Durante décadas, as organizações usaram Extraia, transforme e carregue (ETL) para integrar dados armazenados em sistemas de origem diferentes. No entanto, o crescente volume, variedade e velocidade de dados apresentados pela era do big data exigem uma abordagem diferente. Muitos arquitetos de dados agora estão inclinados a extrair, carregar e transformar (ELT), que é mais adequado para a pilha de dados moderna.

O blog discute como o ELT funciona, a evolução do ETL para ELT, por que este último se tornou uma abordagem mais popular e se as duas abordagens podem coexistir.

O que é o ELT?

Extrair, Carregar e Transformar (ELT) é um moderno integração de dados processo que envolve extrair dados de várias fontes, carregá-los em um sistema de destino e, em seguida, transformá-los dentro desse ambiente. A etapa de transformação inclui limpeza, estruturação e otimização dos dados para análise e relatórios. O ELT aproveita o poder de processamento de data warehouses e data lakes modernos, permitindo o manuseio eficiente de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. Essa abordagem é comumente usada em arquiteturas baseadas em nuvem, permitindo que as organizações armazenem dados brutos e apliquem transformações conforme necessário.

Como funciona o ELT

O ELT segue um processo de três etapas que otimiza a movimentação e o processamento de dados em ambientes nativos da nuvem.

1. Extrair

O primeiro passo envolve recuperar dados brutos de várias fontes, como:

• Bancos de dados relacionais (por exemplo, MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• APIs e serviços web (por exemplo, REST, SOAP)
• arquivos simples (por exemplo, CSV, JSON, XML)
• Fontes de streaming (por exemplo, Kafka, sensores IoT, logs de eventos)

Esses dados são extraídos em seu formato nativo e geralmente são desestruturados ou semiestruturados. O processo de extração pode ser realizado em lotes ou fluxos em tempo real, dependendo do caso de uso.

2. Carga

Uma vez extraídos, os dados brutos são carregados diretamente em um sistema de armazenamento, como:

• Armazéns de dados na nuvem (por exemplo, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift)
• Data lagos (por exemplo, Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)
• Estruturas de processamento distribuído (por exemplo, Apache Hadoop, Apache Spark)

O objetivo desta etapa é mover dados rapidamente sem modificá-los, permitindo ingestão e armazenamento mais rápidos. Muitas plataformas ELT usam técnicas de carregamento paralelo para otimizar o desempenho e reduzir gargalos.

3. Transformar

Após o carregamento, os dados são processados ​​para torná-los utilizáveis ​​para relatórios, análises e tomada de decisões. Esta etapa pode incluir tarefas como organizar, limpar, padronizar e enriquecer os dados. O ELT permite que as transformações sejam realizadas usando uma variedade de ferramentas, incluindo funções de banco de dados integradas, consultas SQL e soluções de processamento de dados sem código ou com pouco código. Como os modernos armazéns em nuvem fornecem poder de computação sob demanda, as transformações podem ser executadas de forma eficiente em escala sem impactar as velocidades de extração e carregamento.

ELT vs. ETL: Qual é a diferença?

ETL e ELT envolvem três etapas: Extração, transformação, e carregamento. A diferença fundamental entre os dois está em quando e onde ocorre a transformação de dados.

• ETL transforma dados antes carregando: Nessa abordagem, os dados são extraídos de fontes, processados ​​em uma área de preparação e, então, carregados no sistema de destino. Isso garante que apenas dados estruturados, limpos e otimizados sejam armazenados, tornando o ETL ideal para data warehouses tradicionais que exigem governança de dados rigorosa e esquemas predefinidos. Como as transformações ocorrem fora do sistema de destino, o ETL geralmente requer recursos de processamento dedicados e tempo adicional para preparação de dados.

• ELT transforma dados depois de carregando: Aqui, os dados brutos são primeiro carregados no sistema de destino (normalmente um data warehouse ou data lake na nuvem) e transformados conforme necessário. Isso elimina a necessidade de uma área de preparação externa, transferindo a carga de trabalho computacional para o sistema de destino. O ELT é comumente usado em arquiteturas de dados modernas que lidam com grandes volumes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, permitindo processamento de dados mais flexível e análises em tempo real.

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ELT na era da nuvem

O aumento de fontes de dados não convencionais — dispositivos de IoT, mídia social e imagens de satélite — levou a uma explosão no volume, variedade e velocidade de dados. Para lidar com esse aumento, as empresas estão se voltando para data warehouses em nuvem (por exemplo, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) e plataformas de armazenamento em nuvem (por exemplo, Amazon S3, Armazenamento de Blob do Azure, Google Cloud Storage) para gerenciamento de dados escalável e de alto desempenho.

Neste ambiente que prioriza a nuvem, o ELT (Extract, Load, Transform) se tornou a abordagem preferida para processamento de dados.

É particularmente adequado para ambientes de nuvem porque:

• Otimizado para processamento na plataforma: Diferentemente de bancos de dados tradicionais, os modernos warehouses em nuvem podem executar transformações em escala de forma eficiente. O ELT tira vantagem disso carregando dados brutos primeiro e aplicando transformações dentro do warehouse.
• Ingestão de dados mais rápida e escalável: O ELT acelera o processo de carregamento eliminando gargalos de transformação, facilitando a ingestão de dados de alto volume, em tempo real ou não estruturados.
• A retenção de dados brutos oferece suporte à flexibilidade: Como o ELT carrega dados em seu formato original, as organizações podem transformá-los de diversas maneiras para vários casos de uso analítico, modelos de IA e requisitos de conformidade.

Benefícios do ELT

• Desempenho e eficiência aprimorados – Os data warehouses em nuvem usam processamento paralelo e computação distribuída para lidar com transformações, permitindo tempos de execução mais rápidos e melhor utilização de recursos em comparação aos fluxos de trabalho ETL tradicionais.

• Otimizado para arquiteturas de dados modernas – O ELT se alinha com arquiteturas modernas de data lake e lakehouse, permitindo que as empresas armazenem e processem diversos formatos de dados de forma eficiente, ao mesmo tempo em que oferecem suporte a análises e relatórios em tempo real.

• Latência de dados reduzida – O ELT permite a disponibilidade de dados em tempo real ou quase em tempo real, carregando-os primeiro e transformando-os dentro da plataforma de nuvem. Isso garante que as empresas possam agir com as informações mais atualizadas em vez de esperar que os processos de ETL em lote sejam concluídos.

• Estratégia de dados flexível e à prova do futuro – O ELT armazena dados brutos antes da transformação, permitindo que as empresas reprocessem e adaptem os dados conforme novos requisitos analíticos, regulamentações ou casos de uso surgem, garantindo flexibilidade a longo prazo e maximizando o valor dos dados.

• Maior acessibilidade – Usuários empresariais e analistas podem interagir diretamente com dados brutos em armazéns na nuvem, permitindo exploração e análise de dados de autoatendimento sem depender de equipes de TI para conjuntos de dados pré-transformados.

• Custos operacionais mais baixos – Como o ELT utiliza recursos de computação em nuvem para transformações, as empresas podem minimizar os custos de infraestrutura eliminando a necessidade de servidores ETL separados e reduzindo a movimentação de dados, resultando em menores despesas operacionais.

ETL e ELT- Substitutos ou Complementos?

Embora ETL e ELT sejam considerados alternativas, essas abordagens não são mutuamente exclusivas. Embora o último resolva muitos dos problemas do ETL, chamá-lo de substituto pode não ser preciso. Ambas as abordagens têm vantagens e desvantagens, e sua eficácia depende do tipo de ativos de dados e requisitos de negócios.

Por exemplo, se você precisar integrar dados com informações comerciais confidenciais, o ETL deve ser sua abordagem de integração de dados preferida, pois permite estruturar, transformar, manipular e proteger os dados de acordo com os requisitos antes de carregá-los no destino de destino. Por outro lado, quando você estiver trabalhando com grandes volumes de dados provenientes de várias fontes, onde qualquer lentidão pode afetar negativamente o desempenho dos negócios, você deve escolher o ELT.

Portanto, é seguro dizer que ELT e ETL podem coexistir e são vitais para o sucesso organizacional. Em vez de ver os dois como substitutos, você deve vê-los como contrapartes para alavancar a inteligência de negócios essencial para o crescimento.

Recursos a serem observados nas ferramentas ELT

É importante escolher a ferramenta ELT certa para sua organização. Aqui estão alguns recursos que você precisa ter em mente antes de investir em um:

1. Arquitetura livre de código

Uma ferramenta ELT deve fornecer o mesmo nível de usabilidade para desenvolvedores e usuários de negócios sem a necessidade de conhecimento técnico avançado. Uma ferramenta ELT sem código reduz a dependência da equipe de TI e oferece facilidade de uso e acessibilidade às informações, permitindo que as empresas aproveitem insights valiosos de forma rápida e eficiente.

2. Automação

Uma empresa típica processa grandes volumes de dados diariamente. Executar tarefas semelhantes repetidamente desperdiça tempo, recursos e esforço. Uma ferramenta ELT deve ter recursos de automação e orquestração para que você possa agendar trabalhos de integração e transformação facilmente, seja um fluxo de dados simples ou um fluxo de trabalho complexo.

3. Conectividade com várias fontes de dados

Os trabalhos ELT tornam-se mais fáceis quando uma ferramenta oferece conectividade nativa para várias fontes e destinos. Antes de comprar uma ferramenta, verifique a biblioteca de conectores que ela suporta. Idealmente, uma ferramenta ELT deve ter conectividade nativa com bancos de dados em nuvem populares e plataformas de armazenamento, como Amazon S3, Azure Blob, Snowflake e Amazon Redshift, entre outros.

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3. O modo ELT executa consultas SQL geradas automaticamente no destino.
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