ETL და ELT პროცესები - რა განსხვავებაა მათ შორის და რა უნდა იცოდეს დამწყებმა ინჟინერმა

blog-detail-img

მონაცემები თანამედროვე ბიზნესის ყველაზე ძვირფასი რესურსია. ისინი გვეხმარება მომხმარებელთა ქცევის გაგებაში, გაყიდვების პროგნოზირებასა და სწორი გადაწყვეტილებების მიღებაში. თუმცა მონაცემები ხშირად სხვადასხვა წყაროდან მიიღება – ექსელის ფაილებიდან, CRM სისტემებიდან, ვებ ანალიტიკის პლატფორმებიდან – და მათი პირდაპირი გამოყენება რთულია. სწორედ აქ ჩნდება მონაცემთა ინჟინერიის ორი ძირითადი მიდგომა: ETL და ELT.

ეს ორი პროცესი თითქოს ძალიან ჰგავს ერთმანეთს, მაგრამ რეალურად განსხვავებულ ფილოსოფიას ეფუძნება. გუჯა ლომსაძე, commschool-ის მონაცემთა ინჟინერიის კურსის ლექტორი მათ მონაცემთა ინჟინერიიის ქვაკუთხედად მოიხსენიებს. იმის გასაგებად, თუ რატომ არის ასე, მოდით, განვიხილოთ თითოეული ცალ-ცალკე.

ETL (Extract, Transform, Load)

ETL არის კლასიკური გზა, რომელიც ათწლეულების განმავლობაში გამოიყენებოდა. მისი მთავარი იდეა ის არის, რომ მონაცემები ჯერ ამოიღება წყაროებიდან (Extract), შემდეგ გარდაიქმნება (Transform) – ანუ გასუფთავდება, სტანდარტდება და მოერგება ბიზნესის მოთხოვნებს – და მხოლოდ ამის შემდეგ იტვირთება (Load) მონაცემთა საცავში.

წარმოიდგინეთ, რომ კომპანიას აქვს გაყიდვების მონაცემები სხვადასხვა ვალუტაში. ETL პროცესში ჯერ ყველა ვალუტა გარდაიქმნება დოლარში, მონაცემები გასუფთავდება და მხოლოდ ამის შემდეგ მოხვდება საცავში. შედეგად, საცავში ინახება უკვე გამზადებული, სტრუქტურირებული მონაცემები, რომლებიც ანალიტიკოსს მუშაობას უადვილებს.

ELT (Extract, Load, Transform)

ELT შედარებით ახალი მიდგომაა, რომელიც გაჩნდა მას შემდეგ, რაც მონაცემთა საცავები უფრო მძლავრი გახდა. აქ ლოგიკა განსხვავებულია: მონაცემები ჯერ ამოიღება (Extract) და პირდაპირ იტვირთება საცავში (Load), ხოლო გარდაქმნა (Transform) უკვე საცავშივე ხდება.

ეს ნიშნავს, რომ ინახება ნედლი მონაცემებიც. მაგალითად, ვალუტის ანალიზის შემთხვევაში, ELT საშუალებას გაძლევთ ყველა მონაცემი, მათ შორის არაგარდაქმნილი, საცავში შეინახოთ. მომავალში, თუ დაგჭირდებათ ანალიზი სხვა ვალუტაში, უბრალოდ საცავში მოახდენთ გარდაქმნას – თავიდან ახალი პროცესის აწყობის გარეშე. ELT მოქნილობასა და დროის ეკონომიას იძლევა, განსაკუთრებით მაშინ, როცა მონაცემები ძალიან დიდი მოცულობისაა.

საერთო მიზანი

ETL და ELT ერთ მიზანს ემსახურება – მონაცემთა დამუშავებისა და ანალიზისთვის მზადებას – თუმცა განსხვავებულ გზებს იყენებს. ETL უზრუნველყოფს სტაბილურობასა და სისუფთავეს, რადგან საცავში ინახება უკვე გარდაქმნილი და გამზადებული მონაცემი, მაშინ როდესაც ELT მოქნილობასა და მასშტაბურობას სთავაზობს მომხმარებელს, რადგან ნედლი მონაცემები ყოველთვის ხელმისაწვდომია და მათი გარდაქმნა შესაძლებელია ნებისმიერ დროს.

