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¿Cual es la diferencia principal? ¿Cual es mejor?

¿Cuáles son las principales diferencias entre ETL y ELT? Utilice nuestra guía para comparar ETL y ELT, incluidos sus procesos, ventajas y desventajas.

La tecnología en la nube conecta todos los dispositivos con servidores y almacenamiento en el backend del centro de datos.Imagen: canjoena/Adobe Stock

La E, T y L en ETL y ELT significan extraer, transformar y cargar, respectivamente. Sin embargo, su orden determina cómo funcionan y manejan los datos de manera diferente. ETL ha existido durante décadas y se hizo popular en la década de 1970 cuando las empresas comenzaron a usar múltiples repositorios de datos, o bases de datos, para almacenar diferentes tipos de información comercial. ELT es una variante de ETL que está ganando popularidad a medida que las organizaciones trasladan su infraestructura de entornos locales a entornos en la nube.

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ETL y ELT son dos enfoques diferentes para la integración de datos que implican mover datos sin procesar de un sistema de origen a una base de datos de destino, como un lago de datos o un almacén de datos. Si bien tienen similitudes, también hay diferencias notables.

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¿Qué es ETL?

Esta técnica de integración de datos implica la extracción de datos sin procesar o no estructurados de fuentes como aplicaciones SaaS, sitios web, redes sociales, bases de datos de producción o herramientas de análisis. Luego, los datos extraídos se convierten a un formato común en un servidor de procesamiento secundario y se cargan en una base de datos o almacén de datos de destino (Figura A).

Figura A

Diagrama de los pasos en el proceso ETLCon ETL, los datos se extraen de una o más fuentes, se transforman y se cargan en una fuente de destino.Imagen: Microsoft

ETL se usa para transformaciones complejas y computacionalmente intensivas y, debido a su largo tiempo de carga, funciona mejor con pequeñas cantidades de datos. A diferencia de ELT, ETL es un proceso de varias etapas:

  • Los datos se extraen de las fuentes.
  • Los datos se cargan en el área de preparación para la transformación.
  • Los datos se cargan en el sistema de destino.
  • Los datos están listos para el análisis.

El análisis de datos que han pasado por un proceso ETL de inteligencia empresarial suele ser muy rápido porque la transformación ya se ha producido y todo lo que queda por hacer es consultar los datos.

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Con ELT, los datos no estructurados extraídos de las fuentes se cargan directamente en soluciones de almacenamiento de datos, como almacenes de datos o data marts, donde la transformación y el enriquecimiento de datos se realizan dentro del almacén (Figura B). Este enfoque de integración de datos es el más adecuado para manejar grandes cantidades de datos.

Figura B

1688604238 494 ¿Cual es la diferencia principal ¿Cual es mejorCon ELT, los datos pueden extraerse de una o más fuentes, cargarse en una fuente de destino y luego transformarse.Imagen: Microsoft

Aquí hay un desglose de cada paso en el ELT:

  • refinación: Los datos se extraen de varias fuentes, como bases de datos, aplicaciones, archivos, API o sistemas externos. Los datos a menudo se encuentran en forma cruda y sin procesar.
  • carga: Los datos sin procesar se cargan tal cual sin ninguna transformación o procesamiento en el sistema de almacenamiento de destino (almacén de datos o lago de datos).
  • Convertir: Los datos sin procesar se transforman, limpian y estructuran para que sean adecuados para el análisis y la elaboración de informes.

Una de las conclusiones clave del proceso ELT es que no hay un área de preparación cuando se realiza la transformación en el sistema de destino.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los procesos ETL y ELT?

La principal diferencia entre ETL y ELT es el orden de los pasos de transformación.

transformación

La transformación de datos implica varias operaciones, incluida la limpieza de datos, la agregación, el filtrado, la clasificación, la unión de datos, la deduplicación y la validación de datos.

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En ETL, las transformaciones ocurren en un área de preparación fuera del servidor ETL o del almacén de datos. El proceso de ETL comienza con la extracción secuencial de datos de varias fuentes, luego transforma los datos para cumplir con el esquema o formato de destino y, finalmente, carga los datos transformados en un almacén de datos. Si bien ETL puede estructurar datos no estructurados, no se puede usar para entregar datos no estructurados a los sistemas de destino.

