El automatizado, Sin código Pila de datos
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ELT: extraer, cargar y transformar: una guía completa
El surgimiento de aplicaciones y plataformas digitales ha llevado a la prevalencia de datos no estructurados, tanto que más del 80% de los datos empresariales no están estructurados. Almacenar y analizar estos datos es complejo porque no es legible por máquina y debe estructurarse para su procesamiento. Por lo tanto, las empresas modernas deben reevaluar sus prácticas de administración de datos para aprovechar de manera eficiente los conocimientos de misión crítica.
ELT: un enfoque más nuevo y eficaz
Durante décadas, las organizaciones han utilizado Extraer, transformar y cargar (ETL) para integrar datos almacenados en sistemas de origen dispares. Sin embargo, el volumen, la variedad y la velocidad de datos cada vez mayores que presenta la era de los grandes datos exigen un enfoque diferente. Muchos arquitectos de datos ahora se inclinan por extraer, cargar y transformar (ELT), que es más adecuado para la pila de datos moderna.
ELT es un moderno integración de datos enfoque que ha revolucionado el proceso de gestión de datos. El blog analiza cómo funciona ELT, la evolución de ETL a ELT, por qué este último se ha convertido en un enfoque más popular y si los dos enfoques pueden coexistir.
ELT vs ETL: ¿Cuál es la diferencia?
- ETL y ELT implican tres pasos, es decir, la extracción de datos, y cargando. Sin embargo, la diferencia entre los dos enfoques es el orden en que los datos se transforman y se cargan en el sistema o la base de datos de destino.
- En ETL tradicional, los datos se transforman en un área de preparación, es decir, antes de que se carguen en un destino, lo que aumenta significativamente el tiempo de carga y genera ineficiencias.
- En ELT, los datos se transforman después de cargarlos, eliminando así la rigidez subyacente asociada con tipos y formatos de datos específicos.
- ELT se usa principalmente en los modernos datos de gestión arquitecturas, como lagos de datos y plataformas de datos basadas en la nube, donde el sistema o la base de datos de destino tiene el poder de procesamiento y las capacidades para manejar la transformación de grandes cantidades de datos.
El advenimiento del almacenamiento de datos en la nube y los lagos de datos
El surgimiento de fuentes de datos no convencionales como IoT, redes sociales e imágenes satelitales, y el consiguiente aumento en el volumen, la variedad y la velocidad de los datos, ha acelerado la adopción de la nube, ya que las empresas modernas desean aprovechar los almacenes de datos y los lagos de datos en la nube para procesar y Almacenamiento de datos.
Los almacenes de datos en la nube como Snowflake, Amazon Redshift o Google Big Query están diseñados para cumplir con los requisitos de administración de datos modernos. Pueden almacenar fácilmente datos sin procesar y manejar transformaciones en la aplicación a escala. Estos almacenes se utilizan en combinación con plataformas de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Almacenamiento en Azure Bloby Plataforma Google Cloud.
ELT en la Era de la Nube
Combinar ELT y almacenes de datos en la nube es el mejor enfoque para procesar datos. A medida que los datos pasan de las fuentes a las plataformas de almacenamiento y los almacenes de datos, ELT garantiza que su integridad permanezca intacta. Además, permite una ingesta más rápida de datos no estructurados y mejora su interpretación para obtener más valor de ellos.
Además, ELT facilita el seguimiento del linaje de datos, lo que permite a los analistas de datos comprender dónde se originaron los datos y rastrear los errores hasta la causa raíz.
ELT se adapta de manera única al almacenamiento de datos en la nube, ya que las soluciones en la nube pueden ingerir datos de manera eficiente, almacenarlos de manera segura, manejar transformaciones alojadas en la nube y luego cargarlos en el tablero de datos preferido para análisis e informes.
Beneficios de ELT
Flexibilidad
ELT ofrece una mayor flexibilidad en comparación con ELT. Permite a los usuarios almacenar cualquier tipo de información, incluidos los datos no estructurados, sin transformarlos ni estructurarlos. Además, los usuarios no necesitan crear procesos ETL complejos antes de la ingesta de datos.
ELT también es más flexible en términos de adaptar las canalizaciones según el cambio en los requisitos del caso de uso, ya que la transformación de datos es el paso final, a diferencia de ETL, donde cualquier cambio posterior requeriría que toda la canalización de datos se construya desde cero.
Velocidad
ELT trata eficazmente el problema de congestión asociado con grandes volúmenes de datos. A diferencia de ETL, donde los datos de esquemas predefinidos solo se pueden cargar y almacenar, ELT facilita el almacenamiento de datos con diseños dinámicos y esquemas flexibles.
