ETL (extrair, transformar, carregar) tem sido a abordagem tradicional para análise e armazenamento de dados nas últimas décadas. Contudo, hoje também temos a opção de ELT (extrair, carregar, transformar) uma abordagem alternativa ao processamento de dados. Desde o início do ELT, sempre houve um debate sobre qual seria a melhor abordagem.

O objetivo deste blog é acabar com o debate ETL vs. ELT de uma vez por todas.

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ETL x ELT: confronto final

ETL e ELT são importantes integração de dados estratégias com caminhos divergentes em direção ao mesmo objetivo – tornar os dados acessíveis e acionáveis ​​para os tomadores de decisão. Embora ambos desempenhem um papel fundamental, suas diferenças fundamentais podem ter implicações significativas no processamento, armazenamento e análise de dados.

Vamos explorar o que acontece quando o “T” e o “L” são trocados.

O que é ETL?

Antes de escolher entre ETL e ELT, é importante entender o significado de cada termo.

então, o que é ETL?

O ETL tem sido tradicionalmente uma etapa importante no processo de integração de dados, que ajuda a transferir dados de fontes de dados diferentes para o destino alvo.

O ETL começa com a extração de dados de diferentes fontes para um espaço de teste. Esses dados nem sempre podem ser uniformes e geralmente estão em formatos diferentes. Transferir esses dados diretamente para o destino muitas vezes leva a erros. Portanto, é melhor limpá-lo e validá-lo, para que apenas dados de qualidade cheguem ao destino final.

Após a transformação, os dados limpos são carregados no(s) destino(s) especificado(s).

ETL é essencial nos processos modernos de business intelligence, pois possibilita integrar dados brutos, estruturados ou não estruturados, de diferentes fontes em um único local para extrair insights de negócios.

Algumas pessoas costumam fazer a pergunta, “O ETL está desatualizado?”

A resposta para isso depende das necessidades de uma organização, como quantos sistemas de dados ela possui, se precisa transformar esses dados, se precisa acessar os dados compilados em tempo hábil, etc.

Antes de nos aprofundarmos em quando ETL é uma escolha melhor, primeiro entenda o que é ELT.

O que é o ELT?

ELT's o significado é bem diferente de ETL. O estágio inicial do ELT funciona da mesma maneira que o ETL, o que significa que os dados brutos são primeiro extraídos de diversas fontes de dados. Ao contrário do ETL, onde os dados são primeiro transformados antes de serem carregados, no ELT os dados são carregados diretamente no destino e depois transformados dentro do destino, como um data warehouse.

O principal benefício dessa abordagem é que os usuários de dados podem acessar facilmente todos os dados brutos sempre que precisarem.

É importante observar que as ferramentas de BI não podem usar big data sem processá-los. Portanto, o próximo passo é limpar e padronizar os dados. O armazém ETL normaliza os dados armazenados para preparar painéis personalizados e relatórios de negócios.

Comparado ao ETL, o ELT reduz consideravelmente o tempo de carregamento. Além disso, o ELT é um método mais eficiente em termos de recursos, pois aproveita as capacidades de processamento do destino.

O ELT é mais adequado para bancos de dados em nuvem, plataformas de armazenamento e data warehouses, como Floco de neve or Amazon RedShift porque essas plataformas têm capacidade de armazenar dados brutos em massa.

Processo ETL versus Processo ELT

Processo ETL 

An Processo ETL pode ser usado para vários casos de uso, como migração de dados, integração ou apenas replicação de dados.

Independentemente disso, o processo básico começa com a extração de dados, em que os dados são extraídos de fontes diferentes e depois movidos para uma área de preparação para transformação. Agora, existem vários tipos de transformações que podem ser aplicadas a esses dados, dependendo do caso de uso. Por exemplo, se os dados vierem de duas fontes diferentes, uma transformação de junção irá combiná-los.

Os dados também devem ser limpos e validados antes de serem enviados ao destino final.

Feito isso, ele é finalmente carregado no destino, que pode ser outro banco de dados, um warehouse. Os usuários podem escolher entre várias opções, principalmente carga total e carga incremental. No carregamento total, todos os dados são carregados de uma vez, enquanto na segunda opção os dados são carregados em lotes.

Isso cria um pipeline organizado, com uma jornada clara para os dados do Ponto A ao Ponto B.

