Introducción
Este artículo explicará la diferencia entre ETL (Extracción, Transformación, Carga) y ELT (Extracción, Carga, Transformación) cuando se produce la transformación de datos. En ETL, los datos se extraen de múltiples ubicaciones para cumplir con los requisitos del archivo de datos de destino y luego se colocan en el archivo. El proceso de transformación ocurre fuera del objetivo, una herramienta o sistema de procesamiento separado.
En ELT, los datos se extraen de múltiples fuentes y se colocan en el destino. El proceso de transformación toma el archivo de datos usando el poder de procesamiento del archivo. La transformación se realiza después de que los datos se hayan colocado en el archivo.
En resumen, la principal diferencia entre ETL y ELT es el orden de las operaciones para la transformación de datos y la ubicación donde se produce la transformación. ETL realiza la transformación antes de cargar los datos en el archivo de destino, mientras que ELT realiza la transformación después de cargar los datos en el archivo.
Objetivos de aprendizaje:
Aquí hay algo de potencial en el artículo sobre ETL frente a canalizaciones ELT:
1. Comprender la diferencia entre las canalizaciones de ETL y ELT, incluso cuándo y dónde tienen lugar las transformaciones de datos en cada enfoque.
2. Comparar los pros y los contras de las canalizaciones de ETL y ELT, incluida la velocidad y la calidad de los datos.
3. Familiarizarse con ejemplos de la vida real de empresas que han implementado canalizaciones ETL o ELT y comprender los factores que influyeron en su elección de enfoque.
4. Comprender las tendencias futuras y los avances en la integración de datos, incluida la creciente importancia de la computación en la nube y el procesamiento de datos en tiempo real.
Obtener una visión general completa del proceso de integración de datos, incluidos los pasos clave en la carga de datos. Evaluar la idoneidad de las canalizaciones de ETL y ELT para diferentes tipos de escenarios de integración de datos, factores que deben tenerse en cuenta para elegir entre estos enfoques.
Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Índice del contenido
- ¿Por qué ELT está superando a ETL?
- ¿Cómo determinar el mejor enfoque: ETL o ELT?
- Ejemplo de ETL y ELT Pipeline
- Seguridad y Gobierno de Datos
- Tendencias futuras y avances en el campo de la integración de datos
- Ejemplos de la vida real de empresas que utilizan canalizaciones ETL o ELT
- Conclusión
¿Por qué ELT está superando a ETL?
Estos son algunos de los pros y los contras de las canalizaciones ETL y ELT:
Ventajas de las canalizaciones ETL:
- Las canalizaciones de ETL se adoptan ampliamente y proporcionan una solución comprobada y bien entendida para la integración de datos.
- Las canalizaciones de ETL pueden manejar grandes cantidades de datos, lo que hace que el procesamiento por lotes y las aplicaciones de almacenamiento.
- Las canalizaciones de ETL proporcionan datos, lo que facilita la administración y el acceso a los datos.
- Las canalizaciones de ETL pueden limpiar y validar, mejorando la calidad de los datos y facilitando el análisis y la toma de decisiones.
Desventajas de las canalizaciones ETL:
- Las canalizaciones de ETL pueden ser lentas y consumir muchos recursos, lo que las hace menos adecuadas para el procesamiento de datos en tiempo real.
- Las canalizaciones de ETL pueden ser complejas y difíciles de administrar y requieren habilidades técnicas especializadas.
- Las canalizaciones de ETL pueden ser inflexibles, lo que dificulta la respuesta a los cambiantes requisitos comerciales.
- Las canalizaciones de ETL pueden introducir latencia en el proceso de integración de datos, lo que dificulta obtener información en tiempo real.
Ventajas de las tuberías ELT:
- Las canalizaciones de ELT están diseñadas para el procesamiento de datos en tiempo real, lo que genera información y acciones de las aplicaciones.
- Las canalizaciones de ELT pueden aprovechar el poder de la computación en la nube, lo que hace posible el procesamiento de datos en tiempo real.
- Las canalizaciones de ELT pueden integrar datos de múltiples fuentes y dispositivos IoT, lo que permite obtener una vista completa de los datos.
- Las canalizaciones de ELT pueden ser más flexibles y cambiar los requisitos comerciales.
Desventajas de las tuberías ELT:
- Los gasoductos ELT son una solución relativamente nueva.
- Las canalizaciones ELT pueden ser más complejas de configurar y administrar, y requieren habilidades técnicas especializadas.
- Las canalizaciones ELT pueden proporcionar un nivel diferente de validación de datos y canalizaciones, lo que podría conducir a una menor calidad de los datos.
