ETL (extrair, transformar e carregar) é um processo convencional de transformação de dados que obteve sucesso no gerenciamento de pipeline de dados ao longo dos anos.
Apesar disso, com o surgimento de tecnologias revolucionárias de computação em nuvem, data warehouses e o aumento dos volumes de dados, o tradicional ETL está sendo repensado, e o inovador ELT vem ganhando protagonismo nas operações modernas de dados.
Mas afinal: quais as diferenças entre ETL e ELT? Por que os times modernos de dados estão optando pelo ELT?
É o que respondemos neste post. Boa leitura!
Primeiramente, é importante destacar que os processos de ETL e ELT, apesar de diferentes,
solucionam o mesmo problema.
Então, na prática, qual é essa necessidade dessa troca, né?
Vamos por partes.
O uso efetivo dos dados nos negócios requer a coleta, o processamento e a análise de bilhões de dados.
Antes, esses dados precisam passar por uma limpeza e devem ser gerenciados da forma correta para que, enfim, estejam prontos para serem analisados.
Ou seja, para gerar valor para os negócios, grandes volumes de dados precisam ser qualificados e enriquecidos.
No entanto, o grande diferencial entre ambos os processos é justamente a maneira como essa transformação de dados é conduzida.
A seguir, conheça tudo sobre ETL e ELT, e aprenda a escolher a abordagem correta para sua empresa.
ETL é um processo tradicional de transformação de dados formado por três etapas: a
extração, a
transformação e o
carregamento de dados. Para fazer isso, algumas
ferramentas e tecnologias distintas são utilizadasDe todo modo, um fluxo eficiente de
ETL deve executar as seguintes funções:
- extração de dados de fontes diversas;
- transformação de dados para uso;
- carregamento de dados em uma estrutura de data warehouse na nuvem ou on-premises.
Durante a fase da
extração de dados, eles são coletados de diversas fontes, como planilhas, CRMs, silos de dados, entre outras, com o suporte de ferramentas específicas e apoio técnico de engenheiros de dados.
Na
transformação, os dados coletados na fase anterior são convertidos e transformados em formatos acessíveis.
O último passo do
ETL é o carregamento, etapa que engloba a integração dos dados em um banco ou repositório centralizado, como data warehouses na nuvem ou on premises.
Processo de ETL (Extract-Transform-Load)
Processo fundamental nas operações de dados, o
ETL possibilitou a
centralização de informações de fontes distintas em um único local, facilitando a extração de insights poderosos de negócio e a tomada de decisão em tempo real.
Apesar disso, esse processo tradicional foi construído para atender a demandas de gerenciamento de dados de outras épocas e, por isso, conta com limitações nos quesitos de armazenamento de dados e disponibilidade deles.
Podemos dizer que ELT é a
modernização do processo de ETL.
Por quê?
Ao contrário do ETL, o ELT é um processo mais ágil para o carregamento e o processamento de dados, pois inverte a ordem das etapas de transformação de dados da abordagem tradicional de ETL.
Processo ELT (Extract-Load-Transform)
Como assim?
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 de dados único.
- carregamento: carregamento dos dados coletados em um data warehouse ou repositório de dados.
- transformação: transformação dos dados brutos em dados modelados dentro de um data warehouse para a aplicação de business intelligence, análise de dados e advanced analytics.
Você pode estar se perguntando: qual é a grande diferença 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.
E essa "simples" inversão de etapas no processo de
ELT reduz consideravelmente o tempo de carregamento de dados, permitindo que a transformação de dados 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,
engenheiras e 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, trazendo os seguintes benefícios:
-
menos tempo gasto entre a extração e a transformação de dados
- mais eficiência na implementação de projetos
- menos dependência de profissionais altamente técnicos
- independência dos analistas para o manuseio de dados brutos
Por esses motivos, e outros que falaremos a seguir, a abordagem de ELT tem ganhado cada vez mais espaço nos times modernos de dados. Saiba mais abaixo!
Para facilitar o seu entendimento, elencamos 8 critérios que resumem as principais diferenças e particularidades dos
processos de ETL e ELT- Tempo de carregamento
- ETL: uso de sistemas distintos que implica demora para o carregamento de dados
- ELT: sistema de carregamento integrado, com isso, o carregamento de dados é feito uma única vez.