Processo ELT

O processo ELT começa da mesma forma que o ETL, ou seja, com a extração de dados. Depois que os dados são extraídos, eles são movidos para uma área de preparação, que pode ser um local de armazenamento temporário dentro do sistema de destino ou um sistema de armazenamento separado. O preparo é essencial para validação de dados e para garantir a consistência dos dados antes de carregá-los no repositório de destino.

O próximo passo é definir o esquema para as tabelas de dados dentro do repositório de destino. Nesta etapa, os usuários têm que criar tabelas e definir tipos de dados de coluna. Os dados são então carregados no repositório de destino usando ferramentas e tecnologias, como scripts de carregamento baseados em SQL, pipelines de dados, ou ferramentas ELT sem código, como Astera Construtor de pipeline de dados.

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Arquitetura ETL vs. Arquitetura ELT: 8 diferenças principais

Vejamos algumas das principais diferenças entre as duas abordagens.

• Processo de transformação

A ordem do processo de transformação é uma diferença importante entre ELT e ETL. A abordagem ETL processa e transforma os dados antes de carregá-los. Como alternativa, as ferramentas ELT não transformam os dados logo após a extração. Em vez disso, eles carregam os dados no warehouse como estão. Os analistas de dados podem escolher os dados de que precisam e transformá-los antes da análise.

• Tamanho dos Dados

Uma grande diferença entre ETL e ELT é o tamanho dos dados. Os armazéns ETL funcionam melhor com conjuntos de dados menores. No entanto, os sistemas ELT podem lidar com uma enorme quantidade de dados.

• Tempo de carregamento de dados

A arquitetura ETL vs. ELT também difere em termos de tempo total de espera para transferir dados brutos para o warehouse de destino. ETL é um processo demorado porque as equipes de dados devem primeiro carregá-lo em um espaço intermediário para transformação. Depois disso, a equipe de dados carrega os dados processados ​​no destino.

A arquitetura ELT oferece suporte para dados não estruturados. Assim, elimina a necessidade de transformação antes do carregamento. Assim, os usuários podem transferir diretamente para um data warehouse, o que torna o ELT menos demorado.

• Tempo de Análise de Dados

Outra diferença entre ETL e ELT é o tempo necessário para executar a análise. Como os dados em um warehouse ETL são transformados, os analistas de dados podem analisá-los sem atrasos. Mas os dados presentes em um warehouse ELT não são transformados. Então, os analistas de dados precisam transformá-los quando necessário. Essa abordagem aumenta o tempo de espera para análise de dados.

• Compliance

Ataques cibernéticos afetaram 155.8 milhões Indivíduos dos EUA somente em 2020. Para reduzir o risco de roubo de dados, as empresas devem seguir CCPA, GDPR, HIPAA e outras regulamentações de privacidade de dados. É por isso que a conformidade é um fator crítico no debate ETL vs. ELT.

Ferramentas ETL remova informações confidenciais antes de carregá-las no armazém. Como resultado, isso evita o acesso não autorizado aos dados. Por outro lado, as ferramentas ELT carregam o conjunto de dados no armazém sem remover informações confidenciais. Portanto, esses dados ficam mais vulneráveis ​​a violações de segurança.

• Suporte a dados não estruturados 

O suporte a dados não estruturados é outra diferença importante entre o ETL e o ELT. A integração ETL é compatível com relacional Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados. Portanto, não oferece suporte a dados não estruturados. Em outras palavras, você não pode integrar dados não estruturados sem transformá-los.

O processo ELT está livre dessas limitações. Pode transferir dados estruturados e não estruturados no armazém sem aborrecimentos.

• Complexidade da Transformação

Outra diferença é a complexidade da transformação. A abordagem ELT permite mover grandes quantidades de dados para o destino alvo. No entanto, não é possível enviar determinadas transformações avançadas, como tipos específicos de nomes ou análise de endereços, para o banco de dados subjacente. Portanto, eles devem ser realizados no servidor temporário. Às vezes, isso pode resultar em um “pântano de dados”. É um desafio classificar e limpar manualmente esses dados em massa armazenados em um só lugar.

A abordagem tradicional de ETL torna o processo muito mais simples. É porque você pode limpar os dados em lotes antes de carregá-los.

