ELT

ELT (Extract, Load, Transform) — это современная архитектура процесса обработки данных, при которой данные сначала извлекаются из источников, затем загружаются в целевую систему в “сыром” виде, и только потом преобразуются непосредственно внутри этой системы.

Проще говоря, ELT — это “склад сырых материалов с цехом обработки внутри”.

Если вспомнить аналогию с салатом:

• ETL: Помыть и нарезать овощи на кухне, а потом принести готовый салат в столовую.
• ELT: Принести все немытые овощи прямиком в столовую и мыть/резать их уже там, непосредственно перед подачей на стол.

---

Ключевое отличие ELT от ETL

Основное различие заключается в последовательности и месте выполнения преобразований:

• ETL: Извлечь -> Преобразовать (в отдельном ETL-движке) -> Загрузить (очищенные данные)
• ELT: Извлечь -> Загрузить (сырые данные) -> Преобразовать (в целевом хранилище)

Детальный разбор этапов ELT

1. Extract (Извлечение)

• Абсолютно аналогично ETL. Данные извлекаются из различных источников: баз данных, SaaS-приложений (CRM, ERP), API, лог-файлов и т.д.

2. Load (Загрузка)

• Это ключевое отличие! Извлеченные данные немедленно и без изменений загружаются в целевую систему. Обычно это современное облачное хранилище данных (Data Warehouse), такое как Snowflake, BigQuery, Redshift или озеро данных (Data Lake).
• Данные сохраняются в их оригинальном, “сыром” формате. Это может быть JSON, Avro, Parquet или просто копия исходных таблиц.

3. Transform (Преобразование)

• Все преобразования происходят внутри целевой системы с использованием её вычислительной мощности.
• Преобразования выполняются с помощью SQL или встроенных скриптовых движков.
• Результаты преобразований обычно сохраняются в новые таблицы или представления (views) внутри того же хранилища.

---

Почему ELT стал так популярен? (Преимущества)

1. Скорость и простота загрузки: Так как не нужно тратить время на предварительные преобразования, данные попадают в хранилище гораздо быстрее. Это критически важно для работы с данными почти в реальном времени (near real-time).

2. Гибкость и адаптивность: У аналитиков и инженеров есть доступ ко всем “сырым” данным. Если бизнес-требования изменятся, не нужно перестраивать весь ETL-процесс с нуля — можно просто написать новый SQL-запрос к уже загруженным сырым данным.

3. Сохранение полной истории данных: Поскольку загружаются все данные в исходном виде, никогда не теряется контекст или информация, которая может показаться ненужной сегодня, но станет критически важной завтра.

4. Мощь современных облачных хранилищ: Такие системы как Snowflake, BigQuery и Redshift обладают колоссальной вычислительной мощью и масштабируемостью, что позволяет им легко справляться с преобразованием огромных объемов данных “на месте”.

5. Поддержка неструктурированных данных: ELT идеально подходит для работы с большими данными, логами, JSON-объектами и другими сложными форматами, которые трудно обрабатывать в классических ETL-инструментах.

---

Пример ELT-процесса

Задача: Проанализировать поведение пользователей на сайте и в мобильном приложении.

1. Extract (Извлечение):

   • Из Google Analytics 4 извлекаются сырые события (event data) в формате JSON.
   • Из базы данных приложения извлекаются логи пользовательских сессий.
   • Из CRM извлекается таблица users.

2. Load (Загрузка):

   • Все эти данные в их оригинальном, необработанном виде загружаются в Google BigQuery.
   • Данные из GA4 попадают в одну таблицу, логи приложения — в другую, данные о пользователях — в третью.

3. Transform (Преобразование внутри BigQuery):

   • Силами аналитиков пишутся SQL-запросы, которые:
     • Объединяют данные о событиях из GA4 и логов приложения по user_id.
     • Обогащают их информацией о пользователе из CRM.
     • Агрегируют данные для построения дашборда “Путь клиента (Customer Journey)“.

---

Недостатки ELT

• Требует мощного и дорогого хранилища: Все вычисления ложатся на ваше облачное хранилище, что может привести к высоким затратам, если процессы не оптимизированы.
• Сложность управления: Может быть сложно отслеживать множество SQL-скриптов и их зависимости.
• Потенциальные проблемы с безопасностью и соблюдением нормативов (Compliance): В хранилище попадают все сырые данные, включая потенциально конфиденциальные, что требует особого контроля доступа.

ELT vs. ETL: Краткое сравнение

Критерий	ETL (Классический)	ELT (Современный)
Последовательность	Extract → Transform → Load	Extract → Load → Transform
Место преобразований	Отдельный ETL-сервер	Целевое хранилище данных
Гибкость	Низкая (схема определяется заранее)	Высокая (можно менять логику постфактум)
Доступ к сырым данным	Нет	Да
Идеально для	Предсказуемых отчетов, строгой схемы	Исследовательского анализа, Big Data, Agile-аналитики

Итог

ELT — это эволюция ETL, ставшая возможной благодаря облачным технологиям. Она смещает фокус с предварительной “упаковки” данных на обеспечение быстрого доступа к сырым данным и гибкости их последующего преобразования. Сегодня ELT является доминирующим подходом для современных облачных аналитических платформ.