ELT là gì? Tại sao xu hướng này dần được ưa chuộng?

ELT là gì? Một phương pháp xử lý dữ liệu ngày càng được ưa chuộng trong lĩnh vực quản lý dữ liệu. So với phương pháp truyền thống ETL (Extract, Transform, Load), ELT đặt trọng điểm vào việc trích xuất và tải dữ liệu trước, sau đó thực hiện các phân tích và biến đổi trên nền tảng lưu trữ. Xu hướng này đang được ưa chuộng vì mang lại nhiều lợi ích, bao gồm hiệu suất cao, linh hoạt và khả năng mở rộng, giúp các doanh nghiệp nhanh chóng xử lý và phân tích dữ liệu lớn để đưa ra quyết định thông minh và cạnh tranh. Cùng tuhocmarketingonline.info xem qua bài viết này.

Mục lục

ELT là gì?

ELT là gì? ELT (Extract, Load & Transform) là quá trình trong hệ thống dữ liệu, trong đó dữ liệu được sao chép từ hệ thống nguồn, tải lên hệ thống mới và sau đó chuyển đổi theo nhu cầu của doanh nghiệp. Quá trình này giúp sao chép và chuyển đổi dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả. Bước trích xuất dữ liệu đảm bảo việc sao chép từ hệ thống nguồn, bước tải dữ liệu đưa dữ liệu vào hệ thống mới như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu, và bước chuyển đổi cho phép doanh nghiệp áp dụng các biến đổi và quy trình tùy chỉnh cho dữ liệu. ELT mang lại sự linh hoạt và khả năng thích ứng với các công cụ và quy trình khác nhau của doanh nghiệp trong việc xử lý và chuyển đổi dữ liệu.

Quy trình ETL (Extract, Transform, Load)

Trong hoạt động phân tích dữ liệu của doanh nghiệp, một bước quan trọng là chuẩn bị dữ liệu, bao gồm việc tổng hợp, làm sạch và tạo các tập dữ liệu phục vụ cho hoạt động kinh doanh và quyết định. Quy trình này thường được gọi là ETL (Extract, Transform, Load) – trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu.

Trong quá trình này, công cụ ETL sẽ trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, sau đó chuyển đổi dữ liệu bằng cách áp dụng các phép tính và thao tác như ghép nối dữ liệu. Cuối cùng, dữ liệu được tải vào kho dữ liệu để sử dụng trong các hoạt động phân tích và ra quyết định. Quá trình ETL đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo dữ liệu được chuẩn bị đúng cách và có độ tin cậy cao để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Với hướng tiếp cận này, có 3 hoạt động chính:

Quy trình ETL (Extract, Transform, Load) bao gồm các bước chính như sau:

Trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau bằng cách viết truy vấn SQL hoặc gửi yêu cầu trích xuất thông qua API của ứng dụng.
Dữ liệu trích xuất sau đó được chuyển đổi trong bộ nhớ của công cụ ETL. Quá trình này bao gồm áp dụng các phép tính, biến đổi và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và đúng định dạng.
Dữ liệu đã được chuyển đổi sẽ được tải vào kho lưu trữ hoặc kho dữ liệu cuối cùng. Đây là nơi lưu trữ dữ liệu đã được chuẩn bị và sẵn sàng sử dụng cho các hoạt động phân tích và ra quyết định.

Đáng lưu ý, dữ liệu thô thường được chuyển đổi bên ngoài kho dữ liệu cuối cùng, thường thông qua một máy chủ tạm (staging server) có chức năng đặc biệt. Chỉ khi dữ liệu đã được chuyển đổi hoàn chỉnh, nó mới được tải vào kho dữ liệu để đảm bảo tính toàn vẹn và chính xác của dữ liệu.

Quy trình ELT (Extract, Load, Transform)

ELT (Extract, Load, Transform) là một phương pháp tiếp cận khác trong xử lý dữ liệu. Trái ngược với ETL, ELT thực hiện quá trình chuyển đổi dữ liệu bên trong kho dữ liệu thay vì trước khi tải vào.

