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ETL y ELT son canalizaciones de integración de datos que transfieren datos de múltiples fuentes a una única fuente centralizada y realizan algunos pasos de transformación y procesamiento. La diferencia entre estos dos es que ETL transforma los datos antes de cargarlos y ELT transforma los datos después de cargarlos.

Pero antes de profundizar en ellos, primero comprendamos el significado de E, L y T.

E para Extraer – Extraer los datos de una o varias fuentes.

T para Transformar – La transformación de los datos es un proceso de limpieza y modificación de los datos en un formato que pueda utilizarse para el análisis empresarial.

L para carga – Implica cargar datos en un sistema de destino, que puede ser un almacén de datos o una base de datos.

ETL es el primer método estandarizado de integración de datos que surgió en la década de 1970 debido a la evolución del almacenamiento en disco. Como sugiere el nombre, primero extrae los datos sin procesar de la fuente y luego los transforma antes de cargarlos en la base de datos de destino, es decir (Extraer ? Transformar ? Cargar)

En ETL, el proceso de ingesta de datos es más lento, ya que primero debemos transformar los datos en un servidor separado antes de cargarlos en la base de datos de destino.

ETL se usa cuando se almacena una pequeña cantidad de datos en un almacenamiento finito. Es adecuado para conjuntos de datos locales, estructurados y relacionales. 

Fig. 1 Arquitectura del sistema ETL | Imagen por estuario.dev
 

Ahora, comprendamos algunos de sus principales pros y contras.

Para Agencias y Operadores

1. Calidad de los datos: ETL mejora la calidad de los datos al procesar los datos sin procesar de varias fuentes y combinarlos en un formato estructurado.
2. Menos carga en las unidades de disco: La característica clave de ETL es que los datos se transforman en la memoria, lo que nos permite crear este tipo de canalizaciones de datos donde tenemos discos con limitaciones de rendimiento.
3. Consistencia: El almacenamiento de los datos procesados ​​en la base de datos garantiza que los datos sean consistentes, relevantes y precisos, lo que satisface todas las necesidades comerciales y ayuda a tomar mejores decisiones.

Desventajas

1. Flexibilidad: ETL tiene una tubería rígida. No permite modificaciones en la base de datos. Supongamos que si los planes comerciales cambian, entonces los equipos de inteligencia comercial no pueden tener la oportunidad de volver a los datos sin procesar originales y volver a consultarlos.
2. Estado latente: El retraso entre la ingesta de datos y el análisis de datos no es adecuado para aplicaciones en tiempo real.
3. Pérdida de datos: Las canalizaciones de ETL pueden provocar la pérdida de datos si los datos no se manejan con cuidado o si hay algunos errores en el paso de transformación.

A principios de la década de 2000, la computación en la nube se volvió más común y el desarrollo de lagos y almacenes de datos creó una revolución en el almacenamiento de datos. Ahora las empresas pueden acceder a almacenamiento en la nube barato e ilimitado para cargar sus datos.

Esto conduce al desarrollo de una nueva canalización de integración de datos, es decir, ELT (Extracción, Carga, Transformación). Los datos sin procesar pueden almacenarse dentro del almacén de datos y consultarse directamente desde él.

En términos simples, dentro de ELT, los datos sin procesar se extraen de la fuente y se almacenan directamente en el almacén de datos sin ninguna transformación. A diferencia de ETL, el paso de transformación se realiza en un servidor separado antes de la carga, lo que crea retrasos y rigidez adicionales en el sistema.

Fig. 2 Arquitectura del sistema ELT | Imagen por sqlofthenorth
 

Ahora, comprendamos algunos de sus principales pros y contras.

Para Agencias y Operadores

1. Flexibilidad: Las canalizaciones de ELT son más flexibles, ya que permiten volver a consultar los datos relevantes de los datos sin procesar si cambia el plan de negocios.
2. Estado latente: Como la carga y transformación de datos pueden ocurrir simultáneamente, es adecuado para la toma de decisiones en tiempo real.
3. Económico: Las canalizaciones ELT son más rentables, ya que el software requerido se basa principalmente en código abierto, que está fácilmente disponible.

Desventajas

1. Calidad de los datos: La calidad de los datos en la canalización de ELT puede diferir de la de ETL. Las transformaciones se aplican después de que los datos se almacenan en la base de datos de destino.
2. Datos no estructurados: Es un desafío escribir consultas a partir de datos no estructurados si no se administran adecuadamente. Además, los resultados de la consulta no pueden ser tan precisos debido a la inconsistencia en las estructuras de datos.
3. Seguridad: Dado que todos los datos sin procesar se almacenan en la base de datos, puede existir el riesgo de que los datos confidenciales queden expuestos o se utilicen indebidamente.
4. Almacenamiento de datos: Requiere más espacio de almacenamiento porque los datos sin procesar se almacenan directamente en él sin ningún procesamiento.

ETL y ELT difieren de dos maneras. En ETL, los datos se transforman antes de cargarlos y en ELT, los datos se transforman después de cargarlos.

ETL tiene una canalización rígida porque solo es compatible con la arquitectura de base de datos heredada, pero ELT es flexible y admite volver a consultar datos.

ETL es comparativamente más lento que ELT, lo que implica un paso adicional de transformación de datos antes de la carga. Pero en ELT, esta transformación se puede realizar simultáneamente con la carga.

ETL solo se puede usar con datos estructurados o locales. Pero ELT se puede usar con cualquier dato estructurado, no estructurado o semiestructurado.

A continuación se muestra la tabla que ofrece una comparación en paralelo de las canalizaciones de datos ETL y ELT.

Fig. 3 Comparación lado a lado de ETL y ELT Pipelines | Imagen por autor

Para aprovechar el poder de los datos en los negocios de hoy, necesitamos canalizaciones de datos eficientes y sólidas que puedan extraer, cargar y transformar datos de múltiples fuentes en un único almacenamiento centralizado para que puedan usarse para análisis. Aquí entran en escena las canalizaciones de datos ETL y ELT. Pero elegir entre ETL y ELT dependerá completamente de las necesidades del negocio.

En general, se puede usar una canalización ETL cuando tenemos requisitos estrictos de consistencia y calidad de datos antes de cargar los datos. O cuando tenemos que realizar pasos complejos de integración y transformación de datos.

Mientras que ELT se puede usar cuando queremos almacenar grandes cantidades de datos, y requiere un procesamiento más rápido y eficiente. ELT también brinda flexibilidad en la base de datos según las necesidades comerciales cambiantes.

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Garg ario es un B.Tech. Estudiante de Ingeniería Eléctrica, actualmente en el último año de la carrera. Su interés radica en el campo del Desarrollo Web y el Aprendizaje Automático. Ha perseguido este interés y estoy ansioso por trabajar más en estas direcciones.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/03/etl-elt-one-right-data-pipeline.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=etl-vs-elt-which-one-is-right-for-your-data-pipeline