• Disponibilidade de ferramentas e especialistas 

De Astera Data Pipeline Builder para SSIS e Informatica PowerCenter, uma miríade de diferentes tipos de ferramentas ETL estão disponíveis no mercado. Como essa tecnologia existe há décadas, as empresas podem aproveitar ao máximo essas ferramentas eficazes. Mas não podemos dizer isso sobre ELT, uma tecnologia relativamente mais nova. Como resultado, recursos e ferramentas ELT limitados estão disponíveis para atender às necessidades do cliente. Além disso, muitos especialistas em ETL estão disponíveis no mercado, enquanto a força de trabalho de especialistas em ELT é escassa.

ETL vs. ELT: Principais fatores a serem considerados ao escolher um

A escolha entre ETL e ELT depende de vários fatores:

• Volume e variedade de dados: O ELT é melhor para lidar com conjuntos de dados grandes e diversos, enquanto o ETL funciona bem para dados estruturados.
• Velocidade de processamento: O ELT permite uma ingestão mais rápida, enquanto o ETL pode ser mais lento devido a transformações iniciais.
• Conformidade e segurança: O ETL fornece mais controle sobre a governança de dados antes do armazenamento, essencial para a conformidade regulatória.
• Infraestrutura e custos: O ELT aproveita a escalabilidade da nuvem, mas pode exigir mais armazenamento, enquanto o ETL reduz as necessidades de armazenamento por meio do pré-processamento.

A tabela abaixo fornece algumas diferenças adicionais.

Casos de uso específicos do setor:

• Finanças e Bancos: A ETL garante conformidade rigorosa com estruturas regulatórias como GDPR e PCI DSS.
• Saúde: O ETL é ideal para processar registros confidenciais de pacientes, mantendo a conformidade com a HIPAA.
• Comércio eletrônico e varejo: O ELT permite análises de clientes em tempo real, aproveitando armazéns em nuvem.
• Mídia e streaming: O ELT processa dados não estruturados de alto volume para recomendações de conteúdo personalizado.

ETL vs. ELT: Prós e Contras

Vamos dar uma olhada em alguns prós e contras notáveis:

Benefícios de um pipeline ETL

• Tubulações ETL normalmente são melhores para limpeza, validação e transformação de dados antes de carregá-los em um sistema de destino.
• Com pipelines ETL, você pode agregar facilmente seus dados de vários sistemas de origem em um formato único e consistente.
• Você pode preservar as plataformas de fonte de dados atuais sem se preocupar com a sincronização de dados, pois o ETL não exige a co-localização de conjuntos de dados.
• O processo ETL extrai grandes quantidades de metadados e pode ser executado em hardware SMP ou MPP que pode ser gerenciado e usado com mais eficiência sem conflito de desempenho com o banco de dados.
• Os pipelines ETL permitem aplicar transformações de dados complexas. Se seus dados exigirem uma lógica de negócios complexa ou alterações significativas na estrutura de dados antes de serem utilizáveis, o ETL fornece um ambiente mais controlado para essas transformações.
• O ETL reduz significativamente a complexidade e os requisitos de recursos da análise. À medida que as transformações são aplicadas antes dos dados serem carregados, os dados são transferidos para um sistema de destino.
• Você pode projetar pipelines ETL para lidar com integração de dados em lote e em tempo real e aproveitar a flexibilidade no processamento de dados com base em requisitos específicos.

 Desvantagens do ETL

• Manter pipelines de ETL ao longo do tempo pode ser um desafio. À medida que as fontes de dados evoluem e os requisitos de negócios mudam, a lógica ETL deve ser atualizada e testada regularmente.
• If qualidade de dados problemas não são detectados e resolvidos durante o processo de ETL, eles podem se propagar para sistemas downstream, levando a análises e decisões incorretas.
• Existe o risco de perda de dados ou de omissão de informações se as regras de transformação não forem cuidadosamente projetadas e testadas.
• O processo ETL pode consumir muitos recursos, exigindo poder de computação e capacidade de armazenamento significativos, especialmente para grandes conjuntos de dados.

