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ETL vs ELT: ¿Cuál es mejor? La guía definitiva (2024)

28 de mayo 2024.

ETL (extraer, transformar, cargar) ha sido el enfoque tradicional para el análisis y el almacenamiento de datos durante las últimas dos décadas. Sin embargo, hoy también tenemos la opción de ELT (extraer, cargar, transformar) un enfoque alternativo al procesamiento de datos. Desde el inicio de ELT, siempre ha habido un debate sobre cuál es el mejor enfoque.

El objetivo de este blog es poner fin al debate ETL vs ELT, de una vez por todas.

ETL vs ELT: Enfrentamiento

ETL y ELT son importantes integración de datos estrategias con caminos divergentes hacia el mismo objetivo: hacer que los datos sean accesibles y procesables para los tomadores de decisiones. Si bien ambos desempeñan un papel fundamental, sus diferencias fundamentales pueden tener implicaciones importantes para el procesamiento, el almacenamiento y el análisis de datos.

Primero exploremos qué sucede cuando se intercambian la “T” y la “L”.

¿Qué es ETL?

¿Qué es ETL?

Antes de elegir entre ETL y ELT, es importante comprender el significado de cada término.

¿Entonces ¿Qué es ETL??

ETL ha sido tradicionalmente un paso importante en el proceso de integración de datos, que ayuda a transferir datos desde fuentes de datos dispares al destino de destino.

ETL comienza con la extracción de datos de diferentes fuentes en un espacio de preparación. Es posible que estos datos no siempre sean uniformes y, a menudo, se encuentran en diferentes formatos. La transferencia de estos datos directamente al destino suele provocar errores. Por lo tanto, es mejor limpiarlo y validarlo, para que solo los datos de calidad lleguen al destino final.

Después de la transformación, los datos limpios se cargan en los destinos especificados.

ETL es esencial en los procesos modernos de inteligencia empresarial, ya que permite integrar datos sin procesar, estructurados o no estructurados, de diferentes fuentes en una sola ubicación para extraer información empresarial.

Algunas personas a menudo hacen la pregunta, "¿Está ETL desactualizado?"

La respuesta a esto depende de las necesidades de una organización, como cuántos sistemas de datos tienen, si necesitan transformar estos datos, si necesitan acceso oportuno a los datos compilados, etc.

Antes de profundizar en cuándo ETL es una mejor opción, primero comprenda qué es ELT.

¿Qué es ELT?

¿Qué es ELT?

ELT El significado es bastante diferente de ETL. La etapa inicial de ELT funciona de la misma manera que ETL, lo que significa que los datos sin procesar se extraen primero de distintas fuentes de datos. A diferencia de ETL, donde los datos se transforman primero antes de cargarse, en ELT, los datos se cargan directamente en el destino y luego se transforman dentro del destino, como por ejemplo un almacenamiento de datos.

El principal beneficio de este enfoque es que los usuarios de datos pueden acceder fácilmente a todos los datos sin procesar cuando los necesiten.

Es importante tener en cuenta que las herramientas de BI no pueden utilizar big data sin procesarlos. Entonces, el siguiente paso es limpiar y estandarizar los datos. El almacén ETL normaliza los datos almacenados para preparar paneles e informes comerciales personalizados.

En comparación con ETL, ELT reduce considerablemente el tiempo de carga. Además, ELT es un método más eficiente en cuanto a recursos, ya que aprovecha las capacidades de procesamiento del destino.

ELT es más adecuado para bases de datos en la nube, plataformas de almacenamiento y almacenes de datos como Copo de nieve or Desplazamiento al rojo de Amazon porque estas plataformas tienen la capacidad de almacenar datos sin procesar de forma masiva.

Proceso ETL versus proceso ELT

Proceso ETL 

Proceso ETL

An Proceso ETL se puede utilizar para diversos casos de uso, como migración de datos, integración o simplemente replicación de datos.

