ETL का मतलब है एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड। दशकों से डेटा को डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करने का यह मानक तरीका रहा है। एक्सट्रैक्ट स्रोत सिस्टम से डेटा खींचता है। ट्रांसफॉर्म डेटा को साफ करता है, उसकी पुष्टि करता है और उसे लक्ष्य स्कीमा में बदलता है। लोड डेटा को वेयरहाउस में लिखता है। यह ट्रांसफॉर्मेशन लोडिंग से पहले, एक अलग प्रोसेसिंग सर्वर पर होता है। वेयरहाउस को साफ, संरचित डेटा प्राप्त होता है।

ETL टूल्स का विकास हुआ है। शुरुआती ETL को SQL और स्क्रिप्ट्स में मैन्युअल रूप से कोड किया जाता था। Informatica और DataStage जैसे व्यावसायिक टूल्स ने ग्राफिकल इंटरफेस और शेड्यूलिंग की सुविधा जोड़ी। Apache NiFi और Talend जैसे ओपन-सोर्स विकल्पों ने इसकी पहुँच को व्यापक बनाया। पैटर्न वही रहता है: एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड। ETL अभी भी सही विकल्प है जब लक्ष्य सिस्टम ट्रांसफॉर्मेशन वर्कलोड को संभाल नहीं सकता, जब लोडिंग से पहले डेटा वॉल्यूम को कम करने की आवश्यकता होती है, या जब नियामक आवश्यकताओं के अनुसार संवेदनशील डेटा को नियंत्रित वातावरण से बाहर निकलने से पहले ट्रांसफॉर्म करना आवश्यक होता है। यह उन पुराने सिस्टमों में भी आम है जहाँ डेटा वेयरहाउस सीमित कंप्यूटिंग क्षमता वाला एक पारंपरिक उपकरण है। क्लाउड वेयरहाउस और ELT के उदय ने ETL के प्रभुत्व को कम किया है, लेकिन इसे पूरी तरह खत्म नहीं किया है। कई संगठन दोनों का उपयोग करते हैं। पुराने सिस्टम और संवेदनशील डेटा के लिए ETL और क्लाउड-नेटिव पाइपलाइनों के लिए ELT। पैटर्न अप्रचलित नहीं है। यह कई विकल्पों में से एक है।

ईटीएल विशेषताएँ

• पहले रूपांतरण करें — लोड करने से पहले डेटा को साफ किया जाता है
• पृथक प्रसंस्करण — समर्पित सर्वर पर रूपांतरण
• कम मात्रा — केवल आवश्यक डेटा ही वेयरहाउस तक पहुंचता है
• स्थापित — दशकों के उपकरण और पद्धतियाँ
• पारंपरिक गोदामों के साथ काम करता है - विरासत के अनुकूल

ईटीएल एक क्लासिक पैटर्न है। यह अभी भी काम करता है। यह हमेशा सबसे अच्छा विकल्प नहीं होता, लेकिन यह शायद ही कभी गलत होता है।