Benefícios de um oleoduto ELT

• O ELT permite que você seja mais flexível, pois pode armazenar dados brutos e não processados ​​em um data warehouse ou data lake e usá-los para diversas finalidades e análises.
• A abordagem ELT prioriza o carregamento de dados em vez da transformação de dados. Como resultado, os dados podem ser carregados rapidamente no sistema de destino, tornando-os disponíveis para análise mais rapidamente.
• ELT é melhor para dados não estruturados, pois usa abordagem de esquema na leitura, onde você pode ingerir dados sem requisitos rígidos de esquema
• Os pipelines ELT fornecem a base para análises avançadas, aprendizado de máquina e projetos de ciência de dados, pois permitem que os cientistas de dados acessem e manipulem dados brutos para criar modelos e insights.
• Os pipelines ELT podem simplificar os processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) ao descarregar transformações de dados complexas para o data warehouse de destino.
• A melhor parte dos pipelines ELT é que não há menos risco de perda de dados, uma vez que os dados brutos são carregados diretamente no sistema de destino.

Desvantagens do ELT

1. Os pipelines ELT podem vincular uma organização a soluções específicas de armazenamento de dados, potencialmente levando à dependência do fornecedor e à flexibilidade limitada.
2. As transformações são repetidas para diferentes casos de uso analítico, levando potencialmente à redundância nos esforços de processamento de dados.
3. Os dados brutos carregados em um data warehouse podem ser menos acessíveis e mais desafiadores para os usuários corporativos e analistas de dados trabalharem, o que significa mais esforços para criar visualizações e transformações fáceis de usar.
4. Os pipelines ELT muitas vezes não incluem verificações abrangentes de qualidade de dados e transformações antes que os dados sejam carregados no sistema de destino, exigindo ferramentas adicionais ou suporte para gerenciamento de qualidade de dados.
5. A ELT muitas vezes depende de soluções de armazenamento de dados, cuja operação pode ser cara, especialmente quando se lida com grandes conjuntos de dados, pois os custos de armazenamento, taxas de licenciamento e custos de infraestrutura podem explodir rapidamente.

ETL vs. ELT: Qual é a melhor estratégia de gerenciamento de dados?

Não há um corte claro “better estratégia". A abordagem que você escolhe depende do seu específico gestão de dados . É aqui que o ETL seria uma opção melhor em comparação com ELT:

1. Existem preocupações com a privacidade:

Você precisa proteger informações confidenciais antes de carregar dados em um destino. ETL reduz o risco de vazamento de informações confidenciais. Além disso, garante que sua organização não viole os padrões de conformidade.

2. A visibilidade histórica é importante:

Os dados históricos fornecem uma visão holística dos processos de negócios. De clientes a fornecedores, oferece informações detalhadas sobre os relacionamentos com as partes interessadas. ETL é a melhor escolha para esse propósito. Ele pode ajudar na preparação de painéis personalizados e relatórios precisos.

3. Os dados estão em um formato estruturado:

Se não tiver certeza de quando usar ETL, determine a natureza dos dados. ETL é mais adequado quando os dados são estruturados. Embora você possa usar ETL para estruturar dados não estruturados, você não pode usá-lo para transmitir dados não estruturados para o destino alvo.

4. Você precisa de dados históricos:

Você precisa de uma trilha de auditoria abrangente e rastreamento histórico de alterações de dados, pois os processos ETL permitem capturar e registrar atividades de transformação.

5. A agregação de dados é importante:

Agregar e resumir dados de múltiplas fontes ou em diferentes granularidades é um requisito fundamental, pois o ETL permite criar conjuntos de dados agregados durante a fase de transformação.

6. Você está trabalhando com sistemas legados:

Você está lidando com sistemas legados que exigem transformações de dados para atender ao esquema de destino.

Por outro lado, recomendamos usar ELT quando:

1. A disponibilidade de dados é uma prioridade:

Se você estiver trabalhando com grandes volumes de dados, o ELT é sua melhor aposta, pois pode carregar dados no warehouse de destino, sejam estruturados ou não estruturados.

2. Analistas de dados são especialistas em ELT:

A sua organização tem especialistas em ELT, pois não é tão fácil encontrar especialistas em ELT, pois a tecnologia ainda está em evolução.

3. Orçamento não é um problema:

O processo ELT permite carregar informações sem transformações. No entanto, construir um pipeline ELT pode ser mais técnico e caro em comparação com ETL. Uma organização com um orçamento suficiente pode optar por esta abordagem.

