Conhece a diferença entre ETL e ELT? Dica: não significa que uma seja uma gralha.
ETL significa Extrair, Transformar e Carregar, e ELT significa Extrair, Carregar e Transformar. Ambos são métodos para retirar dados de vários sistemas de origem e carregá-los num armazém de dados de destino. No entanto, a principal distinção é o momento em que ocorre a transformação dos dados, e essa alteração subtil pode fazer uma enorme diferença no processo. À medida que a computação em nuvem se tornou mais popular, assistimos a uma transição para armazéns de dados baseados na nuvem e a um interesse crescente no ELT em comparação com o ETL.
Já explorei anteriormente ferramentas ETL úteis. Neste artigo, abordarei o ELT, o seu papel na análise de megadados e quando deve considerar a utilização deste método em vez do ETL.
O que é ETL (Extrair, Transformar, Carregar)?
Nos processos ETL, os dados são extraídos de uma ou mais fontes de dados antes de serem limpos, higienizados e uniformizados como parte de um processo de transformação de dados. Por fim, os dados são carregados no sistema de destino.
Por vezes, os dados são enviados para um sistema de preparação depois da transformação, mas antes do carregamento, embora isso seja opcional. O ETL é utilizado desde a década de 1970 e funciona bem para processar em lote grandes volumes de dados, centralizá-los e realizar análises profundas e complexas desses dados.
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O que é ELT (Extrair, Carregar, Transformar)?
O ELT é semelhante ao ETL na medida em que os dados são obtidos a partir de APIs, bases de dados relacionais ou várias fontes de dados não estruturadas ou semiestruturadas. A diferença está no que acontece a seguir. Em vez de serem transformados imediatamente, os dados são carregados num armazém e só depois transformados.
O processo ELT apresenta várias vantagens em relação ao ETL. Em primeiro lugar, é mais rápido, uma vez que os dados são simplesmente enviados para o armazém de dados, onde podem ser processados a qualquer momento. Em segundo lugar, é mais versátil.
O ETL funciona melhor com dados estruturados. Pode ser utilizado com dados não estruturados, mas é necessário muito planeamento para uniformizar esses dados num formato que a base de dados consiga armazenar. O ELT pode carregar todos os tipos de formatos de dados, e os cientistas de dados podem transformar os dados depois de carregados, o que lhes proporciona maior flexibilidade relativamente às consultas que podem executar.
Em que difere o ETL do processo ELT?
Alterar a ordem pela qual os processos de transformação e carregamento são realizados pode parecer uma alteração insignificante, mas faz uma grande diferença na rapidez do processo e nos casos de utilização para os quais é adequado.
Exemplo
Com os processos ETL tradicionais, a transformação ocorre num servidor de processamento secundário, que funciona melhor com dados estruturados. É um processo lento, e muitas organizações automatizam-no, agendando a transformação e o carregamento de grandes conjuntos de dados para ocorrerem durante a noite, quando a carga nos seus servidores é mínima.
O ELT adota uma abordagem diferente, com a transformação a ocorrer no armazém de dados. Se esse armazém de dados estiver alojado num servidor na nuvem, as organizações beneficiam da flexibilidade e escalabilidade dos armazéns de dados baseados na nuvem, garantindo um processamento rápido mesmo para grandes quantidades de dados.
Os fornecedores de serviços na nuvem têm frequentemente as suas próprias ferramentas para automatizar o ELT, tornando a proteção de dados e outros aspetos da conformidade regulamentar num processo mais simples. Estas vantagens levam muitas organizações a utilizar o ELT para gerir os seus conjuntos de dados.
Comparação lado a lado
Vejamos o ELT e o ETL lado a lado:
| Velocidade | Na maioria dos casos, o ELT é mais rápido do que o ETL |
| Escalabilidade | Enquanto solução centrada na nuvem, o ELT tem um maior potencial de escalabilidade do que o ETL |
| Gestão da qualidade dos dados | Ao transformar previamente os dados, o ETL proporciona uma melhor gestão da qualidade dos dados |
| Custo | Os custos relativos dependem das ferramentas e da infraestrutura utilizadas para extrair, transformar e carregar os dados |
| Complexidade | A necessidade de processar os dados antes do carregamento significa que o ETL é mais complexo do que o ELT, especialmente ao lidar com estruturas de dados variadas ou dados não estruturados que requerem transformações complexas |
| Localização da transformação | Com o ETL, a transformação ocorre num servidor de processamento antes de os dados serem carregados numa área de preparação. Com o ELT, os dados são transformados no armazém de dados de destino. |
| Segurança e conformidade | Muitas ferramentas ETL oferecem soluções para ajudar na conformidade com a HIPAA e o RGPD, tornando o processo mais maduro e a escolha mais fácil. No entanto, os fornecedores de computação em nuvem também estão a trabalhar na integração da conformidade nas suas soluções ELT |
Comparação entre ETL e ELT
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Qual é melhor: ETL ou ELT?
ELT e ETL são ferramentas valiosas no conjunto de ferramentas de um analista de dados. O fluxo de trabalho que escolher dependerá do tipo de dados recolhidos, das necessidades do seu projeto e da infraestrutura a que tem acesso.
Se a maioria dos seus dados estiver estruturada e alojada num servidor local, poderá sentir-se mais confortável a fazer a sua própria limpeza e transformação de dados. Em contrapartida, se estiver a lidar com dados provenientes de várias fontes, tirar partido da velocidade e flexibilidade do ELT poderá fazer sentido.
Tanto o ETL como o ELT têm como objetivo final carregar dados de várias fontes de dados para uma base de dados central, e muitas ferramentas de armazém de dados podem ajudar neste processo. As ferramentas concebidas para ETL poderão ter mais funcionalidades de conformidade e suporte integrado para bases de dados legadas. Dito isto, o ecossistema ELT também está a crescer rapidamente.
Ao escolher o processo adequado para unificar e transformar os dados da sua organização, tenha em consideração o volume e a velocidade desses dados, bem como o tipo de análise que pretende realizar. Isto ajudá-lo-á a tomar uma decisão informada.
Considerações finais
As coisas avançam rapidamente no mundo da gestão e do armazenamento de dados. Atualmente, o ELT está em voga porque é uma forma eficaz de lidar com o enorme volume e a velocidade dos dados que muitas organizações gerem. Graças à escalabilidade e ao poder da computação na nuvem, o ETL é agora uma abordagem prática ao processamento de dados.
Mas isso não significa que o ETL esteja obsoleto. Os responsáveis pelos dados não podem dar-se ao luxo de ignorar os requisitos regulamentares, e aqueles que realizam análises complexas regularmente poderão ainda preferir saber que os seus dados foram higienizados, desduplicados e devidamente processados antes de serem carregados para o seu lago de dados.
Enquanto líder tecnológico, o seu papel é considerar as vantagens e desvantagens de cada abordagem e garantir que, independentemente da forma como processa os seus dados, segue os procedimentos de governação de dados, mantém a conformidade regulamentar e fornece às suas equipas as informações de que necessitam para obter informações empresariais acionáveis.
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