译者 | 陈峻
审校 | 孙淑娟
为了协助您为数据管道项目选择合适的数据集成方法，我们将简要地探讨ETL和ELT各自的优缺点，以及如何使用这两种技术。同时，我们也会讨论反向ETL为何成为那些需要快速数据加载、最小化维护、以及高度自动化工作流的更好选择。
ETL和ELT的一般概念
目前，企业面临的一种常见挑战是：需要以多种格式，从多个来源捕获数据，然后将其转移到一到多个数据目标。由于大多数数据转移项目都需要收集多个数据源，因此它们需要拥有一个定义良好的数据管道（即，信息从源头到终点的路径或工作流程）。如果目标与数据源的存储格式不同，那么我们就必须在加载到最终目标之前，对数据进行细化或清理。目前，业界有许多工具、服务和流程，可以在数据管道中，起到一定的应用数据转换与协调的工作。
ETL的流程
ETL是一个数据集成的过程。它使得数据管道项目能够从各种源头顺利地提取数据、转换数据、并将数据结果加载到目标数据库中。无论是ETL还是ELT，数据的转换与集成过程，都会涉及如下三个阶段（如图1所示）：
- 提取——使用数据库查询或变更数据捕获（change data capture，CDC）流程，从源系统（如：SAS、在线、本地）提取数据。提取后，数据会被转移到暂存区域，以待进一步处理。
- 转换——数据被清理、处理、转换、充实后，会被转换为目标数据管道、数据仓库、数据库或数据湖使用的格式。
- 加载——将原始数据和转换后的数据加载到目标系统中。此过程会涉及到写入分隔文件、在数据库中创建模式、以及用累积或聚合的数据去覆盖现有的数据。
图1：ETL的流程（源自Kai Waehner的《何时使用反向ETL以及何时使用反模式》）
ETL和ELT流程会以不同的顺序执行上述步骤。数据管道团队必须决定是在将数据加载到目标数据存储库之前、还是之后进行数据转换。
ELT的流程
ELT是一种用于整合来自整个组织的数据，以防止出现数据孤岛的方法。数据会经历数据源中被提取，加载到数据仓库中，然后按需进行转换的过程。虽然是要按照应用之需进行转换，但是在ELT流程中，数据应当在存储之前进行转换（如图2所示）。
- 提取——与ETL相同。
- 加载——与ETL不同，数据直接（即，无需进行清理、扩充、转换）被加载和交付到目标系统（通常需要考虑目标模式和数据类型的各种迁移）。
- 转换——在加载数据后，目标平台会根据业务报告的目的进行转换。一些公司会利用dbt等工具，来转换其目标数据。因此，在ELT管道中，我们应按需对目标数据执行转换。
图2：ELT的流程（源自Kai Waehner的《何时使用反向ETL以及何时使用反模式》）
ELT会对集成过程中涉及的步骤进行重新排序，使得转换发生在最后，而不是中间。ELT的流程可以通过切换阶段顺序，在不考虑结构或格式的情况下，将数据加载到可接受原始数据的数据湖中，并且允许进行即时的数据提取和加载。
促成采用ELT的另一个因素是：基于云的数据仓库被广泛地采用与实施。云数据仓库解决方案提供了计算和存储之间的完全分离，以及存储无限数据的能力。如今，大多数数据仓库都是被托管的。这就意味着企业既不需要购买或管理任何硬件或存储设备，也不需要安装软件或考虑扩展。这些都将由云服务提供商来管理与负责。据此，企业可以在较短的时间内，配置出云托管的数据仓库。
ETL与ELT：属性、功能和用例
就ETL与ELT的用例而言，并不存在“一边倒”的现象。我们通过下表总结了两者在不同属性上的区别：
属性 | ETL | ELT |
最适合于…… | 结构化数据、历史遗留系统、以及关系型数据库；在加载到数据仓库之前转换数据 | 更快、更及时的数据加载，结构化和非结构化的数据，以及庞大且不断增长的数据，按需转换数据 |
支持非结构化数据？ | 主要用于本地的关系型数据 | 随时可以支持非结构化的数据 |
支持数据湖？ | 不支持数据湖 | 支持数据湖 |
查找 | 事实数据和维度都可用于暂存区 | 由于提取和加载发生在同一个操作中，因此所有数据皆可用 |
加载时间 | 数据最初被加载到暂存中，然后进入目标系统 | 数据一次性被加载到目标系统中 |
数据输出 | 通常被用于需要在上传到关系型数据仓库之前，实现结构化的本地数据 | 使用结构化、半结构化和非结构化数据，最适合在提供了大容量存储和计算能力的云环境中，处理海量数据，使数据湖能够按需快速存储和转换数据 |
数据加载的性能 | 由于它是一个多阶段的过程，因此数据加载的时间比其他替代品更长 | 由于节省了转换的等待时间，而且数据会被一次性加载到目标数据库中，因此数据加载的速度更快 |