დამწყები მონაცემთა ინჟინრისთვის აუცილებელია გააზრებული ჰქონდეს, როდის სჯობს ETL-ის გამოყენება და როდის – ELT-ის. არჩევანი დამოკიდებულია მონაცემთა მოცულობასა და ბიზნესის კონკრეტულ საჭიროებებზე: მცირე მოცულობის, სუფთა და სწრაფი ანალიზისთვის საჭირო მონაცემების შემთხვევაში უპირატესობას ETL-ს ენიჭება, ხოლო უზარმაზარი მონაცემების დამუშავებისა და მოქნილობის საჭიროებისას – ELT საუკეთესო არჩევანია.

commschool-ის მონაცემთა ინჟინერიის კურსის ლექტორის, გუჯა ლომსაძის აზრით, ამ ორი მიდგომის საფუძვლიანი გაცნობიერება მხოლოდ ტექნიკურ ეფექტიანობას არ განსაზღვრავს. ის ასევე პირდაპირ უკავშირდება იმას, თუ რამდენად შედეგიანად და დროულად შეძლებს მონაცემთა ინჟინერი ბიზნესისთვის სანდო ანალიტიკის მიწოდებას. სწორედ ამიტომ, ETL და ELT არა მხოლოდ ტექნოლოგიური არჩევანია, არამედ სტრატეგიული ფაქტორიც, რომელიც ბიზნესის კონკურენტულ უპირატესობას აყალიბებს.

ყველა ამ კონცეფციის შესახებ უფრო ვრცლად, პრაქტიკული დავალებებითა და რეალური მაგალითებით commschool-ის მონაცემთა ინჟინერიის კურსზე ისწავლით.

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
1400₾
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი მსოფლიოში დღეს ყველაზე გავრცელებულ და მოთხოვნად ტექნოლოგიად ითვლება. ის შექმნილია იმისთვის, რომ იმოქმედოს ავტონომიურად და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანის მინიმალური ჩარევით. ანუ, მას შეუძლია შეასრულოს კომპლექსური ამოცანები, როგორიცაა დაგეგმვა, პრობლემის გადაჭრა და კომუნიკაცია. AI აგენტები და no-code ავტომატიზაცია საშუალებას გვაძლევს, შევქმნათ სისტემები, რომლებიც აზროვნებენ, მოქმედებენ და რეაგირებენ ცვლად, დინამიურ გარემოზე. კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შეძლებენ პერსონალურ საჭიროებებზე მორგებული AI სისტემების დაგეგმვასა და პროცესების ავტომატიზაციას ისე, რომ ნაკლები დროითი დანახარჯით მეტ ეფექტურობას მიაღწიონ.
8 ლექცია
24 საათი
საშუალო
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აქტიურად ცვლის კონტენტის შექმნისა და მარკეტინგის პროცესებს. თანამედროვე ციფრულ გარემოში, სადაც ცვლილებები სწრაფად მიმდინარეობს, AI-ის გამოყენება უკვე აუცილებელიც კი გახდა. ის მნიშვნელოვნად ამცირებს კონტენტის შექმნაზე დახარჯულ დროს, ზრდის შემოქმედებით შესაძლებლობებს და ხელს უწყობს კონტენტის პერსონალიზაციასა და ოპტიმიზაციას. AI ხელსაწყოები ამარტივებს როგორც იდეების გენერირების, ისე მისი აღსრულების პროცესს. კურსის განმავლობაში ვისწავლით, სწრაფად და მარტივად, ეფექტური ფოტო და ვიდეო ვიზუალური კონტენტის შექმნას სხვადასხვა AI ხელსაწყოების დახმარებით.
10 ლექცია
20 საათი
საშუალო
1700₾
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია,  რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება