ETL vs. ELT: ¿Cuál es la diferencia?

By |2021-09-21T12:49:10+00:0023rd agosto, 2020|

ETL son las siglas de Extract, Transform, and Load. Ha sido un proceso convencional para administrar las canalizaciones de datos durante años. Sin embargo, la creciente popularidad de los almacenes de datos contemporáneos basados ​​en la nube está cambiando la idea habitual de ETL en la dirección de ELT.

Entonces, ¿qué es ELT? ¿Cuál es la diferencia entre ETL y ELT? ¿La única diferencia radica en el orden en que realiza los pasos? ¡Por supuesto que no! Exploremos ETL vs. ELT en profundidad.

Todo lo que debe saber sobre ETL vs.ELT

Este artículo resolverá el dilema ETL vs. ELT y discutirá los pros y los contras de cada enfoque para descubrir cuál sería el más adecuado para su negocio. Además, describiremos las características básicas de la arquitectura ETL vs. ELT y obtendremos una comprensión básica de estos dos conceptos.

¿Qué es ETL?

La Proceso ETL incluye tres pasos importantes, que incluyen extracción, transformación y carga. Herramientas ETL recuperar datos de una base de datos y colocarlos en otra después de la transformación y los controles de calidad.

El primer paso en el marco de la arquitectura ETL se llama Extracción, que implica extraer datos de una fuente de datos. Durante esta fase, los datos se leen y recopilan, a menudo de numerosas fuentes, como bases de datos locales y en la nube, aplicaciones empresariales, sistemas de archivos y más.

Durante Transformación, los datos extraídos se convierten luego a un formato que sea aceptable para otra base de datos. La transformación de datos se realiza mediante expresiones, reglas, tablas de búsqueda o fusionando dos o más conjuntos de datos en esta etapa.

El ultimo paso es carga, que es el proceso de escribir o apilar los datos en la base de datos o el almacén de datos de destino.

ETL vs.ELT: explicación del diagrama de flujo del proceso ETL

El diagrama de flujo del proceso ETL

ETL es un componente esencial en los procesos modernos de inteligencia empresarial. Permite integrar datos estructurados o no estructurados de fuentes diferentes en una ubicación para extraer información empresarial. Algunas personas a menudo preguntan: "¿ETL está desactualizado?" La respuesta a esta pregunta tan extendida es que depende de las necesidades de una organización. Sin embargo, ETL tiene un lugar en el legado del almacén de datos y todavía es utilizado popularmente por empresas que no necesitan migrar a la nube.

¿Qué es el enfoque ELT?

ELT es un acrónimo de Extract, Load y Transform. Es un proceso que extrae datos de un sistema de origen a un sistema de destino, y luego la información se transforma para aplicaciones posteriores.

A diferencia de ETL, donde la transformación de datos ocurre en un área de preparación antes de ser cargados en el sistema de destino, ELT carga los datos sin procesar directamente en el sistema de destino y los convierte allí.

De esta manera, ELT es más beneficioso para el manejo de enormes conjuntos de datos y úselos para inteligencia empresarial y análisis de datos.

ETL vs ELT: el proceso ELT

En comparación con el proceso ETL, ELT reduce considerablemente el tiempo de carga. Además, en comparación con ETL, ELT es un método más eficiente en cuanto a recursos, ya que aprovecha la capacidad de procesamiento desarrollada en una configuración de almacenamiento de datos, lo que reduce el tiempo dedicado a la transferencia de datos. Después de comprender qué son ETL y ELT, sigamos adelante para ver cuál de los dos enfoques es el adecuado para usted.

ETL vs. ELT: Encontrar el enfoque correcto

Si debe usar ETL vs. ELT para un caso de uso de gestión de datos depende principalmente de tres cosas; las tecnologías de almacenamiento fundamentales, su arquitectura de almacenamiento de datos y la aplicación de un almacén de datos para su negocio.

Para ayudarlo a elegir entre los dos, veamos la diferencia entre ETL vs. ELT discutiendo las ventajas y desventajas de cada arquitectura de integración de datos, una por una.

