ETL Pipeline vs Data Pipeline: Razumevanje razlika

U obradi podataka i analitici podataka, "ETL Pipeline" i "Data Pipeline" se često koriste naizmenično u kontekstu inženjeringa podataka. Međutim, iako dele sličnosti, oni služe različitim svrhama i imaju jedinstvene karakteristike. Ovaj blog post naglašava razlike, pomažući vam da donosite informisane odluke u svojim projektima podataka.

Šta je ETL pipeline?

ETL označava Extract, Transform, Load. ETL pipeline je skup procesa koji:

• Izdvaja podatke iz različitih izvora (kao što su baze podataka, datoteke i API- i).
• Pretvara podatke u željeni format ili strukturu. To može da podrazumeva čišćenje, prikupljanje, obogaćivanje ili konvertovanje podataka u drugi obrazac.
• Učitava transformisane podatke u odredište, obično u skladište podataka.

Ključne karakteristike ETL pipelines:

• Grupna obrada: ETL procesi su često grupno orijentisani, obrađujući velike količine podataka u planiranim intervalima.
• Skladištenje podataka: Primarni cilj je popunjavanje skladišta podataka u analitičke svrhe.
• Strukturirani podaci: ETL pipelines, kao i relacione baze podataka, tradicionalno su dizajnirani za rukovanje strukturiranim podacima.

{{cta_booking}}

Šta je data pipeline?

Data pipeline je širi pojam koji se odnosi na skup elemenata obrade podataka povezanih u grupi, gde je izlaz jednog elementa unos sledećeg. Ovi cevovodi mogu da prenose, obrađuju i skladište podatke u realnom vremenu ili u grupama.

Ključne karakteristike Data pipelines:

• Fleksibilnost: Data pipelines mogu da rukuju i u realnom vremenu i u grupnoj obradi.
• Raznovrsni tipovi podataka: mogu da upravljaju strukturiranim, polustrukturiranim i nestrukturiranim podacima.
• Višestruki slučajevi upotrebe: Osim popunjavanja skladišta podataka, data pipelines mogu da služe modelima mašinskog učenja, protoku podataka uživo i još mnogo toga.

ETL Pipeline vs Data Pipeline: Razlike

• Svrha: ETL pipelines su posebno dizajnirani za izdvajanje, transformaciju i učitavanje podataka u skladište podataka. Sa druge strane, data pipelines imaju širi spektar upotrebe, od sinhronizacije podataka do analitike u realnom vremenu.
• Obrada podataka: ETL pipelines prvenstveno koriste grupnu obradu, dok data pipelines mogu da rukuju i grupnu obradu i obradu u realnom vremenu.
• Tipovi podataka: ETL je tradicionalno više fokusiran na strukturirane podatke. Nasuprot tome, data pipelines su dizajnirani za rukovanje različitim tipovima podataka, uključujući strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane podatke.
• Alati: Popularni ETL alati uključuju Talend, Fivetran i Azure Data Factory. Za data pipeline obično se koriste alati kao što su Apache Kafka, Apache NiFi i Google Cloud Dataflow.

Koju bi trebalo da izaberete?

Izbor između ETL pipeline i data pipeline zavisi od vaših specifičnih potreba:

• ETL pipeline bi mogao da bude prikladniji za tradicionalne potrebe skladištenja podataka, gde je primarni cilj priprema podataka za analitiku.
• Data pipeline bi se bolje uklopio u složenije scenarije, kao što su obrada podataka u realnom vremenu, rukovanje različitim izvorima podataka ili unos podataka u modele mašinskog učenja.

Zaključak

Dok ETL pipelines i data pipelines služe opštem cilju kretanja i obrade podataka, oni se bave različitim scenarijima i slučajevima upotrebe. Razumevajući njihove jedinstvene karakteristike i svrhe, organizacije mogu da odaberu pravi pristup kako bi efikasno zadovoljile svoje potrebe za podacima.

‍