4. O armazenamento de dados brutos é obrigatório:

Você deseja preservar os dados brutos e inalterados para análises históricas ou futuras, pois o ELT carrega os dados no repositório de destino antes de transformá-los, permitindo manter um registro dos dados originais.

5. A escalabilidade é importante para você:

Você precisa lidar com grandes volumes de dados com eficiência, pois o ELT pode aproveitar a escalabilidade do armazenamento de dados baseado em nuvem e dos recursos de armazenamento de dados em nuvem para transformações.

6. O processamento em tempo real ou quase em tempo real é necessário:

Seus requisitos de processamento de dados exigem transformações ou atualizações de baixa latência, pois o ELT permite carregar dados assim que estiverem disponíveis e aplicar transformações posteriormente.

7. O esquema muda com frequência:

Você espera mudanças frequentes no esquema ou estrutura de dados, pois o ELT acomoda as mudanças de esquema com mais flexibilidade, uma vez que as transformações são executadas no repositório de destino.

8. Transformações complexas estão envolvidas:

Suas transformações de dados são complexas e exigem processamento avançado, como modelos de aprendizado de máquina ou estruturas de análise de big data, que o ELT pode suportar de forma eficaz.

ETL vs. ELT? Que tal ETL e Inglês: ELT?

O debate ETL vs. ELT os posiciona como estratégias opostas de integração de dados, mas muitas empresas modernas adotam uma abordagem híbrida que alavanca os pontos fortes de ambos. Esse método permite que as organizações otimizem o desempenho, o custo e a escalabilidade com base em cargas de trabalho, tipos de dados e infraestrutura específicos.

Como funciona a abordagem híbrida

Em um modelo híbrido, o ETL é usado para dados estruturados e de missão crítica que exigem transformações antes de serem carregados em um sistema de destino, enquanto o ELT é aplicado a conjuntos de dados brutos de larga escala que se beneficiam do poder de processamento baseado em nuvem. Um fluxo de trabalho típico pode ser parecido com este:

1. Processamento ETL inicial – Os dados são extraídos de sistemas operacionais (por exemplo, ERP, CRM) e passam por transformações críticas, como limpeza, enriquecimento e padronização de dados, antes de serem carregados em um banco de dados intermediário ou de preparação.
2. Execução ELT baseada em nuvem – Grandes volumes de dados brutos, não estruturados ou semiestruturados (por exemplo, logs, fluxos de IoT, feeds de mídia social) são carregados em um data warehouse na nuvem (por exemplo, Snowflake, BigQuery, Redshift) e transformados usando ferramentas de processamento ou análise baseadas em SQL.
3. Orquestração e Automação – Uma ferramenta de orquestração de pipeline de dados garante uma execução tranquila, roteando dados dinamicamente por meio de ETL ou ELT com base em regras de negócios, necessidades de desempenho e considerações de custo.

Casos de uso para a abordagem híbrida

• Serviços financeiros: O ETL é usado para transformar relatórios regulatórios antes do armazenamento, enquanto o ELT permite análise de risco em tempo real em dados transacionais brutos.
• Comércio eletrônico e varejo: O ETL processa dados estruturados de produtos e vendas para uso operacional, enquanto o ELT oferece suporte à previsão de demanda e à análise de sentimento do cliente.
• Saúde e Ciências Biológicas: O ETL garante a conformidade com a HIPAA e outras regulamentações, enquanto o ELT facilita análises avançadas de dados de pacientes para pesquisa.
• Fabricação e IoT: O ETL processa dados estruturados de ERP para geração de relatórios, enquanto o ELT ajuda a analisar dados de sensores de IoT em larga escala para manutenção preditiva.

Por que as empresas estão adotando o ETL-ELT híbrido

1. Otimização de Desempenho – Transformações computacionalmente intensivas ocorrem no ambiente mais eficiente, seja antes ou depois do carregamento.
2. Eficiência de custos – Aproveitar o ELT nativo da nuvem reduz os custos de processamento no local, enquanto usar o ETL para transformações seletivas minimiza as despesas de armazenamento na nuvem.
3. Flexibilidade e Escalabilidade – As organizações podem se adaptar com base na evolução dos volumes de dados, requisitos regulatórios e avanços tecnológicos.

Ao combinar ETL e ELT, as empresas alcançam uma estratégia de integração de dados equilibrada e eficiente, adaptada às suas necessidades.

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