ETL – Extract, Transform, Load

ETL là cách tiếp cận “truyền thống”, đã tồn tại từ thời hệ thống dữ liệu on-premise.

Quy trình hoạt động:

1. Extract: Trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn (CRM, ERP, file CSV, API).
2. Transform: Làm sạch, chuẩn hóa, tính toán trước (business logic, mapping, chuẩn hóa schema).
3. Load: Đưa dữ liệu đã được xử lý vào Data Warehouse hoặc Data Mart.

Ưu điểm:

• 🧹 Dữ liệu vào kho luôn “sạch” – giảm rủi ro gây ảnh hưởng đến báo cáo.
• 💡 Giảm tải cho Data Warehouse – chỉ lưu dữ liệu đã chuẩn hoá, tiết kiệm dung lượng lưu trữ.
• 🏛 Phù hợp cho doanh nghiệp truyền thống – nơi hạ tầng chưa hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn ngay trong DWH.

Nhược điểm:

• 🕒 Chậm hơn: Phải chờ xử lý xong trước khi load → dữ liệu không realtime.
• ⛓ Thiếu linh hoạt: Muốn thay đổi logic cần chỉnh lại pipeline, reprocess toàn bộ dữ liệu.
• 💰 Chi phí cao khi scale: Phải đầu tư hạ tầng xử lý trung gian (server, cluster riêng).

ELT – Extract, Load, Transform

ELT là “thế hệ mới”, ra đời cùng với sự phát triển của Cloud Data Warehouse.

Quy trình hoạt động:

1. Extract: Trích xuất dữ liệu như bình thường.
2. Load: Đưa dữ liệu thô vào DWH (BigQuery, Snowflake, Redshift).
3. Transform: Viết SQL, dùng dbt hoặc công cụ BI để biến đổi trực tiếp trong DWH.

Ưu điểm:

• ⚡ Nhanh chóng: Dữ liệu được load ngay → có thể truy vấn thô ngay lập tức.
• 🔄 Linh hoạt: Có thể thay đổi logic transform bất kỳ lúc nào mà không cần rebuild toàn pipeline.
• 📈 Tận dụng sức mạnh Cloud: BigQuery, Snowflake xử lý petabyte dữ liệu dễ dàng.

Nhược điểm:

• 💵 Chi phí compute cao: Transform trong DWH sẽ tiêu tốn tài nguyên compute → tăng chi phí nếu không tối ưu.
• 🔧 Yêu cầu kiến thức DWH tốt: Cần hiểu cách viết SQL tối ưu để tránh quá tải.

Khi Nào Chọn ETL? Khi Nào Chọn ELT?

📌 Chọn ETL khi:

• Dữ liệu cần xử lý phức tạp, yêu cầu bảo mật trước khi lưu vào kho.
• Hệ thống chưa sử dụng DWH mạnh mẽ (hoặc DWH tính phí cao theo compute).
• Muốn giữ DWH chỉ lưu dữ liệu đã chuẩn hóa, sạch sẽ.

📌 Chọn ELT khi:

• Sử dụng Cloud DWH hiện đại (BigQuery, Snowflake, Redshift Spectrum).
• Cần dữ liệu gần realtime, giảm độ trễ xử lý.
• Đội ngũ quen với SQL và muốn linh hoạt thử nghiệm business logic.

Xu Hướng 2025 – ELT Lên Ngôi

Năm 2025, xu hướng rõ ràng nghiêng về ELT-first. Các công ty ưu tiên đưa dữ liệu vào DWH càng sớm càng tốt, sau đó mới xử lý theo nhu cầu. Điều này phù hợp với triết lý Modern Data Stack:

• Dữ liệu thô → lưu vào Data Lake/DWH.
• Xử lý và model hóa dữ liệu bằng dbt, Looker, hoặc trực tiếp qua SQL.
• Giảm độ phức tạp của pipeline, tăng khả năng scale và kiểm soát chi phí.

Tuy nhiên, ETL vẫn giữ vai trò trong các ngành đòi hỏi tuân thủ nghiêm ngặt (ngân hàng, y tế) – nơi dữ liệu phải được xử lý/ẩn danh trước khi lưu trữ

📌 Kết luận:

Nếu bạn là Data Engineer, hãy bắt đầu bằng cách nắm vững ETL, nhưng sớm chuyển sang ELT khi hệ thống phát triển. Hãy tận dụng sức mạnh Cloud, dbt, và orchestration tool như Airflow để xây dựng pipeline linh hoạt, sẵn sàng cho nhu cầu phân tích & AI trong tương lai.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com