ETL e ELT: o que é e qual as diferenças entre eles? Descubra aqui!
ETL e ELT: entenda a diferença e como escolher a melhor abordagem
Nas últimas décadas, Extrair, Transformar, Carregar (ETL) tem sido o método tradicional de armazenamento e análise de dados, mas o método Extrair, Carregar, Transformar (ELT) vem se popularizando conforme as soluções em nuvem se tornam prioridade em inúmeros empreendimentos. Você sabe qual a real diferença entre as duas abordagens?
Resumindo, ETL e ELT resolvem as mesmas necessidades. As empresas precisam coletar, processar e analisar bilhões de dados diariamente. Essas informações precisam ser limpas, fáceis de gerenciar e prontas para análise. Elas precisam ser enriquecidas, moldadas e transformadas para serem significativas.
Neste artigo, mostramos as diferenças entre ETL e ELT, e qual abordagem você pode escolher para o seu negócio. Acompanhe!
Como funciona a abordagem ETL?
Antes de conhecer as diferenças entre ETL e ELT, você precisa entender cada uma delas.
O processo ETL inclui três etapas importantes: extração, transformação e carregamento. As ferramentas ETL pegam dados de um banco e os colocam em outro banco de dados após a conversão e inspeção de qualidade.
O primeiro estágio da ETL, chamado Extração, inclui a coleta de informações a partir de uma fonte de dados. Nesse momento, as informações recolhidas e analisadas chegam de várias fontes, como bancos de dados locais e em nuvem, aplicativos corporativos, sistemas de arquivos etc.
Na fase de Transformação, esses dados são processados e convertidos, de modo que sejam compatíveis com outro banco de dados. Nesse estágio, usa-se expressões, regras, tabelas de pesquisa ou une-se dois ou mais conjuntos de dados para concluir a transformação. A última etapa é o Carregamento, que é o processo de gravar ou empilhar dados em um banco/armazém de dados.
ETL é uma parte importante dos processos modernos de inteligência de negócios. Você pode integrar dados estruturados ou não estruturados de diferentes fontes em um só lugar para extrair insights para a sua empresa.
Algumas pessoas costumam dizer que o ETL já está obsoleto, mas a realidade é que isso depende das necessidades da organização. Na realidade, o ETL tem espaço garantido no data warehouse e continua sendo utilizado por inúmeras organizações que ainda não precisam migrar para a nuvem.
Como funciona a abordagem ELT?
Outro passo para compreender as diferenças entre ETL e ELT é aprender sobre o ELT. A sigla representa os termos Extract, Load e Transform — Extrair, Carregar e Transformar. Esse é um processo que extrai dados de uma fonte para um sistema de destino, e as informações se transformam em aplicativos downstream.
Ao contrário do ETL, em que a transformação dos dados acontece antes de ser carregada no banco de destino, o ELT carrega os dados brutos diretamente no armazém de destino e os converte lá. Essa abordagem é mais benéfica para lidar com enormes conjuntos de informações e, assim, usá-las para a inteligência do negócio e análise de dados.
Comparado ao processo ETL, o ELT reduz drasticamente o tempo de carregamento. Além disso, é mais eficiente em termos de recursos, pois aproveita o poder de processamento desenvolvido em uma configuração de warehouse, diminuindo o tempo da transferência de dados.
Quais são as vantagens e desvantagens de cada abordagem?
Se você está tentando escolher entre ETL e ELT, precisa estudar as particularidades de cada abordagem. Em especial, deve conhecer suas vantagens e desvantagens.
No caso do ETL, seus prós e contras são:
realiza operações complexas em um único diagrama;
equilibra a capacidade e compartilha o trabalho com o sistema de gestão de banco de dados relacional;
processa dados enquanto ainda estão sendo carregados para o destino, em lotes;
extrai grandes volumes de metadados que podem ser gerenciados sem conflitar com o desempenho do banco de dados;
oferece desempenho e escalabilidade notáveis;
requer despesas extras de hardware;
exige experiências e habilidades específicas para sua implementação;
não fornece um mecanismo de recuperação em caso de erros.
No caso do ELT, suas maiores vantagens e desvantagens incluem:
utiliza um mecanismo RDBMS para conseguir melhor escalabilidade;
opera com dispositivos de última geração, então, fornece mais segurança de dados;
exige menos tempo e recursos, pois seus dados são carregados em paralelo;
não requer um bloco de transformação, pois o próprio sistema executa essa tarefa;
retém todos os RDBMS permanentemente, pois os dados de origem e destino se localizam no mesmo banco de dados;
as ferramentas que fornece suporte ao ELT são limitadas;
há certa perda de estatísticas e informações sobre o monitoramento de tempo de execução;
devido ao seu design baseado em conjunto, ocorre uma falta de modularidade.
ETL ou ELT: afinal, qual é a melhor opção?
Como dissemos inicialmente, mesmo com as diferenças entre o ETL e ELT, eles servem para resolver as mesmas tarefas: preparar dados, que serão analisados e utilizados para auxiliar na tomada de decisões importantes em um negócio.
O modo mais fácil de resolver essa questão é compreender o fator que diferencia as duas abordagens: onde o processo de transformação é realizado.
Implementar o ELT na empresa é mais complicado que implantar o ETL, mas muitas organizações têm preferido trabalhar com o ELT em relação ao ETL recentemente.
Apesar de o ELT ser mais trabalhoso para executar, ele oferece mais benefícios no longo prazo. Em geral, ELT é um processo de baixo custo porque tem menos recursos e leva menos tempo, mas se o sistema de destino não for suficientemente robusto para ELT, o ETL pode ser uma escolha melhor.
Não seria errado chamar o ELT de "favorito" do gerenciamento de dados, afinal, ele vem substituindo gradualmente o processo ELT. Ao trocar o ETL por ELT, as empresas podem analisar grandes volumes de dados com menos tempo de manutenção para fomentar a inovação baseada em dados.
Essas são as principais diferenças entre ETL e ELT. Vale destacar que é essencial estudar com cautela as particularidades de cada abordagem para, enfim, escolher a melhor solução para o seu negócio.
Conseguiu identificar o que a sua organização precisa? O próximo passo é selecionar uma empresa de credibilidade no mercado, que ofereça a ferramenta de melhor qualidade, com o suporte necessário para você conseguir executá-la sem dificuldades.
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