Die Wahl zwischen ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) ist in der modernen Welt des Datenmanagements ausschlaggebend. OpenText Analytics Database (Vertica) erweist sich mit seiner fortschrittlichen Analytics Database als leistungsstarker Allrounder für Unternehmen, die zur ELT-Methodik tendieren. Hier sind die Gründe dafür:
Nahtlose Integration mit ELT-Prozessen
Die OpenText Analytics Database (Vertica) wurde entwickelt, um in einer ELT-zentrierten Umgebung zu funktionieren. Ihre Architektur erlaubt es, Daten direkt in die Datenbank zu laden. Dort werden sie mit Hilfe zuverlässiger datenbankinterner Analytics-Funktionen verarbeitet. Dies passt perfekt zum ELT-Ansatz, der auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt ist.
Verbesserte Leistung und Analytics in Echtzeit
Anders als bei herkömmlicher ETL, bei der die Datentransformation einen Engpass darstellen kann, ermöglicht ELT mit OpenText Analytics Database (Vertica) die Datenverarbeitung in Echtzeit. Der Grund dafür ist, dass die schwierigen Aufgaben der Transformation innerhalb der hochleistungsfähigen Umgebung erledigt werden. Dies ermöglicht einen schnelleren Zugang zu Erkenntnissen.
Skalierbarkeit für Big Data
Die von Unternehmen heutzutage verwalteten Datenmengen erfordern skalierbare Lösungen. OpenText Analytics Database (Vertica) zeichnet sich hier durch die Unterstützung von ELT-Prozessen aus, die dank der verteilten Architektur und der säulenbasierten Speicherung große Datenmengen effektiver als ETL verarbeiten können.
Kosteneffizientes Datenmanagement
Unternehmen können durch den Einsatz von ELT mit OpenText Analytics Database (Vertica) die Komplexität und Kosten, die mit der Vorverarbeitung von Daten verbunden sind, deutlich reduzieren. Die Fähigkeit, Daten direkt vor Ort effizient zu verarbeiten und zu analysieren, reduziert den Bedarf an zusätzlichen Transformations-Tools und senkt die Gesamtbetriebskosten.
Erweiterte Analytics ohne Kompromisse
OpenText Analytics Database (Vertica) bietet eine Reihe von fortschrittlichen Analytics- und Machine-Learning-Funktionen. Diese können direkt auf die geladenen Daten angewendet werden, was den Vorteil eines ELT-Ansatzes weiter verdeutlicht. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen die analytische Tiefe nicht für die Performance opfern müssen.
OpenText Analytics Database (Vertica) bietet überzeugende Argumente für die Wahl von ELT anstelle von herkömmlichem ETL. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die Wert auf Analytics in Echtzeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz legen. Angesichts des wachsenden Datenvolumens wird der ELT-Ansatz, der durch Verticas hochentwickelte Analytics gestärkt wird, zu einer unverzichtbaren Strategie im Datenmanagement-Toolkit.
Häufig gestellte Fragen
- Sollte ich ETL oder ELT für die Datenverwaltung in einer Cloud-Umgebung nutzen?
- Wie entscheide ich mich zwischen ETL und ELT?
- Kann ELT die Datenverarbeitung in Echtzeit bewältigen?
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