3 hoạt động chính trong quá trình ELT:

Quy trình ELT bao gồm các bước sau:

Trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Tải dữ liệu thô trực tiếp vào kho dữ liệu mà không thực hiện bất kỳ chuyển đổi nào ban đầu.
Thực hiện các chuyển đổi cần thiết trong chính kho dữ liệu, bao gồm các phép tính, ghép nối, hay các biến đổi khác.

Trong phương pháp ELT, dữ liệu thô được chuyển đổi bên trong kho dữ liệu mà không cần sử dụng dàn máy chủ phụ trợ. Kho dữ liệu của bạn sẽ bao gồm cả dữ liệu thô và dữ liệu đã được chuyển đổi.

ELT mang lại một số lợi ích, bao gồm khả năng xử lý dữ liệu lớn, tiết kiệm thời gian và linh hoạt trong việc thực hiện các chuyển đổi dữ liệu. Đây là một xu hướng ngày càng được ưa chuộng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Sự chuyển đổi từ ETL sang ELT

Trước đây, xây dựng một kho dữ liệu đòi hỏi đầu tư đáng kể về phần cứng và phần mềm. Các chi phí liên quan đến máy chủ, triển khai và giấy phép phần mềm có thể lên đến hàng triệu USD, và việc triển khai một dự án như vậy có thể mất nhiều tháng.

Vì chi phí cao như vậy, chỉ có những dữ liệu đã được làm sạch, chuyển đổi và tổng hợp kỹ lưỡng mới được tải vào kho dữ liệu. Trước đây, mô hình phát triển theo kiểu thác nước phổ biến, trong đó việc lập kế hoạch trước trước khi thực hiện các chuyển đổi là quan trọng.

Trong ngữ cảnh đó, mô hình ETL là lựa chọn hợp lý. Dữ liệu thô được chuyển đổi một cách cẩn thận trong một máy chủ chuyên dụng (hoặc công cụ ETL) trước khi được tải vào kho dữ liệu. Tại thời điểm đó, khối lượng dữ liệu mà các công cụ này xử lý vẫn khá nhỏ, do đó không có khó khăn đáng kể trong quản lý máy chủ.

Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, ETL lại có một số hạn chế như sau:

Mọi quy trình chuyển đổi dữ liệu đòi hỏi sự tham gia của đội ngũ IT hoặc kỹ sư dữ liệu để mã hoá các chuyển đổi mới. Tuy nhiên, các công cụ ETL truyền thống thường không được dễ dàng sử dụng bởi các chuyên gia phân tích dữ liệu, đặc biệt là những người có nền tảng về SQL. Do đó, chuyên gia phân tích dữ liệu phải phụ thuộc vào kỹ sư dữ liệu để truy cập vào dữ liệu đã chuyển đổi và thường phải chờ đợi nhiều ngày trước khi có thể tạo ra các báo cáo mới.
Với tăng lượng dữ liệu, mô hình ETL truyền thống phải đối mặt với nhiều vấn đề. Đặc biệt, dàn máy chủ – nơi thực hiện toàn bộ quá trình tải và chuyển đổi dữ liệu – trở thành “nút chai” ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình còn lại.

Điều gì đã xảy ra? Dưới đây là một vài yếu tố đã xuất hiện trong những thập niên 2010s và từ đó hình thành lên một hướng tiếp cận mới:

Một yếu tố quan trọng đầu tiên là sự phổ biến ngày càng tăng của kho dữ liệu đám mây. Kho dữ liệu hiện đại cho phép lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu với chi phí thấp. Đồng thời, chúng ta cũng đang chứng kiến sự tăng số lượng và đa dạng của dữ liệu được thu thập. Khái niệm “cuộc cách mạng dữ liệu lớn” đã thúc đẩy sự phát triển của các công cụ và phương pháp mới trong xử lý dữ liệu.
Thêm vào đó, sự bùng nổ của phương pháp phát triển phần mềm tinh gọn và linh hoạt (lean & agile) cũng đóng vai trò quan trọng. Xu hướng này cho thấy mọi người đang kỳ vọng một hiệu suất cao hơn từ phòng dữ liệu, tương tự như tốc độ thực thi nhanh chóng mà họ đã trải nghiệm từ đội ngũ phát triển phần mềm.