De todos modos, el proceso básico comienza con la extracción de datos, mediante la cual los datos se extraen de fuentes dispares y luego se trasladan a un área de preparación para su transformación. Ahora bien, existen varios tipos de transformaciones que se pueden aplicar a estos datos, según el caso de uso. Por ejemplo, si los datos provienen de dos fuentes diferentes, una transformación de unión los combinará.

Los datos también deben limpiarse y validarse antes de enviarlos al destino final.

Una vez hecho esto, finalmente se carga en el destino, que puede ser otra base de datos o un almacén. Los usuarios pueden elegir entre múltiples opciones, principalmente carga completa y carga incremental. En carga completa, todos los datos se cargan a la vez, mientras que en la segunda opción, los datos se cargan por lotes.

Esto crea una canalización organizada, con un recorrido claro para los datos desde el punto A al punto B.

Proceso ELT

proceso elt

El proceso ELT comienza de la misma manera que el ETL, es decir, con la extracción de datos. Una vez que se extraen los datos, se trasladan a un área de preparación, que puede ser una ubicación de almacenamiento temporal dentro del sistema de destino o un sistema de almacenamiento separado. La preparación es esencial para la validación de los datos y para garantizar la coherencia de los datos antes de cargarlos en el repositorio de destino.

El siguiente paso es definir el esquema para las tablas de datos dentro del repositorio de destino. En este paso, los usuarios deben crear tablas y definir tipos de datos de columnas. Luego, los datos se cargan en el repositorio de destino utilizando herramientas y tecnologías, como scripts de carga basados ​​en SQL, canalizaciones de datos, o herramientas ELT sin código como Astera Centerprise.

Arquitectura ETL versus ELT: 8 diferencias clave

Arquitectura ETL frente a ELT

Veamos algunas de las diferencias clave entre ambos enfoques.

  • Proceso de transformación

El orden del proceso de transformación es una diferencia importante entre ELT y ETL. El enfoque ETL procesa y transforma los datos antes de cargarlos. Alternativamente, las herramientas ELT no transforman los datos inmediatamente después de la extracción. En su lugar, cargan los datos en el almacén tal como están. Los analistas de datos pueden elegir los datos que necesitan y transformarlos antes del análisis.

  • Tamaño de datos

Una diferencia importante entre ETL y ELT es el tamaño de los datos. Los almacenes ETL funcionan mejor con conjuntos de datos más pequeños. Sin embargo, los sistemas ELT pueden manejar una gran cantidad de datos.

  • Tiempo de carga de datos

La arquitectura ETL frente a ELT también difiere en términos del tiempo total de espera para transferir datos sin procesar al almacén de destino. ETL es un proceso que requiere mucho tiempo porque los equipos de datos primero deben cargarlos en un espacio intermediario para su transformación. Después de eso, el equipo de datos carga los datos procesados ​​en el destino.

La arquitectura ELT ofrece soporte para datos no estructurados. Por lo tanto, elimina la necesidad de transformación antes de la carga. Por lo tanto, los usuarios pueden realizar transferencias directamente a un almacén de datos, lo que hace que ELT consuma menos tiempo.

  • Tiempo de análisis de datos

Otra diferencia entre ETL y ELT es el tiempo necesario para realizar el análisis. Dado que los datos en un almacén ETL se transforman, los analistas de datos pueden analizarlos sin demoras. Pero los datos presentes en un almacén ELT no se transforman. Por lo tanto, los analistas de datos deben transformarlos cuando sea necesario. Este enfoque aumenta el tiempo de espera para el análisis de datos.

  • Cumplimiento

Los ciberataques afectaron a 155.8 millones Individuos estadounidenses solo en 2020. Para reducir el riesgo de robo de datos, las empresas deben seguir CCPA, GDPR, HIPAA y otras regulaciones de privacidad de datos. Es por eso que el cumplimiento es un factor crítico en el debate entre ETL y ELT.

