ETL of ELT? Drie belangrijke performance voordelen van ELT

Hoe sneller je waardevolle inzichten uit je data kunt halen, hoe beter. Daar komen veel aspecten bij kijken, waaronder de wijze waarop je data transformeert. Van oudsher werd hiervoor ETL (Extract, Transform, Load) gebruikt, maar inmiddels hebben veel dataspecialisten een voorkeur voor ELT (Extract, Load, Transform). In deze blog bespreken we de voordelen van ELT voor een betere performance van je dataplatform en je business.

ETL vs ELT

Voordat we in de voordelen duiken, is het belangrijk om eerst het verschil tussen ETL en ELT te begrijpen. ETL is een traditionele aanpak waarbij data eerst wordt geëxtraheerd uit verschillende bronnen (Extract). Vervolgens wordt de data getransformeerd naar het gewenste formaat (Transform). En ten slotte wordt de data geladen in een database of datawarehouse (Load). 

Bij ELT draai je de processtappen Transform en Load om. De data wordt rechtstreeks in het dataplatform geladen. De transformatie vindt vervolgens pas plaats nadat de gegevens zijn geladen. Hoe zorgt ELT dan voor een betere performance van je dataplatform? En wat merkt de business ervan? 

Lees ook: Welke types Slowly Changing Dimensions (SCD) zijn er?

1. ELT zorgt voor meer schaalbaarheid en flexibiliteit

In een traditioneel ETL-proces wordt de transformatie van data vaak uitgevoerd op een aparte server. Die servers hebben in veel gevallen een beperkte capaciteit. Dus als de hoeveelheid data plots toeneemt, bestaat er een kans dat de server dat niet aankan. En dan ontstaan performanceproblemen. Met ELT daarentegen laad je je data rechtstreeks in een schaalbaar cloudplatform. Daardoor kun je gemakkelijk omgaan met grotere gegevensvolumes en de infrastructuur flexibel opschalen om aan de groeiende behoeften te voldoen. 

2. Sneller toegang tot data dankzij ELT

Bij ETL vindt de transformatie plaats voordat de data wordt ingeladen. Als je een grote dataset hebt, kan die transformatie behoorlijk wat tijd in beslag nemen. Met als risico dat je dus lang moet wachten op up-to-date informatie en inzichten. En niemand wacht graag. Met ELT elimineer je die wachttijd. Daardoor heb je sneller toegang tot recente data en voer je analyses vlugger uit. En dus sneller belangrijke beslissingen nemen die jouw organisatie vooruithelpen.

3. Betere analyse en besluitvorming met behulp van ELT

Met ELT sla je gegevens in hun oorspronkelijke staat op in je dataplatform. Dat geeft je de mogelijkheid om data op een later moment te transformeren, bijvoorbeeld als je specifiekere analysewensen hebt. Bovendien kun je daardoor ook aan de slag met iteratieve analyses. En daar profiteert de business van. In plaats van een lineaire en eenmalige analyse van data, voer je iteratieve analyses namelijk stapsgewijs uit.

Elke iteratie levert daardoor nieuwe inzichten en bevindingen op. In elke iteratie kun je nieuwe analysemethoden toepassen, zoals statistische modellen, datavisualisatie of machine learning, om dieper inzicht te krijgen in de data. Dat bevordert een beter begrip van de data, maakt snellere cycli van data-analyse mogelijk en verbetert uiteindelijk de besluitvorming.

Boost de performance van jouw dataplatform

Een belangrijk aspect van een goede performance van je dataplatform is de manier waarop je data extraheert en inlaadt. In tegenstelling tot ETL zorgt een ELT-proces voor meer schaalbaarheid, een snellere toegang tot je data en een betere besluitvorming.