Dado que la lógica de transformación se lleva hasta el final en ELT, los datos se pueden cargar de inmediato y consumir en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida.
Accesibilidad
ELT es un enfoque centrado en el consumidor que permite a los usuarios empresariales participar en la gestión de datos. Cuando los datos se cargan directamente en un almacén de datos, los analistas comerciales y de datos pueden ver y manipular directamente los datos sin procesar del sistema en la nube según los requisitos del caso de uso.
Dado que la mayoría de los almacenes de datos en la nube están basados en SQL, los usuarios comerciales pueden ejecutar sus consultas de manera eficiente sin pérdida de datos durante la transferencia.
ETL y ELT- ¿Sustitutos o complementos?
Si bien ETL y ELT se consideran alternativas, estos enfoques no se excluyen mutuamente. Si bien este último resuelve muchos de los problemas de ETL, llamarlo el sustituto podría no ser exacto. Ambos enfoques tienen ventajas y desventajas, y su eficacia depende del tipo de activos de datos y requisitos comerciales.
Por ejemplo, si necesita integrar datos con información comercial confidencial, ETL debe ser su enfoque de integración de datos preferido, ya que le permite estructurar, transformar, manipular y proteger los datos según los requisitos antes de cargarlos en el destino de destino. Por otro lado, cuando trabaja con grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes, donde cualquier ralentización puede afectar negativamente el rendimiento comercial, debe elegir ELT.
Por lo tanto, es seguro decir que ELT y ETL pueden coexistir y son vitales para el éxito organizacional. En lugar de ver a los dos como sustitutos, debe verlos como contrapartes para aprovechar la inteligencia comercial esencial para el crecimiento.
Características a tener en cuenta en las herramientas ELT
Es importante elegir la herramienta ELT adecuada para su organización. Aquí hay algunas características que debe tener en cuenta antes de invertir en uno:
- Arquitectura sin código
Una herramienta ELT debe proporcionar el mismo nivel de usabilidad tanto a los desarrolladores como a los usuarios empresariales sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Una herramienta ELT sin código reduce la dependencia del equipo de TI y proporciona facilidad de uso y accesibilidad a la información, lo que permite a las empresas aprovechar información valiosa de manera rápida y eficiente.
- Automatización
Una empresa típica procesa grandes volúmenes de datos diariamente. Realizar tareas similares repetidamente desperdicia tiempo, recursos y esfuerzo. Una herramienta ELT debe tener capacidades de automatización y orquestación para que pueda programar trabajos de integración y transformación fácilmente, ya sea un flujo de datos simple o un flujo de trabajo complejo.
- Conectividad a múltiples fuentes de datos
Los trabajos de ELT se vuelven más fáciles cuando una herramienta ofrece conectividad nativa a varias fuentes y destinos. Antes de comprar una herramienta, consulte la biblioteca de conectores que admite. Idealmente, una herramienta ELT debería tener conectividad nativa a bases de datos en la nube populares y plataformas de almacenamiento como Amazon S3, Azure Blob, Snowflake y Amazon Redshift, entre otras.
Construcción de oleoductos ELT con Astera Centerprise
Astera Centerprise es una herramienta de integración de datos sin código con un potente motor ETL/ELT. Con AsteraELT de o modo de optimización pushdown, puede enviar la lógica de transformación a la base de datos de origen o de destino cuando residen en el mismo servidor. Aquí está el por qué Astera Centerprise es la solución ELT perfecta:
- Compatibilidad con varias plataformas en la nube, como Snowflake, Redshift, Amazon S3 y Blob Storage, lo que lo convierte en la opción perfecta para entornos en la nube.
- Dos modos de empuje hacia abajo: empuje hacia abajo parcial y total. AsteraEl algoritmo inteligente de decide cuál de los dos se adapta mejor al desempeño de un trabajo.
- El modo ELT ejecuta consultas SQL generadas automáticamente en el destino.
- Compatibilidad con SQL nativo para transformaciones, incluidos unir, agregar, unir, enrutar, cambiar, varios tipos de búsquedas y estrategias de escritura de bases de datos.
AsteraLas funcionalidades de ELT, junto con potentes capacidades de orquestación y automatización del flujo de trabajo, aceleran la integración de grandes volúmenes de datos y minimizan la latencia. Con Astera Centerprise, puede aprovechar el poder de ELT y optimizar el rendimiento incluso de los flujos de datos más complejos.
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