ETL e ELT são pipelines de dados usados para extração, transformação e carregamento de dados em repositórios. A simples inversão de um desses processos pode alterar completamente o produto final.

As operações modernas de analytics processam volumes e variedades imensas de dados, o que ocorre de forma mais lenta com o ETL em comparação ao ELT.

Por isso, o processo de ELT é a nova sensação do mundo de dados. É uma abordagem escalável, moderna e flexível que permite às empresas modernas posicionarem-se de maneira competitiva em seu mercado.

Entenda o que muda de verdade para o pipeline de dados com essa troca na ordem da sigla de ETL para ELT.

Extrair, transformar e carregar: o que é ETL?

ETL é um pipeline de dados (ou conjunto de etapas) que compila os processos de transformação de dados em três estágios diferentes: 

1. (E) extração de dados de fontes diferentes e diversas
2. (T) transformação de dados para uso
3. (L) carregamento de dados (load) em um data warehouse (DW) na nuvem ou on-premises

Já bastante tradicional e conhecido por quem trabalha na área, o ETL exige ferramentas certas para seu bom funcionamento, podendo o processo inteiro ser prejudicado.

Durante a etapa de extração, os dados são coletados de diversas fontes, como planilhas e CRMs, por exemplo. Após serem extraídos, os dados são transformados em formatos acessíveis para serem analisados. Por último, são carregados em um DW a fim de serem armazenados e disponibilizados para consultas rápidas.

O objetivo principal do ETL é adquirir os dados corretos, prepará-los para uso em relatórios e salvá-los para fácil acesso e análise posteriores. Esse processo ajuda profissionais de negócios e desenvolvedores a terem mais tempo para focar em outras atividades.

Extrair, carregar e transformar: o que é ELT?

Diferentemente do ETL, que é mais tradicional e popular, o ELT surge como uma modernização desse pipeline, deixando o processo mais ágil apenas por inverter as etapas de transformação de dados.

Nesse modelo de pipeline de dados, os estágios são divididos na seguinte ordem:

1. extração de dados brutos de diversas fontes
2. carregamento dos dados extraídos para um DW
3. transformação dos dados brutos em dados modelados dentro do DW

Essa simples inversão é responsável por reduzir o tempo de carregamento de dados, por exemplo, além de permitir que profissionais de negócios possam trabalhar com essas informações diretamente em um data warehouse, sem depender de profissionais altamente técnicos, como desenvolvedores e engenheiros de dados.

Dessa forma, o trabalho fica melhor dividido, sendo as pessoas profissionais de engenharia de dados responsáveis pelas etapas de extração (E) e carregamento (L/load). Já as outras etapas ficam a cargo de profissionais que entendem melhor as regras de negócio, como analistas, cientistas de dados e analytics engineers.

Além dessa divisão de tarefas, inverter os processos de ETL para ELT também causa outros impactos no produto final.

Como? Confira no tópico a seguir. 😉

ETL e ELT: 8 diferenças da ordem que alteram o produto do pipeline de dados

ETL e ELT são pipelines de dados usados para extração, transformação e carregamento de dados em repositórios. A simples inversão de um desses processos pode alterar completamente o produto final.

Vamos ver, então, oito características que se alteram com a inversão desses processos. Confira!

1. Tempo de carregamento

No ETL, o carregamento dos dados só acontece após a transformação, precisando de ferramentas diferentes para cada etapa e aumentando o tempo de execução por existir a necessidade de repetir o processo de carregamento a cada transformação de dados. 

Já no ELT, o carregamento de dados é feito apenas uma vez para dentro de um dispositivo de armazenamento, como data warehouse, onde os dados serão transformados para uso.

2. Tempo de transformação

No ETL, conforme os volumes de dados crescem, o tempo de transformação aumenta consideravelmente. 

Por outro lado, no ELT, há mais rapidez na etapa de transformação por ser ela feita com o auxílio de tecnologias de infraestrutura na nuvem. Aqui, a velocidade independe do tamanho ou da complexidade dos dados.

3. Tempo de manutenção

As taxas de tempo de manutenção são altas dentro do ETL, isso porque atualizar o repositório de dados demanda trabalho recorrente de profissionais que são caros e escassos no mercado, tal como engenheiras e engenheiros de dados, além de desenvolvedores. 

No ELT, o cenário muda, uma vez que os dados estarão sempre prontos (transformados) e disponíveis para uso dentro do DW.

4. Complexidade de implementação

O pipeline ETL requer menos espaço de armazenamento durante as etapas iniciais.

O ELT demanda um profundo conhecimento de ferramentas avançadas usadas na abordagem moderna de analytics, além de uma arquitetura bem estruturada do repositório de dados.

5. Limitação de dados

Antes do carregamento, dentro do ETL, é necessário que se transformem os dados, tomando sempre cuidado, pois o que não for selecionado será perdido. 

Dentro do ELT, os dados brutos ficam disponíveis no data warehouse, dependendo apenas da política de retenção de dados que faz parte da operação.

6. Suporte para data warehouses

O ETL é desenvolvido para dar suporte a bancos de dados do tipo relacional, on-premises e sistemas legados. 

O ELT é construído para suportar grandes volumes e diversas fontes de dados, estruturadas ou não estruturadas, de forma escalável em infraestruturas de nuvem.

7. Usabilidade

Por utilizar tabelas e cronogramas fixos, o ETL é predominantemente utilizado por profissionais técnicos de TI, desenvolvedores, engenheiras e engenheiros de dados.

O ELT, por sua vez, conta com uma abordagem escalável, flexível e colaborativa, podendo ser utilizado tanto por profissionais técnicos quanto pela pessoa usuária final do negócio.

8. Custo/benefício

Para empresas de pequeno e médio portes, o ETL pode não ser uma abordagem econômica por conta de fatores mencionados acima, como a alta taxa de manutenção. 

O ELT, por ser escalável, adaptável e acessível para negócios de todos os tamanhos, é uma solução muito mais viável, econômica e moderna.

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Independentemente do tamanho da sua empresa, se ela gera valor a partir dos dados, um pipeline adequado é fundamental para o sucesso dos seus negócios. 

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