Herramientas ETL elimine la información confidencial antes de cargarla en el almacén. De este modo se impide el acceso no autorizado a los datos. Por otro lado, las herramientas ELT cargan el conjunto de datos en el almacén sin eliminar información confidencial. Por tanto, estos datos son más vulnerables a las violaciones de seguridad.

  • Soporte de datos no estructurados 

El soporte de datos no estructurados es otra diferencia destacada entre ETL y ELT. La integración ETL es compatible con relacional Sistemas de gestión de bases de datos. Por lo tanto, no admite datos no estructurados. En otras palabras, no puede integrar datos no estructurados sin transformarlos.

El proceso ELT está libre de tales limitaciones. Puede transferir datos estructurados y no estructurados en el almacén sin problemas.

  • Complejidad de la Transformación

Otra diferencia es la complejidad de la transformación. El enfoque ELT permite mover grandes cantidades de datos al destino objetivo. Sin embargo, no puede enviar ciertas transformaciones avanzadas, como tipos específicos de nombres o análisis de direcciones, a la base de datos subyacente. Por lo tanto, deben realizarse en el servidor provisional. En ocasiones, esto puede resultar en un "pantano de datos". Es un desafío ordenar y limpiar manualmente estos datos masivos almacenados en un solo lugar.

El enfoque tradicional de ETL simplifica mucho el proceso. Es porque puede limpiar los datos en lotes antes de cargarlos.

  • Disponibilidad de herramientas y expertos 

Desde Astera Centerprise Para SSIS e Informatica PowerCenter, hay una gran variedad de tipos diferentes de herramientas ETL disponibles en el mercado. Dado que esta tecnología existe desde hace décadas, las empresas pueden aprovechar al máximo estas herramientas eficaces. Pero no podemos decir lo mismo del ELT, una tecnología relativamente nueva. Como resultado, hay recursos y herramientas ELT limitados disponibles para satisfacer las necesidades de los clientes. Además, hay muchos expertos en ETL disponibles en el mercado, mientras que la fuerza laboral experta en ELT es escasa.

La siguiente tabla proporciona algunas diferencias adicionales.

Parámetros de comparación ETL ELT
Facilidad de adopción ETL es un proceso bien desarrollado que se utiliza desde hace más de 20 años y los expertos en ETL están fácilmente disponibles. ELT es una tecnología nueva, por lo que puede resultar difícil encontrar expertos y desarrollar un canal de ELT.
Tamaño de datos ETL es mejor para manejar conjuntos de datos similares que requieren transformaciones complejas. ELT es más adecuado cuando se trata de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados.
Orden del proceso Las transformaciones de datos ocurren después de la extracción en el área de preparación. Después de la transformación, los datos se cargan en el sistema de destino. Los datos se extraen, se cargan en el sistema de destino y luego se transforman.
Proceso de transformación El área de preparación está ubicada en la soluciones ETL servidor. El área de preparación se encuentra en la base de datos de origen o de destino.
Tiempo de carga Los tiempos de carga de ETL son más largos que los de ELT porque es un proceso de varias etapas: (1) cargas de datos en el área de preparación, (2) se llevan a cabo transformaciones, (3) cargas de datos en el almacén de datos. La carga de datos ocurre más rápido porque no hay que esperar por las transformaciones y los datos solo se cargan una vez en el sistema de destino.

ETL vs ELT: pros y contras

Echemos un vistazo a algunos pros y contras notables:

Beneficios de una canalización ETL

  • Tuberías ETL suelen ser mejores para la limpieza, validación y transformación de datos antes de cargarlos en un sistema de destino.
  • Con los canales ETL, puede agregar fácilmente sus datos de múltiples sistemas de origen en un formato único y consistente..
  • 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 usar de manera más eficiente sin conflicto de rendimiento con la base de datos.
  • Las canalizaciones ETL le permiten aplicar transformaciones de datos complejas. Si sus datos requieren una lógica empresarial compleja o cambios significativos en la estructura de datos antes de que sean utilizables, ETL proporciona un entorno más controlado para estas transformaciones.
  • ETL reduce significativamente la complejidad y los requisitos de recursos de la analítica, ya que las transformaciones se aplican antes de que se carguen los datos, los datos en un sistema de destino.
  • Puede diseñar canalizaciones ETL para manejar la integración de datos por lotes y en tiempo real, y aprovechar la flexibilidad en el procesamiento de datos en función de requisitos específicos.