2. Tempo de transformação
- ETL: demora considerável, particularmente, na transformação de grandes volumes de dados. Além disso, à medida que os volumes crescem, o tempo de transformação aumenta nesse processo.
- ELT: transformação de dados feita de maneira integrada, pois sua velocidade independe do tamanho ou da complexidade dos dados, graças às tecnologias de infraestrutura na nuvem.
3. Tempo de manutenção
- ETL: altas taxas de manutenção, pois a atualização dos repositório de dados requer o trabalho recorrente de profissionais caros e escassos no mercado, como engenheiros de dados e desenvolvedores.
- ELT: baixos custos de manutenção, pois os dados estão sempre disponíveis e acessíveis para todos.
4. Complexidade de implementação
- ETL: em etapas iniciais, demanda menos espaço de armazenamento.
- ELT: requer conhecimento profundo de ferramentas avançadas de modern analytics e uma arquitetura bem estruturada do repositório de dados.
5. Limitação de dados
- ETL: dados devem ser selecionados a priori, ou seja, o que não for selecionado é perdido.
- ELT: dados brutos disponíveis no DW, por isso a retenção de dados depende apenas da política de retenção eleita pela operação de dados e não do processo de ELT em si.
6. Suporte para data warehouses
- ETL: método desenvolvido para suporte de banco de dados relacionais, on-premises e sistemas legados, localizados.
- ELT: processo construído para suportar grandes volumes e diversas fontes de dados, estruturadas e não estruturadas, de forma escalável em infraestruturas de cloud.
7. Usabilidade
- ETL: tabelas fixas, cronogramas fixos, predominantemente utilizados por profissionais técnicos de TI, desenvolvedores e engenheiros de dados.
- ELT: ad hoc, abordagem escalável, flexível e colaborativa, utilizável tanto por profissionais técnicos quanto pelo usuário final de negócio.
8. Custo/benefício
- ETL: abordagem não econômica, especialmente para empresas de pequeno e médio portes.
- ELT: processo escalável, adaptável e acessível para negócios de todos os tamanhos, pois utiliza soluções diversas de SaaS online personalizáveis.
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.
Ocorre que essa realidade mudou com a computação na nuvem. Hoje, o que era lento tornou-se rápido, e o que era caro tornou-se acessível.
Dessa forma, considerando o volume massivo de dados para processamento nas operações modernas, muitas empresas têm optado pelo ELT ao invés do tradicional ETL (extract-transform-load), buscando mais flexibilidade e agilidade nos seus pipelines de dados.
Por que isso ocorre?
Ao usar o ELT, é possível analisar grandes volumes de dados de forma rápida, com menos manutenção e gastos de recursos.
Além disso, com a inversão das etapas no processo, os engenheiros de dados ficam focados na parte da extração e do carregamento de dados, enquanto os analistas e engenheiros de analytics podem contribuir na transformação de dados, trazendo a perspectiva de profissionais que estão próximos ao negócio e sabem quais indicadores e métricas fazem a diferença no business.
Como resultado, a abordagem ELT possibilita mais colaboração entre times de negócios e profissionais técnicos, possibilitando operações de dados mais eficientes.
Por isso, ainda que a implementação de um processo ELT seja mais complexa, exigindo mais esforços nos quesitos de design e infraestrutura do que o ETL, a primeira oferece mais vantagens no longo prazo.
Além disso, o ELT leva menos tempo no carregamento e na transformação de dados e, por isso, é mais econômico.
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.
Atualmente, operações modernas de analytics precisam processar volumes, variedades e velocidades imensas de dados de forma rápida e ágil, e isso ocorre de forma mais lenta com o
framework de ETL.
Por isso, o processo de ELT é visto como a nova sensação do mundo de dados, pois trata-se de uma abordagem escalável, moderna e flexível, que permite aos times de dados e às empresas modernas posicionarem-se de maneira competitiva na era dos dados.
Deseja implementar essa abordagem de ELT na sua empresa?
