O que é ELT?

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Criado em:
21/7/2022
Atualizado em:
27/9/2024

ELT é um processo moderno de extrair, carregar e transformar dados, mais ágil e econômico que o tradicional ETL.

Inovador e flexível, o ELT reduz o tempo entre a extração e a transformação de dados e acelera o posicionamento da sua empresa de maneira mais competitiva no mercado.

Você vai entender neste artigo o que é ELT e como surgiu essa revolução no mundo da ciência de dados.

Boa leitura!

Entenda o que é ELT

ELT é um processo moderno de extrair, carregar e transformar dados, mais ágil e econômico que o tradicional ETL.

Nesse modelo de pipeline de dados, há então três etapas que ocorrem assim:

1º) extração de dados de diversas fontes;

2º) carregamento dos dados coletados para um data warehouse;

3º) transformação dos dados brutos em dados modelados.

Diagrama de sistema de armazenamento de dados. Ao lado esquerdo está escrito "Extrair" e embaixo há um ícone em formato de cilindro e outro de arquivo. Desses dois ícones saem duas setas apontando para o lado direito. Em cima das setas está escrito "Carregar". As setas estão apontadas para três ícones em formato de cilindro e outro em formato de engrenagem. Em cima deles está escrito "Transformar".
Etapas do ELT (extrair, carregar, transformar)

O 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 focados em programação, como desenvolvedores e engenheiros de dados.

Facilitando a transformação de dados com o dbt

No ELT, a transformação de dados é feita de maneira integrada, pois a velocidade independe do tamanho ou da complexidade dos dados, graças às tecnologias de infraestrutura na nuvem.

Para transformar os dados, é bom aproveitar as tecnologias modernas que temos à disposição, como dbt, você conhece?

A Indicium é especialista em dbt! E temos profissionais com expertise nessa ferramenta por conta da parceria oficial com a dbt Labs.

Uma das vantagens do dessa ferramenta é que ela permite que profissionais da engenharia de analytics operem as informações usando SQL, uma linguagem de consulta relativamente simples.

Além disso, o dbt favorece a organização do ambiente de construção do data warehouse porque seu uso exige uma baixa curva de aprendizado até para quem não é profissional de data science.

Sendo assim, o processo de trabalho da equipe de dados fica mais ágil, rápido e eficiente.

Como surgiu o ELT?

Vamos dar um passo atrás. Convencionalmente usado no processo de transformação de dados, o método mais utilizado ainda é o ETL.

Percebeu a inversão das letras na sigla (ELT X ETL)? Já falamos bastante sobre o ETL em nosso blog…

E… Com a revolução do big data e o aprimoramento das tecnologias de infraestrutura em nuvem, o ELT surgiu como opção inovadora e vem ganhando apreço pelos times modernos de data science.

Já o ETL, ele ainda faz sucesso, claro, mas é mais inflexível, exigindo que se faça uma seleção que exclui dados brutos, por exemplo.

Agora, fazendo uma importante inversão de etapas na transformação de dados, ganhamos maior agilidade.

O uso de diversos sistemas implica muita demora tanto no carregamento quanto na transformação de grandes volumes de dados. Com isso, gera-se mais custos e mais demanda por profissionais técnicos específicos.

A inversão das etapas foi a solução da busca por uma abordagem mais moderna no sentido de escalabilidade flexível, segura e ágil.

Resumindo: o que aparentemente é uma simples mudança de sigla resulta na otimização dos projetos de dados e causa impactos positivos no produto final.

Para que serve o ELT?

O ELT é um modelo de pipeline que serve para sua empresa gerenciar o imenso volume de dados para sua análise de forma efetiva.

Ele serve para pequenas empresas e para os maiores negócios da atualidade pela sua capacidade de gerar milhões de informações diariamente.

E para o sucesso da implementação de uma inteligência de negócios (BI), será necessário coletar, limpar, processar e transformar tudo em um material final que permita seu uso e análise para gerar valor para sua empresa.

E como sempre podemos fazer tudo melhor, é aí que escolhemos o ELT.

Com a transformação feita diretamente no DW, profissionais como analytics engineers podem trabalhar diretamente conectados a ele para visualizar dados, identificar tendências, otimizar processos e agir rapidamente com auxílio de ferramentas de business intelligence.

Conheça 5 benefícios do ELT

Fenômeno entre os times mais modernos de data science, o ELT possui diversos benefícios, além de sua agilidade. Abaixo, listamos cinco muito interessantes para você conhecer.

  1. Custo: o ELT é um processo adaptável, acessível e escalável para diversos tipos e tamanhos de empresa e, diferentemente do seu precursor ETL, exige uma menor taxa de manutenção, tornando seu investimento final uma alternativa vantajosa e até lucrativa.
  2. Tempo de carregamento: com um sistema integrado, o carregamento de dados é feito apenas uma vez para dentro do dispositivo de armazenamento e seu processo rápido é um dos principais diferenciais.
  3. Suporte para data warehouses: o ELT é escalável em infraestruturas de cloud, e suporta grandes volumes e diversas fontes de dados, estruturadas ou não.
  4. Usabilidade: sua abordagem é colaborativa e o ELT pode ser utilizado por profissionais mais técnicos, data engineers e até pelo usuário final.
  5. Tempo de transformação:  por ser feita de maneira integrada com o auxílio de tecnologias de infraestrutura em nuvem, pois, mesmo o volume de dados aumentando com o decorrer do tempo, a velocidade de transformação no ELT é muito maior se comparada à do ETL.

Sua empresa precisa de ELT?

Na verdade, todos os negócios precisam de ELT porque geram informações, independentemente do seu tamanho ou segmento comercial.

Para gerar a revolução que você deseja para sua empresa ter sucesso, no seu projeto de dados, avalie ter uma estratégia que adote um ELT.

Aqui na Indicium, somos protagonistas em business intelligence, big data e analytics e aplicamos ELT nas metodologias que criamos e ensinamos.

Conte com nossa equipe especializada e vamos revolucionar sua empresa.
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Até mais!

Tags:
Plataforma de dados
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Bianca Santos

Redatora

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