 Inconvenientes de ETL

  • Mantener los canales de ETL a lo largo del tiempo puede ser un desafío. A medida que las fuentes de datos evolucionan y los requisitos comerciales cambian, la lógica ETL debe actualizarse y probarse periódicamente.
  • If calidad de los datos Los problemas no se detectan ni abordan durante el proceso ETL, pueden propagarse a los sistemas posteriores, lo que lleva a análisis y decisiones incorrectos.
  • Existe el riesgo de pérdida de datos o de omisión de información si las reglas de transformación no se diseñan y prueban cuidadosamente.
  • El proceso ETL puede consumir muchos recursos y requerir una importante potencia informática y capacidad de almacenamiento, especialmente para grandes conjuntos de datos.

Beneficios de un oleoducto ELT

  • ELT le permite ser más flexible, ya que puede almacenar datos sin procesar y sin procesar en un almacén de datos o lago de datos y utilizarlos para múltiples propósitos y análisis.
  • El enfoque ELT prioriza la carga de datos sobre la transformación de datos. Como resultado, los datos se pueden cargar rápidamente en el sistema de destino, haciéndolos disponibles para su análisis antes.
  • ELT es mejor para datos no estructurados, ya que utiliza un enfoque de esquema en lectura, donde puede ingerir datos sin requisitos estrictos de esquema.
  • Los canales de ELT proporcionan la base para proyectos de análisis avanzado, aprendizaje automático y ciencia de datos, ya que permiten a los científicos de datos acceder y manipular datos sin procesar para crear modelos e información.
  • Las canalizaciones ELT pueden simplificar los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) descargando transformaciones de datos complejas al almacén de datos de destino.
  • La mejor parte de las canalizaciones ELT es que no hay menos riesgo de pérdida de datos ya que los datos sin procesar se cargan directamente en el sistema de destino.

Desventajas del ELT

  1. Los canales de ELT pueden vincular a una organización a soluciones de almacenamiento de datos específicas, lo que podría conducir a una dependencia del proveedor y una flexibilidad limitada.
  2. Las transformaciones se repiten para diferentes casos de uso analítico, lo que podría generar redundancia en los esfuerzos de procesamiento de datos.
  3. Los datos sin procesar cargados en un almacén de datos pueden ser menos accesibles y más desafiantes para los usuarios comerciales y analistas de datos, lo que significa más esfuerzos para crear vistas y transformaciones fáciles de usar.
  4. Los procesos de ELT a menudo no incluyen verificaciones y transformaciones integrales de la calidad de los datos antes de que los datos se carguen en el sistema de destino, lo que requiere herramientas o soporte adicionales para gestión de la calidad de los datos.
  5. ELT a menudo depende de soluciones de almacenamiento de datos, cuya operación puede resultar costosa, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos, ya que los costos de almacenamiento, las tarifas de licencia y los costos de infraestructura pueden volar rápidamente.

ETL vs ELT: ¿Cuál es la mejor estrategia de gestión de datos?

No hay un corte claro”mejor estrategia". El enfoque que elija depende de su situación específica. datos de gestión • Requisitos. Aquí es cuando ETL sería una mejor opción comparado con ELT:

  1. Existen preocupaciones sobre la privacidad:

Debe proteger la información confidencial antes de cargar datos en un destino. ETL reduce el riesgo de fugas de información confidencial. Además, garantiza que su organización no viole los estándares de cumplimiento.

