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 na nuvem, data warehouses e o aumento dos volumes de dados, o tradicional ETL está sendo repensado, e o inovador ELT está ganhando cada vez mais protagonismo nas operações modernas de dados.

Mas afinal, quais são as diferenças entre ETL e ELT? Por que os times modernos de dados estão optando pelo ELT?

Saiba mais sobre o assunto neste post.

Informações que você precisa saber sobre ETL x ELT

Primeiramente, é importante destacar que os processos de ETL e ELT, apesar de diferentes, solucionam o mesmo problema.

Mas, na prática, qual é essa necessidade?

O uso efetivo dos dados nos negócios requer a coleta, o processamento e a análise de bilhões de dados.

Mas, 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 o seu negócio.

O que é ETL?

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 utilizadas.

De todo modo, um fluxo eficiente de ETL deve executar as seguintes funções:

  1. extração de dados de fontes diversas
  2. transformação de dados para uso
  3. 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 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.

O que é ELT?

Pode-se 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)
Processo ELT (Extract-Load-Transform)

Como assim?

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

  1. extração: coleta e extração de dados brutos de uma ou diversas fontes para posterior integração em um repositório de dados único.
  2. carregamento: carregamento dos dados coletados em um data warehouse ou repositório de dados.
  3. 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, 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, 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!

ETL X ELT: características e diferenças

Para facilitar o seu entendimento, elencamos 8 critérios que resumem as principais diferenças e particularidades dos processos de ETL e ELT.

  1. 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.

ETL vs ELT: escolhendo a abordagem certa

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.

Alarm clock friends situation with hand
ELT leva menos tempo Photo by Lukas Blazek / Unsplash

Mas afinal, qual é a melhor opção?

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.

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