O que significa ETL e ELT na área de Dados?

O que significa ETL e ELT na área de Dados?

Na prática, o Big Data e o uso de dados nos negócios requerem a coleta, o processamento e a análise de bilhões de informações diariamente. Mas, antes, essas informações precisam passar por uma limpeza e devem ser gerenciadas da forma correta, para que possam ser analisadas, enriquecidas, moldadas e transformadas e, assim, gerar valor aos negócios.

No entanto, o grande diferencial entre ambos os processos é justamente a maneira como essa  transformação de dados é conduzida. ETL é um processo convencional para gerenciar pipelines de dados há anos. No entanto, a popularidade crescente de data warehouses contemporâneos baseados em nuvem está mudando a ideia habitual de ETL na direção de ELT.

Mas, afinal, a única diferença entre ETL e ELT está na ordem em que as etapas são executadas? Já podemos antecipar a resposta e dizer que não, mas acompanhe o artigo e entenda de uma vez por todas o que são, as diferenças entre eles e como escolher a abordagem correta para o seu negócio.

O que é ETL?

ETL (sigla em inglês para Extract, Transform e Load) é um processo tradicional de transformação de dados que inclui três etapas importantes: extração, transformação e carregamento. As ferramentas ETL pegam dados de um banco e os colocam em outro após a conversão e inspeção de qualidade.

Para alguns, o ETL pode parecer antiquado, mas sua utilização depende das necessidades de cada organização. Na realidade, ele tem espaço garantido no data warehouse e ainda é utilizado por inúmeras empresas. De todo modo, um fluxo eficiente de ETL deve executar as seguintes funções:

Extração de dados de fontes diversas: este é o primeiro estágio na estrutura da arquitetura da ETL e consiste na coleta de informações a partir de uma fonte de dados. Nesse momento, as informações, que chegam de diversas fontes, como bancos de dados locais e em nuvem, aplicativos corporativos, sistemas de arquivos, planilhas, CRMs, silos de dados, entre outras, com o suporte de ferramentas específicas e apoio técnico de engenheiros de dados, são coletadas e analisadas.

Transformação de dados para uso: nesta etapa, os dados brutos extraídos são processados e convertidos em um formato aceitável, de modo que sejam compatíveis com outro banco de dados. Nesse estágio, são usadas expressões, regras, tabelas de pesquisa ou unem-se dois ou mais conjuntos de dados para concluir a transformação.

Carregamento de dados: esta é a última fase e engloba a integração dos dados em um banco ou repositório centralizado. É o processo de gravar ou empilhar as informações no banco de dados ou armazém de destino, em uma estrutura de data warehouse na nuvem ou on-premises.

O que é ELT?

Pode-se dizer que ELT (sigla em inglês para Extract, Load e Transform) é a modernização do processo de ETL, pois, ao contrário do ETL, ele é mais ágil para o carregamento e o processamento de dados, pois inverte a ordem das etapas de transformação de informações da abordagem tradicional de ETL.

Este processo extrai dados de um sistema de origem para outro de destino, e as informações são, então, transformadas para aplicativos downstream. Ao contrário do ETL, onde a transformação de dados ocorre em uma área de preparação, antes de serem carregados no sistema de destino, o ELT carrega os dados brutos diretamente no sistema de destino e os converte lá. Desta forma, o ELT é mais benéfico para lidar com volumes.

ELT


ETL

Além de reduzir drasticamente o tempo de carregamento, o ELT 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.

No processo de ELT, as fases seguem a seguinte ordem:

Extração: coleta e extração de dados brutos de uma ou diversas fontes para posterior integração em um repositório único de informações.

Carregamento: carregamento dos dados coletados em um data warehouse ou repositório de informações.

Transformação: transformação dos dados brutos em informações modeladas dentro de um data warehouse, para a aplicação de Business Intelligence (BI), análise de dados e advanced analytics.

Quais as diferenças entre ETL e ELT?

Para deixar as diferenças ainda mais claras, desenvolvemos um quadro comparativo dos processos:

diferenças entre etl e elt

Na abordagem de ELT, ao contrário da abordagem de ETL, a transformação de dados ocorre logo após a coleta e o carregamento das informações em um repositório de dados centralizado, e não antes. Com isso, é possível transformar dados brutos em dados modelados dentro de um data warehouse.

Essa inversão de etapas no processo de ELT reduz consideravelmente o tempo de carregamento de dados, permitindo que a transformação das informações seja feita por analytics engineers ou analistas de dados, sem a dependência de profissionais altamente técnicos como desenvolvedores e engenheiros de dados.

Na prática da implementação do ELT, portanto, os engenheiros de dados focam apenas nas etapas de extração e carregamento, atribuições características de sua área de atuação. Assim, a responsabilidade da transformação de dados fica nas mãos de profissionais próximos à empresa que conhecem as regras de negócio, como analistas, cientistas de dados e analytics engineers.

Por esses motivos, a abordagem de ELT vem ganhando cada vez mais espaço nos times modernos de dados.

Quando cada processo é indicado?

Quando a abordagem de ETL foi criada, o armazenamento de dados em repositórios era muito caro. Além disso, o processamento dessas informações era extremamente lento e, por isso, pouquíssimas organizações podiam investir nessas tecnologias.

Mas, com a computação na nuvem, essa realidade mudou. Dessa forma, considerando o volume massivo de dados para processamento nas operações modernas, muitas empresas têm optado pelo ELT ao invés do tradicional ETL buscando mais flexibilidade e agilidade nos seus pipelines de dados.

Por isso, ainda que a implementação de um processo ELT seja mais complexa, exigindo mais esforços nos quesitos de design e infraestrutura, ele oferece mais vantagens em longo prazo, como economia de tempo e recursos. No entanto, caso o repositório de dados de destino não seja robusto para comportar um volume massivo de dados, o processo de ETL pode ser uma opção mais viável.

Embora existam diferenças entre os processos, eles são usados ​​para atender ao mesmo requisito, ou seja, preparar dados a serem analisados ​​e usados ​​para uma tomada de decisão de negócios superior. E o que de fato definirá se você deve usar ETL ou ELT será a sua necessidade, quais recursos e tecnologias de armazenamento sua empresa dispõe e necessita.

Se interessou em ingressar na área de Dados e Big Data? Neste contexto, possuir uma certificação de curso é um grande diferencial para o profissional no mercado de trabalho, que está cada vez mais competitivo.

Recomendamos que você confira a grade completa dos cursos de Data Science e Data Analytics da Digital House. Todas as aulas são online, 100% ao vivo e ministradas por professores especialistas em grandes empresas do mercado. Ambas são excelentes oportunidades para alavancar sua carreira!

Fique por dentro das novidades do mercado tech. Assine nossa newsletter