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 acabar con el debate ETL vs. ELT, de una vez por todas.

Cree canalizaciones ETL automatizadas y sin código en 5 minutos 

Investigar Como

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.

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

¿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?

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 

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

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 los tipos de datos de las columnas. A continuación, los datos se cargan en el repositorio de destino mediante herramientas y tecnologías, como scripts de carga basados ​​en SQL. canalizaciones de datos, o herramientas ELT sin código como Astera Generador de canalizaciones de datos.

Descubra cómo una herramienta ELT sin código puede acelerar la integración de datos

¡Pruébalo ahora!

Arquitectura ETL versus ELT: 8 diferencias clave

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 y ELT también difieren 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 intermedio 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 de 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.

• De cumplimiento:

Los ciberataques afectaron a 155.8 millones Solo en 2020, las personas físicas de EE. UU. Para reducir el riesgo de robo de datos, las empresas deben cumplir con la CCPA, el RGPD, la HIPAA y otras normativas de privacidad de datos. Por eso, el cumplimiento normativo es un factor fundamental 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 Desde Data Pipeline Builder hasta SSIS e Informatica PowerCenter, en el mercado hay una gran variedad de herramientas ETL diferentes. Dado que esta tecnología existe desde hace décadas, las empresas pueden aprovechar al máximo estas herramientas efectivas. Pero no podemos decir lo mismo de 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 ETL disponibles en el mercado, mientras que la fuerza laboral experta en ELT es escasa.

ETL vs. ELT: factores clave a tener en cuenta al elegir uno

La elección entre ETL y ELT depende de varios factores:

• Volumen y variedad de datos: ELT es mejor para manejar conjuntos de datos grandes y diversos, mientras que ETL funciona bien para datos estructurados.
• Velocidad de procesamiento: ELT permite una ingestión más rápida, mientras que ETL puede ser más lento debido a las transformaciones iniciales.
• Cumplimiento y seguridad: ETL proporciona un mayor control sobre la gobernanza de datos antes del almacenamiento, algo esencial para el cumplimiento normativo.
• Infraestructura y costos: ELT aprovecha la escalabilidad de la nube pero puede requerir más almacenamiento, mientras que ETL reduce las necesidades de almacenamiento mediante el preprocesamiento.

La siguiente tabla proporciona algunas diferencias adicionales.

Casos de uso específicos de la industria:

• Banca financiera: ETL garantiza el estricto cumplimiento de los marcos regulatorios como GDPR y PCI DSS.
• Cuidado de la salud: ETL es ideal para procesar registros confidenciales de pacientes, manteniendo el cumplimiento de HIPAA.
• Comercio electrónico y venta minorista: ELT permite el análisis de clientes en tiempo real, aprovechando los almacenes en la nube.
• Medios y transmisión: ELT procesa datos no estructurados de gran volumen para recomendaciones de contenido personalizadas.

ETL vs. ELT: ventajas y desventajas

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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. Están implicadas 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.

¿ETL o ELT? ¿Qué tal ETL? y ¿Técnico en Enfermería?

El debate entre ETL y ELT las posiciona como estrategias de integración de datos opuestas, pero muchas empresas modernas adoptan un enfoque híbrido que aprovecha las fortalezas de ambas. Este método permite a las organizaciones optimizar el rendimiento, los costos y la escalabilidad en función de cargas de trabajo, tipos de datos e infraestructura específicos.

Cómo funciona el enfoque híbrido

En un modelo híbrido, la ETL se utiliza para datos estructurados y de misión crítica que requieren transformaciones antes de cargarlos en un sistema de destino, mientras que la ELT se aplica a conjuntos de datos sin procesar a gran escala que se benefician de la potencia de procesamiento basada en la nube. Un flujo de trabajo típico podría verse así:

1. Procesamiento ETL inicial – Los datos se extraen de los sistemas operativos (por ejemplo, ERP, CRM) y se someten a transformaciones críticas, como limpieza, enriquecimiento y estandarización de datos, antes de cargarse en una base de datos intermedia o de preparación.
2. Ejecución de ELT basada en la nube – Grandes volúmenes de datos sin procesar, no estructurados o semiestructurados (por ejemplo, registros, transmisiones de IoT, feeds de redes sociales) se cargan en un almacén de datos en la nube (por ejemplo, Snowflake, BigQuery, Redshift) y se transforman utilizando herramientas de análisis o procesamiento basadas en SQL.
3. Orquestación y automatización – Una herramienta de orquestación de canalización de datos garantiza una ejecución fluida, enrutando dinámicamente los datos a través de ETL o ELT en función de las reglas comerciales, las necesidades de rendimiento y las consideraciones de costos.

Casos de uso del enfoque híbrido

• Servicios financieros: ETL se utiliza para transformar informes regulatorios antes de su almacenamiento, mientras que ELT permite el análisis de riesgos en tiempo real sobre datos transaccionales sin procesar.
• Comercio electrónico y venta minorista: ETL procesa datos estructurados de productos y ventas para uso operativo, mientras que ELT respalda la previsión de la demanda y el análisis del sentimiento del cliente.
• Salud y ciencias biológicas: ETL garantiza el cumplimiento de HIPAA y otras regulaciones, mientras que ELT facilita el análisis avanzado de datos de pacientes para investigación.
• Fabricación e IoT: ETL procesa datos ERP estructurados para informes, mientras que ELT ayuda a analizar datos de sensores IoT a gran escala para mantenimiento predictivo.

Por qué las empresas están adoptando el ETL-ELT híbrido

1. Optimización del rendimiento – Las transformaciones computacionalmente intensivas ocurren en el entorno más eficiente, ya sea antes o después de la carga.
2. Eficiencia de costo – El aprovechamiento de ELT nativo de la nube reduce los costos de procesamiento local, mientras que el uso de ETL para transformaciones selectivas minimiza los gastos de almacenamiento en la nube.
3. Flexibilidad y escalabilidad – Las organizaciones pueden adaptarse en función de la evolución de los volúmenes de datos, los requisitos reglamentarios y los avances tecnológicos.

Al combinar ETL y ELT, las empresas logran una estrategia de integración de datos equilibrada y eficiente adaptada a sus necesidades.

Obtenga lo mejor de ambos mundos con Astera Generador de canalización de datos

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

Como solución de integración de datos sin código, basada en la nube y basada en IA, Astera Data Pipeline Builder simplifica y optimiza las operaciones de ETL y ELT. Administre sus procesos de ETL, ELT y preparación de datos mediante funciones intuitivas basadas en la nube. Combine sus flujos de trabajo de datos, conéctese a más de 100 fuentes y luego cree y automatice flujos de trabajo mediante comandos simples en inglés.

Con preparación de datos en la nube y soporte para todas las latencias, Astera Data Pipeline Builder es un recurso poderoso para una integración de datos rápida y confiable. Configurar una demostración or habla con nuestro equipo para obtener más información.

Simplifique ETL, maximice la eficiencia: tome el control de su viaje de integración de datos hoy

Descargue su prueba gratuita