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.

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 ambos enfoques pueden coexistir.

¿Qué es ELT?

Extraer, cargar y transformar (ELT) es una tecnología moderna integración de datos Proceso que implica extraer datos de varias fuentes, cargarlos en un sistema de destino y luego transformarlos dentro de ese entorno. El paso de transformación incluye la limpieza, la estructuración y la optimización de los datos para el análisis y la elaboración de informes. ELT aprovecha la potencia de procesamiento de los almacenes de datos y lagos de datos modernos, lo que permite un manejo eficiente de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Este enfoque se utiliza comúnmente en arquitecturas basadas en la nube, lo que permite a las organizaciones almacenar datos sin procesar y aplicar transformaciones según sea necesario.

Cómo funciona el ELT

ELT sigue un proceso de tres pasos que optimiza el movimiento y el procesamiento de datos dentro de entornos nativos de la nube.

1. Extraer

El primer paso implica recuperar datos sin procesar de múltiples fuentes, como:

• Bases de datos relacionales (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• API y servicios web (por ejemplo, REST, SOAP)
• Archivos planos (por ejemplo, CSV, JSON, XML)
• Fuentes de transmisión (por ejemplo, Kafka, sensores de IoT, registros de eventos)

Estos datos se extraen en su formato nativo y, a menudo, no están estructurados o son semiestructurados. El proceso de extracción puede realizarse en lotes o en secuencias en tiempo real, según el caso de uso.

2. carga

Una vez extraídos, los datos sin procesar se cargan directamente en un sistema de almacenamiento, como:

• Almacenes de datos en la nube (por ejemplo, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Fecha lagos (por ejemplo, Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Marcos de procesamiento distribuido (por ejemplo, Apache Hadoop, Apache Spark)

El objetivo de este paso es mover los datos rápidamente sin modificarlos, lo que permite una ingesta y un almacenamiento más rápidos. Muchas plataformas ELT utilizan técnicas de carga paralela para optimizar el rendimiento y reducir los cuellos de botella.

3. Transformar

Después de la carga, los datos se procesan para que sean utilizables para la elaboración de informes, análisis y toma de decisiones. Este paso puede incluir tareas como organizar, limpiar, estandarizar y enriquecer los datos. ELT permite realizar transformaciones mediante una variedad de herramientas, incluidas funciones de base de datos integradas, consultas SQL y soluciones de procesamiento de datos sin código o con poco código. Dado que los almacenes de datos en la nube modernos brindan potencia informática a pedido, las transformaciones se pueden ejecutar de manera eficiente a escala sin afectar las velocidades de extracción y carga.

ELT vs ETL: ¿Cuál es la diferencia?

Tanto ETL como ELT implican tres pasos: Extracción, , y cargando. La diferencia fundamental entre ambos radica en cuando y donde Se produce una transformación de datos.

• ETL transforma datos antes cargando: En este enfoque, los datos se extraen de las fuentes, se procesan en un área de almacenamiento y luego se cargan en el sistema de destino. Esto garantiza que solo se almacenen datos estructurados, limpios y optimizados, lo que hace que la ETL sea ideal para los almacenes de datos tradicionales que requieren una gobernanza de datos estricta y esquemas predefinidos. Dado que las transformaciones ocurren fuera del sistema de destino, la ETL a menudo requiere recursos de procesamiento dedicados y tiempo adicional para la preparación de los datos.

• ELT transforma datos después de cargando: En este caso, los datos sin procesar se cargan primero en el sistema de destino (normalmente, un almacén de datos en la nube o un lago de datos) y se transforman según sea necesario. Esto elimina la necesidad de un área de almacenamiento externo, lo que traslada la carga de trabajo computacional al sistema de destino. La ELT se utiliza habitualmente en arquitecturas de datos modernas que manejan grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que permite un procesamiento de datos más flexible y análisis en tiempo real.

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ELT en la Era de la Nube

El aumento de fuentes de datos no convencionales (dispositivos de IoT, redes sociales e imágenes satelitales) ha provocado una explosión en el volumen, la variedad y la velocidad de los datos. Para manejar este aumento, las empresas están recurriendo a almacenes de datos en la nube (por ejemplo, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) y plataformas de almacenamiento en la nube (por ejemplo, Amazon S3, Almacenamiento de blobs de Azure, Google Cloud Storage) para una gestión de datos escalable y de alto rendimiento.

En este entorno que prioriza la nube, ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se ha convertido en el enfoque preferido para procesar datos.

Es especialmente adecuado para entornos de nube porque:

• Optimizado para procesamiento en plataforma: A diferencia de las bases de datos tradicionales, los almacenes en la nube modernos pueden realizar transformaciones de manera eficiente y a gran escala. ELT aprovecha esto al cargar primero los datos sin procesar y aplicar las transformaciones dentro del almacén.
• Ingesta de datos más rápida y escalable: ELT acelera el proceso de carga al eliminar los cuellos de botella de la transformación, lo que facilita la ingesta de datos de gran volumen, en tiempo real o no estructurados.
• La retención de datos sin procesar favorece la flexibilidad: Dado que ELT carga datos en su forma original, las organizaciones pueden transformarlos de múltiples maneras para diversos casos de uso analítico, modelos de IA y requisitos de cumplimiento.

Beneficios de ELT

• Rendimiento y eficiencia mejorados – Los almacenes de datos en la nube utilizan procesamiento paralelo y computación distribuida para gestionar las transformaciones, lo que permite tiempos de ejecución más rápidos y una mejor utilización de los recursos en comparación con los flujos de trabajo ETL tradicionales.

• Optimizado para arquitecturas de datos modernas – ELT se alinea con las arquitecturas modernas de lagos y casas de datos, lo que permite a las empresas almacenar y procesar diversos formatos de datos de manera eficiente y, al mismo tiempo, respaldar análisis e informes en tiempo real.

• Reducción de la latencia de datos – ELT permite la disponibilidad de datos en tiempo real o casi en tiempo real cargándolos primero y transformándolos dentro de la plataforma en la nube. Esto garantiza que las empresas puedan actuar con la información más actualizada en lugar de esperar a que se completen los procesos ETL por lotes.

• Estrategia de datos flexible y preparada para el futuro – ELT almacena datos sin procesar antes de la transformación, lo que permite a las empresas reprocesarlos y adaptarlos a medida que surgen nuevos requisitos analíticos, regulaciones o casos de uso, lo que garantiza una flexibilidad a largo plazo y maximiza el valor de los datos.

• Mayor accesibilidad – Los usuarios comerciales y analistas pueden interactuar directamente con datos sin procesar en almacenes en la nube, lo que permite la exploración y el análisis de datos por autoservicio sin depender de equipos de TI para conjuntos de datos previamente transformados.

• Costos operativos más bajos – Dado que ELT utiliza recursos de computación en la nube para las transformaciones, las empresas pueden minimizar los costos de infraestructura al eliminar la necesidad de servidores ETL separados y reducir el movimiento de datos, lo que genera menores gastos operativos.

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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

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1. 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.
2. 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.
3. El modo ELT ejecuta consultas SQL generadas automáticamente en el destino.
4. Compatibilidad con SQL nativo para transformaciones, incluidos unir, agregar, unir, enrutar, cambiar, varios tipos de búsquedas y estrategias de escritura de bases de datos.

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