- Las canalizaciones de ELT pueden no ser adecuadas para el procesamiento por lotes y el almacenamiento de datos está optimizado para el procesamiento de datos en tiempo real.
¿Cómo determinar el mejor enfoque: ETL o ELT?
Al elegir entre ETL y ELT, son requisitos específicos. Por ejemplo, si necesita integrar datos de múltiples fuentes y realizar transformaciones complejas, ETL puede ser la mejor opción. Capacidades de transformación ETL y puede manejar escenarios complejos de integración de datos.
Algunos consejos para diferenciar los dos:
- ETL se enfoca en la transformación de datos antes de cargarlos en el sistema de destino, mientras que ELT se enfoca en cargar los datos y ejecutar el sistema de destino.
- ETL puede ser más adecuado para la transformación e integración de datos de múltiples fuentes.
- ELT puede ser más eficiente en términos de rendimiento ya que el paso de transformación es un sistema de destino diseñado para manejar grandes cantidades de datos.
- ELT puede ser más adecuado para la integración de datos y debe aprovechar los recursos del sistema de destino y las capacidades de procesamiento paralelo.
- ETL puede ser más escalable ya que el paso de transformación de datos se realiza mediante una herramienta ETL separada, que podemos escalar independientemente del sistema de destino.
Ejemplo de ETL y ELT Pipeline
Este es un ejemplo de un proceso ETL que usa Python y la popular herramienta ETL Apache NiFi. El siguiente código extrae datos de un archivo CSV, ejecuta y carga los datos en una base de datos MySQL.
from nifi import ProcessGroup, ExtractText, ReplaceText, PutSQL # Extraer datos de un archivo CSV extract = ExtractText(path="path/to/input.csv") replace = ReplaceText(search="old_value", replace="new_value") # Cargue los datos en una base de datos MySQL load = PutSQL(connection_url="jdbc:mysql://host:port/database", username="username", password="password", sql_select_query="INSERT INTO table (column1, column2) VALORES (?, ?)") # Crear un ProcessGroup para unir los procesadores pg = ProcessGroup(processors=[extract, replace, load]) # Ejecutar el proceso ETL pg.run()
A continuación se muestra un ejemplo de un proceso ELT que utiliza Python y la biblioteca SQLAlchemy. El siguiente código extrae datos de un archivo CSV, lo carga en una base de datos PostgreSQL y realiza consultas SQL.
from sqlalchemy import create_engine import pandas # Conéctese al motor de base de datos PostgreSQL = create_engine("postgresql://nombre de usuario:GME@dhr-rgv.com:puerto/base de datos") # Cargar los datos de un archivo CSV en un Pandas DataFrame df = pd.read_csv("ruta/a/entrada.csv") # Cargar los datos en la base de datos PostgreSQL df.to_sql("table_name", motor, if_exists="reemplazar") # Consultas SQL con motor.conectar() como con: con.execute("ACTUALIZAR nombre_tabla SET columna1 = columna1 + 1") con.execute("ELIMINAR DE nombre_tabla DONDE columna2 = 'valor'" )
Es importante tener en cuenta que estos ejemplos son solo procesos ETL y ELT, y el proceso es mucho más complejo en el escenario del mundo real. Puede involucrar diferentes bibliotecas y herramientas.
Seguridad y Gobierno de Datos
La seguridad y el gobierno de datos son factores críticos al elegir entre ETL y ELT. En ETL, el control de datos por parte de la herramienta ETL puede proporcionar un control más granular sobre los datos. La herramienta ETL se puede configurar para implementar medidas de seguridad, cifrado, enmascaramiento de datos y controles de acceso. Esto puede proporcionar una capa adicional de seguridad para los datos confidenciales.
Por otro lado, ELT se basa en el sistema de destino para el gobierno de datos. Al mismo tiempo, el sistema de destino puede proporcionar medidas de seguridad sólidas, pero tiene un nivel de control diferente al de una herramienta ETL. Además, la carga de datos de ELT en el sistema de destino puede crear un riesgo de seguridad si los datos contienen información confidencial.
Regulaciones de calidad, linaje, catalogación y cumplimiento de la gobernanza de datos. ETL puede proporcionar mejores datos y permite un mejor control sobre la calidad y el linaje de los datos, lo que facilita el seguimiento de los cambios de datos y una mejor comprensión de los datos. Por otro lado, ELT puede ser más desafiante en cuanto a datos. Se necesita más trabajo para realizar un seguimiento de los cambios de datos y comprender claramente los datos.
