🎯 Definicja
ETL (Extract, Transform, Load) oraz ELT (Extract, Load, Transform) to dwa dominujące paradygmaty budowy potoków integracji danych. Podstawowa różnica polega na tym, że ETL transformuje dane przed załadowaniem ich do systemu docelowego (np. hurtowni danych), natomiast ELT realizuje transformacje już po ich załadowaniu — bezpośrednio w środowisku docelowym, z reguły za pomocą SQL lub dedykowanych narzędzi.
🔑 Kluczowe punkty
- ETL: Transformacje “przed” ładowaniem, dane są oczyszczane i przetwarzane zanim trafią do hurtowni.
- ELT: Ładowanie surowych danych do hurtowni — transformacje wykonywane na miejscu przez silnik systemu docelowego.
- Wydajność: ELT korzysta z optymalizacji i skalowalności nowoczesnych rozwiązań chmurowych/warehousów.
- Elastyczność: ELT ułatwia późniejsze modyfikacje i eksperymenty, ETL wymaga wcześniejszego przewidzenia wszystkich przypadków użycia.
- Demokratyzacja pracy z danymi: ELT (np. dbt, SQL) otwiera możliwość transformacji analitykom, nie tylko inżynierom.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
ETL – klasyczny paradygmat
- Dane są najpierw pobierane z systemu źródłowego, następnie oczyszczane, scalane, mapowane i dopiero potem ładowane do systemu docelowego (np. Oracle, Teradata).
- Typowe środowiska ETL: BI lat 90. i 2000, gdzie miejsce przechowywania było drogie a transformacje musiały minimalizować objętość transferowanych danych.
- Narzędzia: Informatica, IBM DataStage, SSIS, Talend.
ELT – nowoczesne podejście chmurowe
- Pozyskujemy dane ze źródeł, ładujemy je “as is” do wysoko skalowalnej hurtowni lub lakehouse’a (np. Snowflake, BigQuery, Redshift).
- Transformacje wykonywane są w docelowej bazie — szybciej, taniej i z możliwością versionowania oraz testowania (np. dbt).
- Narzędzia: dbt, Dataform (transformacje); Airbyte, Fivetran, Meltano (Extract + Load); orchestratory: Airflow, Dagster.
Ilustracja podejścia
- ETL: Extract → Transform → Load
- ELT: Extract → Load → Transform (transformacje na surowych danych w hurtowni SQL/lakehouse)
⚖️ Tabela porównawcza ETL vs ELT
| Cecha | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Miejsce transformacji | Przed ładowaniem (upstream) | Po ładowaniu, w systemie docelowym |
| Dane w systemie docelowym | Przekształcone | Surowe + dowolna liczba warstw T |
| Elastyczność raportowania | Ograniczona do zdefiniowanych T | Maksymalna, raporty “ad hoc” |
| Koszty zmian | Wysokie – reprocessing danych | Niskie – dane surowe zawsze dostępne |
| Wymagania techniczne | Programista/inżynier ETL | Analityk SQL, data engineer |
| Typowe platformy | On-premise, klasyczna hurtownia | Chmura, cloud warehouse/lakehouse |
🚧 Wady ETL w porównaniu z ELT
- Tylko transformowane dane trafiają do hurtowni — brak możliwości nowych modeli lub korekt analitycznych bez kosztownego reprocessingu.
- Wszelkie zmiany lub błędy w transformacji wymagają ponownego pobrania i przetworzenia danych u źródła.
- Trudności w spójności historycznej — brak “raw data” do ponownych analiz.
- Podejście mniej dostępne dla osób spoza zespołu inżynierii (transformacje poza SQL/SaaS).
💡 Przykład zastosowania
ETL:
Instytucja finansowa korzysta z narzędzia SSIS do pobierania dziennych danych o transakcjach, filtruje niepotrzebne rekordy i zarządza typami pól przed załadowaniem do hurtowni Oracle. Dane w hurtowni zawierają tylko zdefiniowane wcześniej miary i wymiarów — ponowna zmiana raportu wymaga kosztownego reprocessingu całości źródeł.
ELT:
Start-up e-commerce wykorzystuje Airbyte i dbt do ładowania wszystkich danych clickstream “as is” do BigQuery, gdzie analitycy samodzielnie modelują i testują transformacje SQL bez dotykania oryginalnych rekordów. Firma zyskuje szybki czas wdrożenia oraz natychmiastowy dostęp do surowej historii.
🤖 Porównanie narzędzi ETL i ELT
Szczegółowa porównywarka narzędzi, w tym integracje ze źródłami i miejsca docelowymi dostępna tutaj:
📌 Źródła
- Arkusz porównawczy narzędzi ETL/ELT – Airbyte
- Porównanie narzędzi ETL – Airbyte Blog
- dbt: ETL vs ELT
👽 Brudnopis
- ETL: transformacja upstream, stricte pipeline, schema on write, bardziej kontrola jakości
- ELT: raw data, transformacje SQL/dbt, versionowanie, elastyczny downstream
- Nowoczesne integratory (Fivetran, Airbyte, Meltano), warehouse’y (BigQuery, Snowflake)
- Różnice kosztowe, wydajnościowe, team skills
- Przykład: startup vs korporacja, e-commerce vs bankowość