ELT vs. ETL: ¿Cuál es la diferencia?

Con ELT, los datos no estructurados se extraen de un sistema de origen y se cargan en un sistema de destino para ser transformados posteriormente, según sea necesario. Estos datos extraídos y desestructurados se ponen a disposición de los sistemas de inteligencia empresarial y no es necesario organizar los datos. ELT aprovecha el almacenamiento de datos para realizar transformaciones de datos, como la validación de datos o la eliminación de datos duplicados. Estos procesos se actualizan en tiempo real y se utilizan para grandes cantidades de datos sin procesar. ELT es un proceso más nuevo que no ha alcanzado todo su potencial en comparación con su hermana mayor, ETL. El proceso ELT se basaba originalmente en secuencias de comandos SQL codificadas. Es más probable que esos scripts SQL tengan posibles errores de codificación que los métodos más avanzados utilizados en ETL.

Con ETL, los datos no estructurados se extraen de un sistema de origen y se identifican puntos de datos específicos y posibles "claves" antes de cargar los datos en los sistemas de destino. En un escenario de ETL tradicional, los datos de origen se extraen a un área de ensayo y se mueven al sistema de destino. En la zona de preparación, los datos se someten a un proceso de transformación que organiza y limpia todos los tipos de datos. Este proceso de transformación permite que los datos ahora estructurados sean compatibles con los sistemas de almacenamiento de datos de destino. ETL se diseñó originalmente para funcionar con bases de datos relacionales, que históricamente han dominado el mercado. Los ingenieros de datos han trabajado en los procesos de ETL desde la década de 1970, lo que les ha dado tiempo para refinar significativamente los procesos de ETL de la ciencia de datos.

En el siguiente vídeo, Jamil Spain profundiza en ETL: 

ELT

El enfoque ELT permite una aplicación más rápida que el proceso ETL, aunque los datos se desordenan una vez movidos. La transformación se produce después de la función de carga, lo que evita la ralentización de la migración que puede producirse durante este proceso. ELT desacopla las etapas de transformación y carga, lo que garantiza que un error de codificación (u otro error en la etapa de transformación) no detenga el esfuerzo de migración. Además, ELT evita problemas de escalado de servidores al utilizar la potencia de procesamiento y el tamaño del almacén de datos para permitir la transformación (o computación escalable) a gran escala. ELT también trabaja con soluciones de almacén de datos en la nube para admitir tipos de datos estructurados, no estructurados, semiestructurados y datos sin procesar.

ETL

ETL tarda más en implementarse, pero da como resultado datos más limpios. Este proceso es adecuado para los repositorios de datos de destino más pequeños que requieren una actualización menos frecuente. ETL también funciona con almacenes de datos en la nube mediante el uso de plataformas SaaS basadas en la nube y almacenes de datos in situ.

También existen muchas herramientas ETL de código abierto y comerciales con capacidades y beneficios que incluyen lo siguiente:

• Funciones completas de automatización y facilidad de uso que pueden automatizar todo el flujo de datos y hacer recomendaciones sobre reglas para el proceso de extracción, transformación y carga.
• Una interfaz visual de arrastrar y soltar utilizada para especificar reglas y flujos de datos.
• Soporte para una gestión de datos compleja para ayudar a realizar cálculos complejos, integraciones de datos y manipulación de cadenas.
• Seguridad y cumplimiento que cifran los datos confidenciales, tanto en movimiento como en reposo, y que cumplen con la normativa de los sectores o gobierno, como la HIPAA y el RGPD. Esto proporciona una forma más segura de cifrar, eliminar o enmascarar campos de datos específicos para proteger la privacidad del cliente.

ELT

Un proceso ELT se utiliza mejor en conjuntos de datos de gran volumen o en entornos de uso de datos en tiempo real.

Algunos ejemplos concretos son los siguientes:

• Organizaciones con grandes volúmenes de datos: los sistemas meteorológicos como los servicios meteorológicos recogen, cotejan y utilizan grandes cantidades de datos de forma regular. Las empresas con grandes volúmenes de transacciones también entran en esta categoría. El proceso de extracción, carga y transformación permite una transferencia más rápida de los datos de origen.
• Organizaciones que requieren acceso instantáneo: las bolsas de valores generan y utilizan grandes cantidades de datos en tiempo real, donde los retrasos pueden ser perjudiciales. Además, los grandes distribuidores de materiales y componentes necesitan acceso en tiempo real a los datos actuales para la inteligencia empresarial.

ETL

ETL se utiliza mejor para sincronizar varios entornos de uso de datos y migrar datos de sistemas heredados.
A continuación, algunos ejemplos concretos:

• Organizaciones que necesitan sincronizar datos de varias fuentes: las compañías que están fusionando sus empresas pueden tener varios consumidores, suministros y socios en común. Estos datos pueden almacenarse en repositorios de datos separados y formatearse de manera diferente. ETL trabaja para transformar los datos en un formato unificado antes de cargarlos en la ubicación de datos objetivo.
• Organizaciones que necesitan migrar y actualizar sus datos de sistemas heredados: los sistemas heredados requieren el proceso ETL para transformar los datos a un formato compatible con la nueva estructura de la base de datos de destino.

Las diferencias clave entre ELT y ETL son el orden de las operaciones entre los dos procesos, lo que los hace especialmente adecuados para diferentes situaciones. Otras diferencias están en el tamaño de los datos y los tipos de datos que cada proceso puede manejar. Aunque ELT y ETL suenan similares, su aplicación es diferente.

ELT

Con ELT, el proceso se simplifica, ya que no necesita "claves" u otros identificadores para que los datos se transfieran y utilicen. El proceso ELT se ha refinado y hay muchas herramientas ELT evolucionadas que se utilizan para ayudar a migrar datos. Los tiempos de carga son más cortos porque el proceso no tiene tantos pasos por recorrer. La solución ELT para sistemas de inteligencia empresarial surge de la necesidad de poder cargar rápidamente datos no estructurados. Una solución ELT automatizada basada en la nube también puede requerir un mantenimiento relativamente bajo.

ETL

Los datos ETL ofrecen más definición desde el principio, lo que suele requerir más tiempo para transferir los datos con precisión. Este proceso solo requiere actualizaciones periódicas de la información, en lugar de actualizaciones en tiempo real. Los tiempos de carga de ETL son más largos que los de ELT debido a los muchos pasos en la etapa de transformación que deben ocurrir antes de cargar los datos.

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