Fuente: Analytics Vidhya
Tendencias futuras y avances en el campo de la integración de datos
Aquí hay algunas tendencias futuras y avances en el campo de la integración de datos:
- Automatización e integración de datos impulsada por IA: La automatización y la inteligencia artificial jugarán un papel importante en el futuro de la integración de datos, haciendo que el proceso sea más rápido, más eficiente y menos propenso a errores. Algoritmos de IA puede identificar automáticamente patrones y anomalías en decisiones basadas en datos en tiempo real.
- Integración de Multinube y Edge Computing: Con el auge de la nube dependiendo cada vez más de múltiples proveedores de nube. Las soluciones de integración de datos deben integrar a la perfección los datos de múltiples nubes y Dispositivos de IoT.
- Enfoque en el gobierno de datos: El gobierno de datos será cada vez más importante. Las soluciones de integración de datos deben proporcionar sólidas capacidades de gobierno de datos, incluidas la privacidad, la seguridad y el linaje.
- Mayor énfasis en el procesamiento de datos en tiempo real: Con la creciente demanda de información y acciones en tiempo real, las soluciones de integración de datos deberán procesar datos en tiempo real, incluidos los dispositivos IoT.
- Expansión de Plataformas Low-code y No-code: Las plataformas de código bajo y sin código seguirán creciendo en popularidad, lo que facilitará la creación y administración de canalizaciones de integración de datos sin necesidad de habilidades técnicas especializadas.
- Mayor uso de la tecnología Blockchain: Servicios La tecnología puede revolucionar la integración, el intercambio y la colaboración de datos.
- El surgimiento de la virtualización de datos: La virtualización de datos será cada vez más importante, accediendo e integrando datos de múltiples fuentes sin mover los datos físicamente.
Estas tendencias y avances jugarán un papel crucial en la configuración del futuro de integración de datos, tomando mejores decisiones basadas en datos, mejoran su eficiencia general en el panorama empresarial.
Ejemplos de la vida real de ETL o ELT Pipelines
Estos son algunos ejemplos de la vida real de canalizaciones ETL o ELT:
- Walmart: Walmart utiliza una canalización ETL para extraer datos, incluidos los sistemas de puntos de venta y los proveedores, limpiar los datos y cargarlos en un almacén de datos central. Esto permite a la empresa analizar datos y decisiones de ventas.
- Netflix: Netflix utiliza una canalización ELT para extraer datos sin procesar, cargarlos en un lago de datos basado en la nube y luego usar herramientas de análisis basadas en la nube para analizar los datos. Procese cantidades masivas de datos en tiempo real, lo que permite ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios.
- Amazon: Amazon usa canalizaciones ETL y ELT, dependiendo de lo específico. Por ejemplo, las canalizaciones de ETL se utilizan para procesar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y cargarlos en un almacén de datos para su análisis. Por otro lado, las canalizaciones de ELT se utilizan para el procesamiento de datos en tiempo real y el comportamiento del cliente para mejorar la experiencia de compra.
- google: Google utiliza canalizaciones ELT para extraer datos en tiempo real, incluidos datos de consultas de búsqueda, anuncios y otras fuentes. Esto permite a la empresa obtener información sobre el comportamiento del usuario y tomar decisiones en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario.
- Spotify: Spotify utiliza una tubería ELT para extraer, cargar y generar datos generados por los usuarios, incluidos los hábitos de escucha y los datos de ubicación social. Esto permite a la empresa personalizar la experiencia del usuario y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la experiencia general del usuario.
Conclusión
En conclusión, ETL y ELT son enfoques comunes de integración de datos que se utilizan para pasar de un sistema a otro. ETL es el enfoque tradicional, donde los datos son el sistema de destino. ELT es un enfoque más nuevo, donde los datos primero se cargan en el sistema de destino y luego se modifican. ELT tiene beneficios sobre ETL, incluido el rendimiento, un uso más eficiente de los recursos, una mayor integración de datos en tiempo real y gobernanza.
ETL y ELT no se excluyen mutuamente y se pueden combinar según la carga de ETL y ELT para la integración de datos en tiempo real. La elección entre ETL y ELT debe basarse en requisitos específicos.
Conclusiones clave de este artículo:
1. ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) son enfoques de integración que se utilizan para pasar de un sistema a otro.
2. Discutimos los beneficios de las canalizaciones ETL y ELT. Como hemos mencionado, ELT es más poderoso y útil que ETL.
3. Discutimos cómo elegir entre ETL y ELT. Debemos discutir y decidir qué tubería funciona mejor.
4. Codificamos algunos ejemplos de canalizaciones ETL y ELT usando Python, en los que leemos datos de un archivo CSV y los colocamos en un base de datos MySQL después de realizar Después de eso, concluimos el artículo.
Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan a discreción del autor.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/unlock-the-true-potential-of-your-data-with-etl-and-elt-pipeline/
