Je hoort het vaak: data is het nieuwe goud. Maar net zoals bij goud moet je eerst graven, zuiveren en verwerken voor je er echt iets aan hebt. Bij ideeds helpen we organisaties om die ‘gouden’ basis voor hun data op te bouwen. Daarbij komen we altijd weer uit bij een belangrijke keuze: gaan we voor ETL of ELT?
Beide termen duiken vaak op in gesprekken over dashboards, rapporten of moderne dataplatformen. Maar wat betekenen ze precies? En waarom is het verschil belangrijk?
Wat is ETL?
ETL staat voor Extract, Transform, Load.
- Extract (ophalen)
Je haalt gegevens op uit verschillende bronnen, zoals Excelbestanden, boekhoudsoftware of CRM-systemen. - Transform (bewerken)
Die ruwe gegevens worden opgeschoond, aangevuld en klaargemaakt voor analyse. - Load (opslaan)
De bewerkte gegevens worden opgeslagen in een centrale databank (bijvoorbeeld een datawarehouse), klaar om rapporten op te maken.
Deze aanpak is vooral handig als je precies wil bepalen hoe je data eruitziet voor je ermee aan de slag gaat. Denk aan bedrijven met vaste rapporten of strikte kwaliteitsnormen.
Wat is ELT?
ELT draait de volgorde een beetje om: Extract, Load, Transform
- Extract (ophalen)
Je haalt de gegevens op zoals bij ETL. - Load (opslaan)
Maar in plaats van ze eerst te bewerken, zet je ze meteen in een krachtig dataplatform, zoals Snowflake of Google BigQuery. - Transform (bewerken)
Pas daarna worden de gegevens bewerkt – in dat platform zelf.
Deze methode is populair geworden dankzij de sterke prestaties van moderne cloudplatformen. Ze maken het makkelijk om veel en complexe data snel te verwerken.
Hoe maak je de juiste keuze?
Je vertrekt best niet vanuit technologie, maar vanuit je businessbehoeften. Stel jezelf enkele vragen: Welke rapporten moeten er komen? Hoe vaak verandert je data? Hoe snel heb je inzichten nodig?
Daarnaast zijn beide opties ook telkens goed voor een bepaalde situatie:
ETL past goed bij jou als:
- Je werkt met vaste rapporten
- Datakwaliteit cruciaal is
- Je vooral gestructureerde gegevens gebruikt
ELT is dan weer beter als:
- Je met moderne cloudsystemen werkt
- Je snel en flexibel wil schakelen
- Je data vaak verandert of uit verschillende bronnen komt
ETL of ELT is geen zwart-witverhaal. De juiste keuze hangt af van jouw context, doelstellingen en datavolwassenheid. Waar de ene organisatie nood heeft aan controle en voorspelbaarheid, zoekt de andere vooral flexibiliteit en snelheid.
Onze tip: denk niet in tools, maar in impact. Welke inzichten wil je genereren? Hoe snel moet je kunnen schakelen? En hoe schaalbaar wil je dat je data-aanpak is op langere termijn?