  1. La visibilidad histórica es importante:

Los datos históricos proporcionan una visión holística de los procesos de negocio. Desde clientes hasta proveedores, ofrece información detallada sobre las relaciones con las partes interesadas. ETL es la mejor opción para este propósito. Puede ayudar a preparar paneles personalizados e informes precisos.

  1. Los datos están en un formato estructurado:

Si no está seguro de cuándo utilizar ETL, determine la naturaleza de los datos. ETL es más adecuado cuando los datos están estructurados. Si bien puede usar ETL para estructurar datos no estructurados, no puede usarlo para pasar datos no estructurados al destino de destino.

  1. Necesita datos históricos:

Necesita un seguimiento de auditoría integral y un seguimiento histórico de los cambios de datos, ya que los procesos ETL le permiten capturar y registrar actividades de transformación.

  1. La agregación de datos es importante:

Agregar y resumir datos de múltiples fuentes o con diferentes granularidades es un requisito clave, ya que ETL le permite crear conjuntos de datos agregados durante la fase de transformación.

  1. Está trabajando con sistemas heredados:

Se trata de sistemas heredados que requieren transformaciones de datos para cumplir con el esquema de destino.

Por otro lado, Recomendamos utilizar ELT cuando:

  1. La disponibilidad de datos es una prioridad:

Está trabajando con grandes volúmenes de datos, ELT es su mejor opción, ya que puede cargar datos en el almacén de destino, ya sea estructurados o no estructurados.

  1. Los analistas de datos son expertos en ELT:

Su organización cuenta con expertos en ELT, ya que no es tan fácil encontrar expertos en ELT ya que la tecnología aún está evolucionando.

  1. El presupuesto no es un problema:

El proceso ELT le permite cargar información sin transformaciones. Sin embargo, construir un oleoducto ELT puede ser más técnico y costoso en comparación con ETL. Una organización con un presupuesto suficiente puede optar por este enfoque.

  1. Se requiere almacenamiento de datos sin procesar:

Desea conservar datos sin procesar e inalterados para análisis históricos o futuros, ya que ELT carga datos en el repositorio de destino antes de transformarlos, lo que le permite mantener un registro de los datos originales.

  1. La escalabilidad es importante para usted:

Necesita manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, ya que ELT puede aprovechar la escalabilidad del almacenamiento de datos basado en la nube y los recursos de los almacenes de datos en la nube para realizar transformaciones.

  1. Se requiere procesamiento en tiempo real o casi en tiempo real:

Sus requisitos de procesamiento de datos exigen transformaciones o actualizaciones de baja latencia, ya que ELT le permite cargar datos tan pronto como estén disponibles y aplicar transformaciones posteriormente.

  1. El esquema cambia con frecuencia:

Se esperan cambios frecuentes en el esquema o estructura de datos, ya que ELT se adapta a los cambios de esquema de manera más flexible ya que las transformaciones se realizan dentro del repositorio de destino.

  1. CEstán involucradas transformaciones complejas:

Sus transformaciones de datos son complejas y requieren procesamiento avanzado, como modelos de aprendizaje automático o marcos de análisis de big data, que ELT puede respaldar de manera efectiva.

Obtenga lo mejor de ambos con Astera Centerprise

Astera Centerprise logo

ETL y ELT preparan datos para un análisis detallado. Independientemente del método que elija, Astera Centerprise puede satisfacer sus necesidades

Su GUI rica en funciones funciona bien con la mayoría de los sistemas operativos, incluidos Windows y Linux. Este solución de integración de datos es fácil de usar tanto para desarrolladores competentes como para analistas de datos novatos. No es necesario escribir código complejo para realizar la tarea deseada. En su lugar, puede realizar operaciones avanzadas con la ayuda de funciones de arrastrar y soltar.

El software acelera el proceso de integración de datos mediante el uso óptimo de los recursos. Puede extraer y transformar datos de fuentes dispares sin problemas. Además, viene con un programador de trabajos incorporado para automatizar los flujos de trabajo.

Autores:

  • Rabia Hatim
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