Для чего нужен ELT

ELT (Extract, Load, Transform) — это подход к обработке данных, при котором данные сначала извлекаются из источников, загружаются в хранилище (например, облачное), а затем трансформируются.

Ключевые преимущества:

• Гибкость: Данные загружаются в сыром виде, что позволяет менять логику трансформации без повторного извлечения.
• Масштабируемость: Современные облачные хранилища (BigQuery, Snowflake) справляются с большими объемами.
• Скорость: Загрузка происходит быстрее, так как не требует предварительной обработки.

Пример:

# Extract (извлечение данных из API)
import requests
data = requests.get("https://api.example.com/data").json()

# Load (загрузка в хранилище)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_parquet("s3://bucket/raw_data.parquet")

# Transform (трансформация в хранилище)
# SQL-запрос в BigQuery:
# SELECT user_id, COUNT(*) as orders 
# FROM raw_data 
# GROUP BY user_id

Когда использовать:

• Большие объемы данных.
• Частые изменения в бизнес-логике.
• Облачная инфраструктура.

В отличие от ETL, ELT лучше подходит для современных data lake и data warehouse.