ELT vs. ETL: Qual é a diferença?

Com o ELT, dados não estruturados são extraídos de um sistema de origem e carregados em um sistema de destino para serem transformados posteriormente, conforme necessário. Esses dados não estruturados e extraídos são disponibilizados para sistemas de business intelligence, e não há necessidade de preparação de dados. O ELT Aproveite o data warehousing para fazer transformação de dados, como validação de dados ou remoção de dados duplicados. Esses processos são atualizados em tempo real e usados para grandes quantidades de dados brutos. O ELT é um processo mais recente que não atingiu todo o seu potencial em comparação com sua irmã mais velha, ETL. O processo ELT foi originalmente baseado em scripts SQL rígidos codificados. Esses scripts SQL são mais propensos a ter possíveis erros de codificação do que os métodos mais avançados usados em ETL.

Com o ETL, dados não estruturados são extraídos de um sistema de origem e pontos de dados específicos e "chaves" em potencial são identificados antes de carregar os dados nos sistemas de destino. Em um cenário de ETL tradicional, os dados de origem são extraídos para uma área de preparação e movidos para o sistema de destino. Na área de preparação, os dados passam por um processo de transformação que organiza e limpa todos os tipos de dados. Esse processo de transformação permite que os dados agora estruturados sejam compatíveis com os sistemas de armazenamento de dados de destino. O ETL foi originalmente projetado para trabalhar com bancos de dados relacionais, que historicamente dominavam o mercado. Engenheiros de dados trabalham em processos de ETL desde a década de 1970, dando-lhes tempo para refinar significativamente os processos de ETL de ciência de dados.

No vídeo a seguir, Jamil Spain se aprofunda no ETL: 

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A abordagem ELT permite uma implementação mais rápida do que o processo ETL, embora os dados fiquem confusos quando são migrados. A transformação ocorre após a função de carregamento, evitando a desaceleração da migração que pode ocorrer durante esse processo. O ELT desvincula os estágios de transformação e carregamento, garantindo que um erro de codificação (ou outro erro no estágio de transformação) não interrompa o esforço de migração. Além disso, o ELT evita problemas de dimensionamento do servidor usando o poder de processamento e o tamanho do data warehouse para permitir a Transformação (ou computação Escalável) em grande escala. O ELT também trabalha com soluções de data warehouse na nuvem para suportar tipos de dados estruturados, não estruturados, semiestruturados e dados brutos.

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ETL leva mais tempo para ser implementado, mas tem resultados em dados mais limpos. Esse processo é adequado para repositórios de dados de destino menores que exigem atualizações menos frequentes. A ETL também trabalha com data warehouses na nuvem usando plataformas SaaS baseadas na nuvem e data warehouse no local.

Há também muitas ferramentas de ETL comerciais e de código aberto com recursos e benefícios que incluem o seguinte:

• Funções abrangentes de automação e facilidade de uso que podem automatizar todo o fluxo de dados e fazer recomendações sobre regras para o processo de extração, transformação e carga.
• Uma interface visual de arrastar e soltar utilizada para especificar regras e fluxos de dados.
• Compatibilidade com gerenciamento de dados complexos para auxiliar com cálculos complexos, integrações de dados e manipulação de strings.
• Segurança e conformidade que criptografam dados confidenciais, tanto em movimento quanto em repouso, e são certificadas em conformidade com as regulamentações do governo ou dos setores, como HIPAA e GDPR. Isso oferece uma maneira mais segura de criptografar, remover ou mascarar campos de dados específicos para proteger a privacidade do cliente.

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Um processo de ELT é mais adequado em conjuntos de dados de alto volume ou ambientes de uso de dados em tempo real.

Exemplos específicos incluem os seguintes:

• Organizações com grandes volumes de dados: sistemas meteorológicos como serviços meteorológicos coletam, organizam e usam grandes quantidades de dados regularmente. Empresas com grandes volumes de transações também se enquadram nessa categoria. O processo de extração, carregamento e transformação permite transferências mais rápidas dos dados de origem.
• Organizações que exigem acesso instantâneo: as bolsas de valores geram e usam grandes quantidades de dados em tempo real, onde os atrasos podem ser prejudiciais. Além disso, grandes distribuidores de materiais e componentes precisam de acesso em tempo real a dados atuais para business intelligence.

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O ETL é mais adequado para sincronizar vários ambientes de uso de dados e migrar dados de sistemas legados.
Veja a seguir alguns exemplos específicos:

• Organizações que precisam sincronizar dados de várias fontes: as empresas que estão fundindo seus empreendimentos podem ter vários consumidores, suprimentos e parceiros em comum. Esses dados podem ser armazenados em repositórios de dados separados e formatados de forma diferente. O ETL trabalha para transformar os dados em um formato unificado antes de carregá-los no local de dados de destino.
• Organizações que precisam migrar e atualizar seus dados de sistemas legados: os sistemas legados exigem que o processo de ETL transforme os dados em um formato compatível com a nova estrutura do banco de dados de destino.

As principais diferenças entre ELT e ETL são a ordem das operações entre os dois processos que os tornam exclusivamente adequados para diferentes situações. Outras diferenças estão no tamanho dos dados e nos tipos de dados que cada processo pode manipular. Embora ELT e ETL pareçam semelhantes, sua aplicação é diferente.

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Com o ELT, o processo é simplificado, pois não precisa de "chaves" ou outros identificadores para que os dados sejam transferidos e usados. O processo de ELT foi refinado e há muitas ferramentas de ELT evoluídas usadas para ajudar a migrar dados. Os tempos de carregamento são mais curtos porque o processo não tem tantas etapas a passar. A solução ELT para sistemas de business intelligence vem da necessidade de carregar dados não estruturados com rapidez. Uma solução de ELT automatizada baseada na nuvem também pode demandar um nível relativamente baixo de manutenção para oferecer suporte.

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Os dados ETL oferecem mais definição desde o início, o que geralmente requer mais tempo para transferir os dados com precisão. Esse processo requer apenas atualizações periódicas de informações, em vez de atualizações em tempo real. Os tempos de carregamento do ETL são mais longos do que o ELT devido às muitas etapas no estágio de transformação que devem ocorrer antes do carregamento de dados.

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