ETL vs ELT: Similitudes y Diferencias
¿Conoces la diferencia entre ETL y ELT? Pista: No es que uno sea un error de tipeo.
ETL significa Extraer, Transformar y Cargar, y ELT significa Extraer, Cargar y Transformar. Ambos son métodos para tomar datos de varios sistemas fuente y cargarlos en un almacén de datos de destino. Sin embargo, la principal diferencia es el momento en el que ocurre la transformación de los datos, y ese cambio sutil puede marcar una enorme diferencia en el proceso. A medida que la computación en la nube se ha vuelto más popular, hemos visto una tendencia hacia los almacenes de datos en la nube y un creciente interés en ELT en comparación con ETL.
Anteriormente he explorado herramientas ETL útiles. En este artículo, hablaré sobre ELT, su papel en el análisis de datos masivos y cuándo considerar usar este método en lugar de ETL.
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¿Qué es ETL (Extraer, Transformar, Cargar)?
En los procesos ETL, los datos se extraen de una o más fuentes de datos antes de ser limpiados, saneados y estandarizados como parte del proceso de transformación de datos. Finalmente, los datos son cargados en el sistema destino.
A veces, los datos pasan a un sistema de preparación después de la transformación pero antes de la carga, aunque esto es opcional. ETL se utiliza desde la década de 1970 y funciona bien para procesar por lotes grandes volúmenes de datos, centralizarlos y realizar análisis profundos y complejos sobre esos datos.
¿Qué es ELT (Extraer, Cargar, Transformar)?
ELT es similar a ETL en que los datos se extraen de APIs, bases de datos relacionales o diversas fuentes de datos no estructurados o semiestructurados. La diferencia está en lo que sucede a continuación. En lugar de transformarse inmediatamente, los datos se cargan en un almacén y luego se transforman.
El proceso ELT tiene varios beneficios sobre ETL. En primer lugar, es más rápido, ya que los datos simplemente se envían al almacén de datos, donde pueden ser procesados en cualquier momento. En segundo lugar, es más versátil.
ETL funciona mejor con datos estructurados. Puede usarse con datos no estructurados, pero se requiere mucha planificación para estandarizar esos datos en un formato que la base de datos pueda alojar. ELT puede cargar todo tipo de formatos de datos y los científicos de datos pueden transformar esos datos una vez cargados, lo que les otorga mayor flexibilidad en cuanto a las consultas que pueden realizar.
¿En qué se diferencia ETL del proceso ELT?
Cambiar el orden en que se realizan los procesos de transformación y carga puede parecer una alteración menor, pero marca una gran diferencia en la velocidad del proceso y en los casos de uso para los que es adecuado.
Los proveedores de servicios en la nube suelen tener sus propias herramientas para automatizar ELT, lo que facilita la protección de datos y otros aspectos del cumplimiento normativo. Estos beneficios hacen que muchas organizaciones utilicen ELT para gestionar sus conjuntos de datos.
Comparación lado a lado
Veamos ELT vs ETL comparados lado a lado:
| Velocidad | En la mayoría de los casos, ELT es más rápido que ETL |
| Escalabilidad | Como solución centrada en la nube, ELT tiene mayor potencial de escalabilidad que ETL |
| Gestión de la calidad de los datos | Al transformar los datos previamente, ETL ofrece mejor gestión de la calidad de los datos |
| Costo | Los costos relativos dependen de las herramientas e infraestructuras utilizadas para extraer, transformar y cargar datos |
| Complejidad | El requisito de procesar los datos antes de la carga significa que ETL es más complejo que ELT, especialmente al tratar con estructuras de datos variadas o datos no estructurados que requieren transformaciones complejas |
| Ubicación de la transformación | Con ETL, la transformación ocurre en un servidor de procesamiento antes de cargar los datos en un área de preparación. Con ELT, los datos se transforman en el almacén de datos de destino. |
| Seguridad y cumplimiento | Muchas herramientas ETL ofrecen soluciones para ayudar a cumplir con HIPAA y GDPR, lo que hace de este proceso más maduro una opción fácil. Sin embargo, los proveedores de computación en la nube también están integrando el cumplimiento en sus soluciones ELT |
¿Cuál es mejor: ETL o ELT?
ELT y ETL son herramientas valiosas en el conjunto de utilidades de un analista de datos. El flujo de trabajo que elijas dependerá del tipo de datos que se estén recopilando, las necesidades de tu proyecto y la infraestructura a la que tengas acceso.
Si la mayoría de tus datos están en forma estructurada y almacenados en un servidor local, puede que te sientas más cómodo realizando tu propia limpieza y transformación de datos. Por el contrario, si manejas datos de numerosas fuentes, aprovechar la velocidad y flexibilidad de ELT podría tener sentido.
Tanto ETL como ELT tienen como objetivo final cargar datos desde múltiples fuentes en una base de datos central, y muchas herramientas de almacenamiento de datos pueden ayudar con esto. Las herramientas pensadas para ETL pueden ofrecer más características de cumplimiento normativo y soporte integrado para bases de datos heredadas. Dicho esto, el ecosistema ELT también está creciendo rápidamente.
Al elegir el proceso adecuado para unificar y transformar los datos en tu organización, considera el volumen y la velocidad de esos datos y el tipo de análisis que planeas realizar. Esto te ayudará a tomar una decisión informada.
Reflexiones finales
Las cosas avanzan rápidamente en el mundo de la gestión y almacenamiento de datos. ELT es popular hoy en día porque es una forma eficaz de manejar el gran volumen y velocidad de los datos que manejan muchas organizaciones. Gracias a la escalabilidad y potencia de la computación en la nube, ELT ahora es un enfoque práctico para el procesamiento de datos.
Pero eso no significa que ETL esté obsoleto. Los responsables de los datos no pueden permitirse ignorar los requisitos regulatorios, y quienes realizan análisis complejos con regularidad aún pueden preferir saber que sus datos han sido limpiados, desduplicados y debidamente procesados antes de ser cargados en su data lake.
Como líder tecnológico, es tu función considerar los pros y los contras de cada enfoque y asegurarte de que, sea cual sea el modo en que procesas los datos, sigues los procedimientos de gobernanza de datos, mantienes el cumplimiento normativo y facilitas a tus equipos la información que necesitan para obtener ideas empresariales accionables.
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