A diferença mais óbvia entre ETL e ELT é a diferença na ordem das operações. O ELT copia ou exporta os dados das localizações de origem, mas em vez de carregá-los para uma área de preparação para transformação, ele carrega os dados brutos diretamente no armazenamento de dados de destino para serem transformados conforme necessário.

Embora ambos os processos utilizem uma variedade de repositórios de dados, como bancos de dados, data warehouses e data lakes, cada processo tem suas vantagens e desvantagens. O ELT é particularmente útil para conjuntos de dados não estruturados e de alto volume, pois o carregamento pode ocorrer diretamente da fonte. O ELT pode ser mais ideal para gerenciamento de big data, pois não requer muito planejamento inicial para extração e armazenamento de dados.

O processo ETL, por outro lado, requer mais definição no início. Pontos de dados específicos precisam ser identificados para extração, juntamente com quaisquer "chaves" em potencial para integração em sistemas de origem díspares. Mesmo após a conclusão desse trabalho, as business rules para transformações de dados precisam ser construídas. Esse trabalho geralmente pode ter dependências dos requisitos de dados para um determinado tipo de análise de dados, o que determinará o nível de resumo que os dados precisam ter.

Embora o ELT tenha se tornado cada vez mais popular com a adoção de cloud databases, ele tem suas próprias desvantagens por ser um processo mais recente, o que significa que as melhores práticas ainda estão sendo estabelecidas.

A maneira mais fácil de entender como o ETL funciona é compreender o que acontece em cada etapa do processo.

Extrair

Durante a extração de dados, os dados brutos são copiados ou exportados das localizações de origem para uma área de preparação. As equipes de gerenciamento de dados podem extrair dados de uma variedade de fontes de dados, que podem ser estruturadas ou não estruturadas. Essas fontes incluem, entre outras:

• Servidores SQL ou NoSQL
• Sistemas CRM e ERP
• Arquivos simples
• E-mail
• Páginas da web

Transformar

Na área de preparação, os dados brutos passam por processamento de dados. Aqui, os dados são transformados e consolidados para o caso de uso analítico pretendido. Essa fase pode envolver as seguintes tarefas:

• Filtrando, limpando, eliminando a duplicação, validando e autenticando os dados.
• Realizar cálculos, traduções ou resumos com base nos dados brutos. Isso pode incluir a alteração de cabeçalhos de linhas e colunas para consistência, a conversão de moedas ou outras unidades de medida, a edição de strings de texto e muito mais.
• Realização de auditorias para garantir a qualidade e a conformidade dos dados.
• Remover, criptografar ou proteger dados regidos por reguladores setoriais ou governamentais.
• Formatar os dados em tabelas ou tabelas unidas para corresponder ao esquema do armazém de dados de destino.

Carregar

Nesta última etapa, os dados transformados são movidos da área de preparação para um armazém de dados de destino. Normalmente, isso envolve uma carga inicial de todos os dados, seguida por carregamentos periódicos de mudanças incrementais nos dados e, menos frequentemente, atualizações completas para apagar e substituir os dados no armazém. Para a maioria das organizações que utilizam ETL, o processo é automatizado, bem definido, contínuo e orientado por lotes. Normalmente, o ETL ocorre fora do horário comercial, quando o tráfego nos sistemas de origem e no data warehouse é mais baixo.

ETL e ELT são apenas dois métodos de integração de dados, e existem outras abordagens que também são usadas para facilitar os fluxos de trabalho de integração de dados. Alguns deles incluem:

• Captura de dados de mudança (CDC) identifica e captura apenas os dados de origem que foram alterados e move esses dados para o sistema de destino. A CDC pode ser usada para reduzir os recursos necessários durante a etapa de "extração" de ETL; ele também pode ser usado de forma independente para mover dados que foram transformados em um data lake ou outro repositório em tempo real.
• Data Replication copia as alterações nas fontes de dados em tempo real ou em lotes para um banco de dados central. Data Replication é frequentemente listada como um método de integração de dados. Na verdade, ele é usado com mais frequência para criar backups para recuperação de desastres.
• A virtualização de dados usa uma camada de abstração de software para criar uma visão unificada, integrada e totalmente utilizável dos dados, sem copiar, transformar ou carregar fisicamente os dados de origem em um sistema de destino. A funcionalidade de virtualização de dados permite que uma organização crie data warehouses virtuais, data lakes e data marts a partir dos mesmos dados de origem para armazenamento de dados sem o custo e a complexidade de construir e gerenciar plataformas separadas para cada um. Embora a virtualização de dados possa ser usada em conjunto com o ETL, ela é cada vez mais vista como uma alternativa ao ETL e a outros métodos físicos de integração de dados.
• A integração de dados de fluxo (SDI) é exatamente o que parece: consome continuamente fluxos de dados em tempo real, transforma-os e carrega-os em um sistema de destino para análise. A palavra-chave aqui é continuamente. Em vez de integrar instantâneos de dados extraídos de fontes em um determinado momento, a SDI integra dados constantemente à medida que eles se tornam disponíveis. A SDI permite um armazenamento de dados para potencializar a análise, o aprendizado de máquina e os aplicativos em tempo real para melhorar a experiência do cliente, a detecção de fraudes e muito mais. 

As soluções ETL melhoram a qualidade ao realizar a limpeza dos dados antes de carregá-los em um repositório diferente. Uma operação em lote que consome tempo, o ETL é recomendado com mais frequência para criar repositórios de dados de destino menores que requerem atualizações menos frequentes, enquanto outros métodos de integração de dados, incluindo ELT (extração, carga, transformação), captura de mudanças de dados (CDC) e virtualização de dados, são usados para integrar volumes cada vez maiores de dados que mudam ou fluxos de dados em tempo real.

No passado, as organizações escreviam seu próprio código ETL. Atualmente, há muitas ferramentas de ETL comerciais e de código aberto e serviços de nuvem para escolher. Os recursos típicos desses produtos incluem o seguinte:

• Automação abrangente e facilidade de uso: as principais ferramentas de ETL automatizam todo o fluxo de dados, desde as fontes de dados até o data warehouse de destino. Muitas ferramentas recomendam regras para extrair, transformar e carregar os dados.
• Uma interface visual de arrastar e soltar: Essa funcionalidade pode ser usada para especificar regras e fluxos de dados.
• Suporte para gerenciamento de dados complexos: isso inclui assistência com cálculos complexos, integrações de dados e manipulações de string.
• Segurança e conformidade: as melhores ferramentas de ETL criptografam dados em movimento e em repouso e são certificadas em conformidade com as regulamentações governamentais ou do setor, como HIPAA e GDPR.

Além disso, muitas ferramentas de ETL evoluíram para incluir o recurso ELT e oferecer suporte à integração de dados em tempo real e streaming para aplicativos de inteligência artificial (IA).

O futuro da integração - API usando EAI

As Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) utilizando Integração de Aplicações Empresariais (EAI) podem ser usadas no lugar do ETL para uma solução mais flexível e escalável que inclui integração de fluxo de trabalho. Embora o ETL ainda seja o principal recurso de integração de dados, o EAI é cada vez mais usado com APIs em configurações baseadas na web.