转换的性能 | 数据转换可能会很慢 | 由于是在加载后按需完成的，因此数据转换完成得更快 |
聚合 | 复杂性会随着数据量和种类的增加而增多 | 目标平台的强大功能可以快速地处理大量数据 |
数据部署 | 基于本地或云端 | 通常基于云端 |
分析的灵活性 | 用例和报告模型都已被明确定义 | 随着模式的发展，随时添加数据，分析师可以构建目标仓库的新视图 |
合规 | 更符合GDPR、HIPAA和CCPA标准；用户可以避免将敏感数据加载到目标系统 | 会暴露个人数据，无法不遵守GDPR、HIPAA和CCPA标准 |
实施 | 提供各种工具和支持技术，更易于实施 | 需要有适当的技能来实施和维护的团队 |
反向ETL的一般概念
反向ETL是一种提取已清理的和处理过的数据架构。它会将数据从数据仓库（或数据湖/集市）复制到一个或多个操作系统。数据可以被重新引入诸如Salesforce等其他应用程序，可用于业务运营和预测。通过操作已提取的数据源，各类用户可以使用常用的工具来访问数据，并获取相关的洞见。作为现代化数据技术栈的组件，反向ETL允许企业开展那些比单独使用商业智能（BI）工具，更为复杂的分析。
作为一种战略性全新的集成流程，反向ETL可以减少那些快速发展型企业在数据分析上花费的时间。该流程更专注于将数据与业务用户的操作工具相同步，以激活数据仓库中的数据。用户必须事先定义好数据，并将其映射到最终目的地的适当列/字段上。
同时，由于企业的数据存储（如，数据参考或关系数据库）已成为一种并非所有人都可以完全访问到的存储库，因此，我们需要通过反向ETL，来为不同的业务角色提供基本的数据（如图3所示）。
图3：逆向ETL流程（源自Kai Waehner的《何时使用反向ETL以及何时使用反模式》）
反向ETL用例
为了利用数据仓库中已经清理和准备好的信息，而不是将数据仓库仅仅视为数据管道中的最终组件，反向ETL用户可以通过使用连接器，来读取数据仓库（如：SAP或SASS）。例如，现代化数据团队可以借助现成的反向ETL方案，从数据仓库中提取数据，为电子邮件营销、客户支持、销售或财务模型提供支持。同时，他们也能够为业务团队提供更深入、更高效、以及更有价值的自助服务。
总地说来，反向ETL可以协助企业实现：
- 业务响应——快速跟踪业务应用和数据的变化，并做出反应。
- 业务分析——为业务团队的分析工作流程提供洞见，以便他们做出更多以数据为依据的决策。
- 数据基础设施——随着源系统数量的增加，反向ETL现在已成为能够快速、有效地操作数据仓库、以及数据湖中数据的重要工具。
- 为云应用程序复制数据——增强各种报告功能，并能及时查找信息。
购买与构建反向ETL
当数据团队采用第三方反向ETL工具时，他们可以快速实施运营分析，但到底是该购买，还是自行构建反向ETL？下面我们以设计和构建反向ETL的流程和平台为例，给出企业需要在做出决定之前，慎重考量的三个因素：
- 构建数据连接器——将数据从仓库传输到下游操作系统，往往需要集成API连接器。这是一个的复杂工作。如果您选择设计和构建反向ETL、及其相关流程，就需要将ETL管道的构建流程，分配给开发团队。
- 为长期维护做准备——一旦您的开发团队推出了数据连接器，那么就需要针对API规范的经常性变化，保持连接器的更新。
- 可扩展性和可靠性设计——数据工程师需要确保反向ETL管道能够被快速开发，以便跟随企业的发展，有效地管理数据的激增。而且，反向ETL管道必须是可靠的，不会出现性能或数据传输上的问题。
小结
在创建数据管道的过程中，最繁重、且最耗时的步骤便是：从各种来源提取数据，然后测试整个过程。其中，同步每个数据源的收集过程，往往需要各个层面的大量专业知识。如果您和您的团队对此感兴趣的话，请参考如下链接：
- Gartner Research（2021），《Gartner数据集成工具的魔力象限》
- Gartner Research（2020），《数据集成工具的关键能力》
- Kai Waehner，《何时使用反向ETL以及何时使用反模式》
- Stephen Roddewig，《ETL与ELT：有什么区别？哪个更好？》
译者介绍
陈峻 （Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验；持续以博文、专题和译文等形式，分享前沿技术与新知；经常以线上、线下等方式，开展信息安全类培训与授课。
原文标题：ETL, ELT, and Reverse ETL，作者：Wayne Yaddow