Ventajas del proceso ETL

  • ETL puede equilibrar la capacidad y compartir la cantidad de trabajo con el sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).
  • Puede ejecutar operaciones complejas en un solo diagrama de flujo de datos utilizando mapas de datos.
  • Puede manejar la segregación y el paralelismo independientemente del modelo de datos, el diseño de la base de datos y la infraestructura del modelo de datos de origen.
  • Puede procesar datos mientras se transmiten desde el origen y cargar datos al destino incluso en lotes.
  • Puede conservar las plataformas de origen de datos actuales sin preocuparse por la sincronización de datos, ya que ETL no requiere la ubicación conjunta de los conjuntos de datos.
  • El proceso ETL extrae grandes cantidades de metadatos y puede ejecutarse en hardware SMP o MPP que se puede administrar y utilizar de manera más eficiente, sin que el rendimiento entre en conflicto con la base de datos.
  • En el proceso ETL de Business Intelligence (BI), la información se procesa una fila a la vez. Por lo tanto, funciona bien con la integración de datos en sistemas de terceros.
  • Debido al procesamiento en paralelo, el proceso ETL ofrece un rendimiento y una escalabilidad notables.

Desventajas del proceso ETL

  • ETL requiere un desembolso de hardware adicional a menos que lo ejecute en el servidor de la base de datos.
  • Debido al enfoque basado en filas, existe la posibilidad de un rendimiento reducido en el proceso ETL.
  • Necesitará habilidades y experiencia de expertos para implementar una herramienta propietaria de ETL.
  • Existe la posibilidad de una flexibilidad reducida debido a la dependencia de los proveedores de herramientas ETL.
  • Los datos deben transferirse a través de una capa adicional antes de que lleguen a la despensa de datos, a menos que sean solo una salida del proceso ETL.
  • No hay un control de errores programado o un mecanismo de recuperación en los procesos ETL tradicionales.

Ventajas del proceso ELT

  • Para una mejor escalabilidad, el proceso DWH ELT utiliza un motor RDBMS.
  • El rendimiento y la seguridad de los datos son mejores, ya que funciona con dispositivos de datos de alta gama como el clúster Hadoop, la nube o los dispositivos de datos.
  • En comparación con ETL, ELT necesita menos tiempo y recursos, ya que los datos se transforman y cargan en paralelo. El tamaño de los datos también puede ser enorme.
  • El proceso ELT no necesita un bloque de transformación discreto ya que el propio sistema de destino realiza este trabajo.
  • Dado que los datos de origen y destino están en la misma base de datos en ELT, retiene todos los datos en el RDBMS de forma permanente.

Inconvenientes del proceso ELT

  • Hay herramientas limitadas disponibles que ofrecen soporte completo para los procesos de ELT.
  • En el caso de ELT para almacenes de datos, hay una pérdida de información y estadísticas completas de monitoreo en tiempo de ejecución.
  • También hay una falta de modularidad debido al diseño basado en conjuntos para un rendimiento óptimo y la falta de funcionalidad y flexibilidad que resulta de ello.
etl vs etl

 ETL vs. ELT

ETL vs. ELT: punto clave

Aunque existen diferencias entre los procesos ETL y ELT, se utilizan para cumplir con el mismo requisito, es decir, preparar datos para analizarlos y utilizarlos para una toma de decisiones empresarial superior.

La forma más sencilla de resolver el ETL vs. ELT dilema y entender la diferencia entre ETL y ELT es comprender la 'T' en ambos enfoques. El factor clave que diferencia a los dos es cuándo y dónde se ejecuta el proceso de transformación.

Centerprise Demo

La implementación de un proceso ELT es más compleja en comparación con ETL. Sin embargo, ahora se favorece a ELT sobre ETL. El diseño y la ejecución de ELT pueden requerir algunos esfuerzos más, pero ofrece más beneficios que ETL a largo plazo.

En general, ELT es un proceso económico, ya que requiere menos recursos y requiere menos tiempo. Sin embargo, si el sistema de destino no es lo suficientemente robusto para ELT, ETL podría ser una opción más adecuada.

No estaría mal llamar a ELT el nuevo monarca en la gestión de datos, que está reemplazando gradualmente al proceso ETL. Al reemplazar ETL por ELT, las empresas pueden analizar mayores volúmenes de datos con menos mantenimiento y tiempo para impulsar la innovación basada en datos.