Và đó là lý do ELT ngày càng trở nên phổ biến hơn. Đối lập với ETL, ELT sở hữu những lợi thế sau:

ELT giải quyết vấn đề tắc nghẽn hiệu suất tại dàn máy chủ/công cụ ETL bằng cách loại bỏ quy trình chuyển đổi dữ liệu khỏi công cụ ETL và thực hiện chúng trong kho dữ liệu mạnh mẽ hơn. Điều này rất quan trọng vì các kho dữ liệu ngày nay có khả năng xử lý mạnh mẽ hơn so với công cụ ETL tiên tiến nhất.
Mô hình ELT không yêu cầu kế hoạch trước về việc chuyển đổi dữ liệu. Các chuyên gia dữ liệu trở nên linh hoạt hơn trong cách tiếp cận, không cần phải đặt ra kế hoạch chi tiết như trong mô hình ETL.
Với các công cụ chuyển đổi và mô hình hóa phù hợp, ELT không đòi hỏi các kỹ sư dữ liệu luôn sẵn sàng để đáp ứng yêu cầu từ nhóm phân tích. Điều này giúp tăng tính chủ động và tốc độ thực thi của các nhà phân tích dữ liệu.

Dưới đây là bảng tổng hợp những khác biệt chính giữa ETL & ELT:

	ETL	ELT
Lịch sử	Kho dữ liệu rất tốn kém (hàng triệu USD), khối lượng dữ liệu ở mức quản lý được Mô hình thác nước (waterfall development) vẫn đang thông dụng	Kho dữ liệu đám mây làm giảm đáng kể chi phí lưu trữ & xử lý dữ liệu (chỉ còn hàng trăm/hàng nghìn USD) Khối lượng dữ liệu bùng nổ- Các phương pháp tinh gọn & linh hoạt xuất hiện
Quy trình	Dữ liệu thô được chuyển đổi ở dàn máy chủ. Chỉ những dữ liệu đã chuyển đổi mới được tải vào kho dữ liệu. Các quá trình chuyển đổi phụ thuộc vào công suất xử lý của máy chủ.	Dữ liệu thô được tải vào kho dữ liệu. Việc chuyển đổi dữ liệu được thực hiện bên trong kho dữ liệu. Kết quả cũng được lưu trữ trong kho dữ liệu. Các quá trình chuyển đổi phụ thuộc vào công suất xử lý của kho dữ liệu.
Ưu điểm/Hạn chế	Kho dữ liệu chỉ chứa dữ liệu đã được làm sạch và chuyển đổi, từ đó doanh nghiệp có thể tối ưu hoá công dụng của kho dữ liệu. Tuy nhiên không hiệu quả khi khối lượng dữ liệu lớn. Thường mất hàng tuần, hàng tháng để thay đổi quy trình do áp dụng mô hình thác nước.	Tất cả dữ liệu được lưu trữ ở kho dữ liệu đám mây, từ đó rất dễ để thay đổi kho dữ liệu mới. Không cần đến các dàn máy chủ bổ trợ. Vẫn hoạt động tốt khi khối lượng dữ liệu tăng lên. Chỉ mất vài ngày để chuyển đổi /thiết lập dữ liệu mới.

Kết luận

Bài viết trên tuhocmarketingonline.info đã giải thích về ELT là gì? Mục tiêu cuối cùng của mọi quy trình là tận dụng hiệu quả nguồn dữ liệu phong phú để tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Bằng cách khai thác dữ liệu một cách toàn diện, bạn có thể dễ dàng nắm bắt tình hình hiện tại, đưa ra dự đoán cho tương lai và luôn đi trước so với sự biến động của thị trường. Sự tận dụng triệt để của dữ liệu giúp bạn xây dựng sự nhạy bén, sáng suốt và đưa ra quyết định đúng đắn để đạt được sự thành công bền vững trong môi trường kinh doanh ngày nay.

TỰ HỌC MARKETING