle
SAS
Talend
Teradata

Ngoài ra ở Việt Nam bạn có thể bắt đầu sử dụng bản dùng thử Tool A1 Analytics do team dev A1digihub thực hiện. Đây là một công cụ giúp hợp nhất dữ liệu từ Google, Facebook, nhiều kênh truyền thông ở Việt Nam trên một Data Warehouse để visualization dựa trên phương thức giao tiếp API. Để hiểu rõ hơn bạn có thể xem hình bên dưới

Kết luận,

Hy vọng những thông tin mà A1 đã cung cấp về ELT là gì, đã giúp bạn hiểu hơn về quy trình này, cũng như cách thức để bạn áp dụng ELT hiệu quả vào quá trình phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp.