ELT: Extrair, Carregar e Transformar – Um Guia Completo

O surgimento de aplicativos e plataformas digitais levou à prevalência de dados não estruturados, tanto que mais de 80% dos dados corporativos não são estruturados. Armazenar e analisar esses dados é complexo porque não é legível por máquina e deve ser estruturado para processamento. Portanto, as empresas modernas devem reavaliar suas práticas de gerenciamento de dados para aproveitar com eficiência os insights de missão crítica.

ELT — Uma abordagem mais recente e mais eficaz

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.

ELT é um moderno integração de dados abordagem que revolucionou o processo de gerenciamento de dados. O blog discute como o ELT funciona, a evolução do ETL para o ELT, por que este último se tornou uma abordagem mais popular e se as duas abordagens podem coexistir.

ELT vs. ETL: Qual é a diferença?

• ETL e ELT envolvem três etapas, ou seja, extração de dados, transformação, e carregando. No entanto, a diferença entre as duas abordagens é a ordem na qual os dados são transformados e carregados no sistema ou banco de dados de destino.
• No ETL tradicional, os dados são transformados em uma área de staging, ou seja, antes de serem carregados para um destino, o que aumenta significativamente o tempo de carregamento e leva a ineficiências.
• No ELT, os dados são transformados após serem carregados, eliminando assim a rigidez subjacente associada a tipos e formatos de dados específicos.
• ELT é usado principalmente em gestão de dados arquiteturas, como data lakes e plataformas de dados baseadas em nuvem, em que o sistema ou banco de dados de destino tem poder de processamento e recursos para lidar com a transformação de grandes quantidades de dados.

O Advento do Cloud Data Warehousing e Data Lakes

O aumento de fontes de dados não convencionais, como IoT, mídia social e imagens de satélite, e o consequente aumento no volume, variedade e velocidade de dados aceleraram a adoção da nuvem, pois as empresas modernas desejam aproveitar os data warehouses e data lakes na nuvem para processar e armazenamento de dados.

Armazéns de dados na nuvem, como Snowflake, Amazon Redshift ou Google Big Query, são projetados para atender aos requisitos modernos de gerenciamento de dados. Eles podem armazenar facilmente dados brutos e lidar com transformações no aplicativo em escala. Esses armazéns são usados ​​em combinação com plataformas de armazenamento em nuvem, como Amazon S3, Armazenamento de Blobs do Azure e Plataforma Google Cloud.

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ELT na era da nuvem

Combinar ELT e armazéns de dados na nuvem é a melhor abordagem para o processamento de dados. À medida que os dados se movem de fontes para plataformas de armazenamento e data warehouses, o ELT garante que sua integridade permaneça intacta. Além disso, permite a ingestão mais rápida de dados não estruturados e aprimora sua interpretação para extrair mais valor deles.

Além disso, o ELT facilita o rastreamento da linhagem de dados, o que permite que os analistas de dados entendam a origem dos dados e rastreiem os erros até a causa raiz.

O ELT se adapta exclusivamente ao armazenamento de dados em nuvem, pois as soluções em nuvem podem ingerir dados com eficiência, armazená-los com segurança, lidar com transformações hospedadas na nuvem e, em seguida, carregá-los no painel de dados preferido para análises e relatórios.

Benefícios do ELT

Flexibilidade

O ELT oferece maior flexibilidade em comparação com o ELT. Ele permite que os usuários armazenem qualquer tipo de informação, incluindo dados não estruturados, sem transformá-los e estruturá-los. Além disso, os usuários não precisam criar processos ETL complexos antes da ingestão de dados.

O ELT também é mais flexível em termos de customização de pipelines de acordo com a mudança nos requisitos do caso de uso, já que a transformação de dados é a etapa final — ao contrário do ETL, onde quaisquer alterações subsequentes exigiriam que todo o pipeline de dados fosse criado do zero.

Velocidade

O ELT lida efetivamente com o problema de congestionamento associado a grandes volumes de dados. Ao contrário do ETL, onde os dados de esquemas predefinidos só podem ser carregados e armazenados, o ELT facilita o armazenamento de dados com layouts dinâmicos e esquemas flexíveis.

Como a lógica de transformação é levada até o fim no ELT, os dados podem ser carregados imediatamente e consumidos em tempo real, permitindo uma tomada de decisão mais rápida.

Acessibilidade

O ELT é uma abordagem centrada no consumidor que permite que os usuários corporativos participem do gerenciamento de dados. Quando os dados são carregados diretamente em um data warehouse, os analistas de negócios e dados podem visualizar e manipular diretamente os dados brutos do sistema em nuvem, dependendo dos requisitos do caso de uso.

Como a maioria dos data warehouses em nuvem são baseados em SQL, os usuários corporativos podem executar suas consultas com eficiência sem perda de dados durante a transferência.

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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Astera Centerprise é uma ferramenta de integração de dados sem código com um poderoso mecanismo ETL/ELT. Com Asterade ELT ou modo de otimização de empilhamento, você pode enviar a lógica de transformação para o banco de dados de origem ou destino quando eles residirem no mesmo servidor. Aqui está o porquê Astera Centerprise é a solução ELT perfeita:

1. Suporte para várias plataformas de nuvem, como Snowflake, Redshift, Amazon S3 e armazenamento de Blob, tornando-o perfeito para ambientes de nuvem.
2. Dois modos pushdown: pushdown parcial e total. AsteraO algoritmo inteligente do programa decide qual dos dois se adapta melhor ao desempenho de um trabalho.
3. O modo ELT executa consultas SQL geradas automaticamente no destino.
4. Suporte SQL nativo para transformações, incluindo junção, agregação, união, rota, comutador, vários tipos de pesquisas e estratégias de gravação de banco de dados.

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