ELT, por otro lado, carga datos no estructurados en el sistema de destino. A diferencia de ETL, las tres etapas de ELT pueden ejecutarse simultáneamente sin afectar el progreso de las demás. Por ejemplo, cuando los datos se cargan en el sistema de destino, el sistema puede transformar los datos que se han recibido.​​​​

velocidad de procesamiento

El procesamiento de datos ETL requiere mucho tiempo porque el equipo de datos primero debe cargarlos en un área de preparación para la transformación. Con ELT, los equipos de datos pueden cargar datos en sistemas de almacenamiento y transformarlos simultáneamente, lo que garantiza tiempos de procesamiento rápidos. La arquitectura ELT permite que los equipos de datos carguen datos en sistemas de almacenamiento, eliminando la necesidad de transformarlos antes de almacenarlos.

la cantidad de datos

Debido a su arquitectura flexible y soporte para tipos de datos estructurados y no estructurados, ELT puede procesar grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo. Los sistemas ETL son adecuados para cantidades pequeñas y complejas de datos. Esto se debe principalmente a sus reglas de transformación y mapeo de origen a destino, que limpian y transforman los datos antes del almacenamiento.

costo

Para los usuarios, ETL es más costoso de administrar, especialmente para las pequeñas y medianas empresas. Esto se debe principalmente a la complejidad del proceso de conversión de datos. El costo de inversión de la infraestructura del servidor para la conversión de datos también es mayor. ELT tiene un costo de entrada más bajo porque hay menos sistemas que mantener. La plataforma SaaS ELT basada en la nube presenta un modelo de precios de pago por uso que brinda a los equipos de datos la flexibilidad para escalar según sea necesario.

Ventajas y desventajas de ETL

Si bien ETL y ELT ofrecen muchos beneficios a los usuarios de datos, también tienen algunas desventajas.

beneficio

  • cumplir: En términos de seguridad, ETL es más seguro que ELT. La arquitectura ETL está diseñada para cumplir con varios estándares de la industria, incluidos GDPR, HIPAA y CCPA. Esto ayuda a los equipos de datos a proteger la información confidencial antes de cargarla en los sistemas de destino.
  • madurez: La historia de ETL se remonta a la década de 1970. Muchos ingenieros de datos están familiarizados con su arquitectura y cómo usarla. ETL también tiene una rica biblioteca de documentos, que es conveniente para que los principiantes aprendan.
  • Ideal para proyectos complejos: ETL es adecuado para procesar datos estructurados que requieren transformaciones complejas.

defecto

  • Caro de mantener: ETL puede ser costoso debido al costo continuo de mantener los servidores de transformación de datos. ETL generalmente requiere una gran cantidad de recursos y potencia informática en un área intermedia para realizar transformaciones complejas.
  • Flexibilidad limitada: Los ingenieros de datos deben definir las fuentes de datos desde el principio y transformarlas antes de cargarlas en los sistemas de destino.

Ventajas y desventajas de ELT

beneficio

  • Carga más rápido: La arquitectura ELT admite datos estructurados y no estructurados, lo que significa que los datos de las fuentes se pueden cargar en el almacén de datos sin pasar por ningún proceso de transformación.
  • Análisis de datos flexible y en tiempo real: ELT permite que los datos sin procesar se carguen en los sistemas de destino, lo que brinda la flexibilidad para realizar transformaciones a pedido en función de casos de uso específicos o requisitos de análisis.
  • bajo mantenimiento: ELT está basado en la nube; no requiere hardware especializado y, por lo tanto, es fácil de administrar y mantener. ELT también aprovecha el poder de procesamiento y la escalabilidad de las plataformas de datos modernas o los sistemas basados ​​en la nube.

defecto

  • Gobernanza de datos y problemas de calidad: ELT acepta datos de varias fuentes, exponiendo datos confidenciales. No cumple con GDPR, HIPAA o CCPA.
  • Dependencias en la funcionalidad del sistema de destino: ELT depende en gran medida de la potencia de procesamiento y las capacidades del sistema de destino. En algunos casos, es posible que el sistema de destino deba proporcionar potentes funciones de transformación, lo que limita la flexibilidad del método.

¿ELT reemplazará a ETL?

ELT y ETL son enfoques relacionados y ampliamente utilizados en la integración de datos, cada uno con sus propios beneficios y casos de uso. ELT permite a las organizaciones aprovechar el poder de las plataformas informáticas distribuidas (como Hadoop) o las soluciones basadas en la nube (como Amazon Redshift o Google BigQuery) que pueden realizar transformaciones a escala.

Si bien ELT ganó popularidad debido al auge de las plataformas de datos basadas en la nube y los avances en la tecnología de procesamiento de datos, no necesariamente reemplazará a ETL. ETL sigue siendo un enfoque eficaz en situaciones en las que es necesario transformar y limpiar los datos antes de cargarlos en el sistema de destino. ETL se usa a menudo para lidiar con sistemas heredados, lógica comercial compleja o requisitos de cumplimiento que requieren una limpieza de datos antes de cargarlos en el almacén.

ETL vs ELT: ¿Cuál es mejor?

La elección entre ETL y ELT depende de factores como las necesidades de la organización, los casos de uso, los requisitos de datos, las capacidades de la infraestructura, las consideraciones de rendimiento y los flujos de trabajo analíticos deseados. A menudo se prefiere ETL cuando los datos requieren una transformación significativa, un gobierno de datos estricto y un procesamiento estructurado. ELT es adecuado para escenarios con una gran cantidad de datos, análisis flexibles y utilización de capacidades de procesamiento de plataformas modernas.

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