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ETL vs ELT: quando inverter o processo de transformação de dados?

Embora o ETL ainda seja um processo muito utilizado para a transformação de dados, a adoção do ELT está sendo cada vez mais frequente.

A questão que fica é: quando fazer essa inversão de etapas no processo de transformação de dados?

Neste post, vamos responder essa e outras perguntas sobre o assunto. Ao final, você poderá descobrir qual opção faz mais sentido para a sua empresa e seus projetos. Vamos lá?

O que é ETL?

ETL (extract, transform, load) é o meio tradicional de transformação de dados, em que as etapas são conduzidas na seguinte ordem: extração, transformação e carregamento de dados. Trata-se, em resumo, do processo de mover dados transformados de diversos repositórios para um data warehouse unificado.

É um método complexo e demorado, geralmente atribuído às equipes de data engineering. Sendo assim, analistas de negócios e cientistas de dados ficam limitados ao consumo desses dados na ponta do processo, o que gera atrasos nas entregas e obsolescência dos dados.

Considerando essas e outras limitações, foi preciso reformular o processo de ETL para atender às demandas tecnológicas e resolver os desafios do big data atual.

O que é ELT?

ELT (extract, load, transform) é a modernização do processo de ETL. Trata-se de um processo mais ágil criado para superar os desafios das operações de dados cada vez mais complexas em um mundo dominado por grandes volumes de dados.

Mas o que isso quer dizer?

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.

Por que isso aconteceu?

Com o surgimento de ferramentas como Amazon Redshift e Google Big Query, que são data warehouses na nuvem, praticamente não há mais limitações de escalabilidade em termos de dados.

A partir disso, tornou-se possível a extração e o carregamento de dados brutos dentro de data lakes ou data warehouses para, então, serem transformados, através de SQL (a linguagem universal dos dados), em dados estruturados.

Por esse motivo, e para maior eficiência e agilidade dos projetos, o processo de ETL foi invertido em suas últimas etapas, garantindo diversos benefícios.

Os principais diferenciais de extrair, carregar e depois transformar são:

  • ser menos complexo que o ETL.
  • trabalhar com mais ferramentas inovadoras.
  • necessitar menos profissionais de TI.
  • ser mais acessível aos profissionais de negócio.
  • ter foco em uma linguagem de transformação: o SQL.
  • ser feito de forma modular.
  • facilitar maior governança.
  • facilitar o versionamento.
  • facilitar a separação de ambientes.

Agora, com essas modernizações, profissionais de outras áreas conseguem trabalhar no processo de transformação de dados de maneira mais fácil.

Ou seja, equipes das áreas de negócios, que já sabem em primeira mão o que precisam para realizar seu trabalho, têm a autonomia para agilizar sua função. Assim, podem aumentar o faturamento da empresa, reduzir diversos custos, entre outras otimizações.

E os benefícios não param por aí!

Essas são só algumas das vantagens em adotar abordagens modernas de analytics como o ELT.

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ETL vs ELT: quando é necessário inverter?

A resposta para esta pergunta depende muito de você e do ambiente empresarial em que você está inserido.

O ETL pode ser uma boa opção para você, mas poderá limitar o crescimento em escala da sua infraestrutura de dados, por sua complexidade.

Para lidar com grandes volumes de dados, ele exige equipes de engenharia de dados especializadas, conhecimentos sobre diversas linguagens de programação e, geralmente, não segue um padrão de mercado.

Ou seja, por mais que ele realize o processamento de dados em larga escala, é mais caro e complexo.

Portanto, com a crescente do big data atual, as empresas precisam ter a capacidade de lidar com isso mais rápido e gastando menos. É quando entra a necessidade de inverter o processo para ELT.

Com isso, as empresas podem analisar grandes conjuntos de dados sem precisarem realizar manutenções constantes e custosas. Utilizando o ELT, os desafios de infraestrutura ficam dentro do data warehouse, tirando o foco do sistema de processamento e permitindo que as equipes foquem nos dados.

Por esses e outros motivos que o ELT está se consolidando como o futuro do armazenamento de dados.

ELT é melhor que ETL? Por quê?

Seja por meio do processo de ETL ou de ELT, essa etapa de processamento de dados é uma operação extremamente importante para as empresas modernas.

Contudo, embora existam semelhanças entre as duas metodologias, para a maioria dos negócios data driven, que têm grande carga de trabalho analítico, o ELT se tornou a opção mais adequada.

Em comparação com o processo ETL tradicional, ele apresenta:

  • economia de tempo no processo como um todo.
  • redução de diversos custos de ingestão de dados
  • diminuição da dívida técnica.

Além disso, com o ELT, as tomadas de decisão ocorrem mais rapidamente e novos recursos analíticos podem ser adotados a qualquer momento, aumentando cada vez mais a eficiência do processamento de dados.

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Agora que você já sabe tudo sobre o processo de ELT, é hora de colocá-lo em prática.

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