ELT

ELT es esencialmente una versión más moderna de ETL. Donde ETL es extraer, transformar y cargar, ELT es extraer, cargar y transformar. It’s una forma más rápida, económica y flexible de mover y cambiar datos que ETL.

Puntos clave:

• ELT, o Extraer, Cargar, Transformar, es un proceso moderno de integración de datos ideal para manejar los grandes y diversos conjuntos de datos comunes en las empresas actuales.
• A diferencia de su predecesor ETL, ELT prioriza la velocidad al cargar datos sin procesar en el sistema de destino antes de la transformación.
• Este enfoque aprovecha el poder de los almacenes de datos y los lagos de datos basados ​​en la nube, lo que permite una transformación y un análisis eficientes dentro del entorno de almacenamiento.
• ELT ofrece importantes beneficios, que incluyen escalabilidad, ahorro de costos y acceso más rápido a la información, lo que lo hace cada vez más popular en diversas industrias.
• Desde el marketing hasta las finanzas y la atención médica, la capacidad de ELT para gestionar análisis de big data y en tiempo real está cambiando el modo en que las organizaciones utilizan sus datos para la toma de decisiones estratégicas.

Por qué esto es importante:

Hoy en día, disponemos de una gran cantidad de datos, y estos son muy valiosos para comprender qué sucede, optimizar procesos y entrenar la IA. Por ello, una buena gestión de datos es fundamental. Por eso, el proceso ELT se está popularizando. El proceso ELT ayuda a trasladar datos sin procesar desde diferentes ubicaciones a un área de almacenamiento principal, como un almacén de datos o un lago de datos. Una vez que los datos están allí, se pueden modificar y analizar para obtener información empresarial útil.

Piense en una canalización de datos como una línea de montaje fluida que transporta datos desde su creación hasta su uso. ELT es, en esencia, esta canalización.

Se asegura que los datos sin procesar viajen fácilmente.

En el pasado, y aún hoy en día, los científicos de datos transformaban los datos para satisfacer las necesidades locales antes de cargarlos en bases de datos o lagos de datos. Pero con ELT, en lugar de modificar los datos antes de cargarlos en el sistema de destino, cargamos los datos sin procesar directamente en él. Este método funciona muy bien con grandes conjuntos de datos, ya que la transformación se realiza en estos robustos sistemas de datos, diseñados para un procesamiento eficiente.

Puedes imaginarlo como trasladar todos tus ingredientes a una cocina (el almacén de datos) antes de empezar a cocinar (transformar los datos). Esto hace que todo sea más fácil y, a menudo, más rápido.

It’s también más flexible, porque no siempre sabes ahora lo que you’ll usar datos en el futuro, y si lo transformas demasiado pronto, podrías perder los componentes precisos que you’ll necesitar más tarde.

Con ELT, las soluciones basadas en la nube, especialmente los data lakes, están transformando la gestión de datos. Estos grandes sistemas pueden almacenar una cantidad casi infinita de datos. Incluyen diversos tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Esta capacidad hace que los lagos de datos sean muy flexibles. Ofrecen una visión completa de todos los datos que posee una organización.

Estas son las partes principales del proceso ELT:

1. Extracción de datos:
   Primero, recopilamos datos del sistema fuente. Estos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos operativas, API, sistemas CRM, aplicaciones en la nube y redes sociales. Utilizamos una herramienta de extracción de datos para garantizar la eficiencia y el correcto funcionamiento de este proceso.
2. Carga de datos.
   Tras la extracción, trasladamos los datos al almacén de datos de destino. Normalmente, los datos ya están sin procesar. El destino puede ser un almacén de datos, ideal para analizar datos estructurados, o un lago de datos, que puede gestionar diferentes tipos de datos, incluyendo datos no estructurados y semiestructurados.
3. Transformación de datos:
   En este último paso, transformamos los datos cargados a un formato fácil de analizar. Este proceso incluye la limpieza, la mejora y la organización de los datos según las necesidades del negocio. La transformación se lleva a cabo en el almacén de datos, aprovechando las capacidades de las plataformas de datos modernas.

A menudo, una empresa, servicio o herramienta solo realiza los dos primeros pasos. Los científicos o analistas de datos podrían completar el tercer paso más adelante, cuando sea necesario.

Extracción

La extracción es el primer paso del proceso ELT: recopilar datos sin procesar de diferentes fuentes. Estos datos pueden estar organizados, como los registros de una base de datos, o desorganizados, como las publicaciones de redes sociales o los registros de sensores. La calidad de la extracción de datos depende del uso de las herramientas y los métodos adecuados para cada fuente. Por ejemplo, para extraer datos de una base de datos relacional, se pueden usar consultas SQL. Si se necesitan datos de aplicaciones en la nube, se pueden usar API.

Importante: Un buen proceso de extracción garantiza que los datos se recopilen de forma precisa, completa y consistente. Esto facilita la carga y la posterior transformación en el almacén de datos de destino.

Cargando

El proceso de carga de datos es la diferencia entre el método ELT y el antiguo método ETL. En ELT, los datos recopilados se transfieren directamente al sistema de destino, que suele ser un almacén de datos o un lago de datos, sin transformarlos previamente. En ocasiones, se utiliza un área de almacenamiento temporal para almacenar los datos temporalmente antes de su destino final en el sistema de destino. Esta área facilita la gestión de grandes cantidades de datos y garantiza un funcionamiento fluido y sin interrupciones. Al cargar datos sin procesar directamente en el sistema de destino, se aprovecha la potente capacidad de procesamiento de las plataformas de datos actuales. Esto facilita y agiliza la transformación de los datos cuando es necesario.

Transformar

El último paso del proceso ELT es la transformación de datos. Este paso se lleva a cabo en el sistema de destino elegido, pero no tiene por qué ser instantáneo. En este paso, los datos sin procesar se moldean, organizan y mejoran para generar información útil. Esto puede incluir la limpieza de datos para corregir errores, la modificación de tipos de datos y la combinación de datos de diferentes fuentes para obtener una visión completa. La transformación de datos en el sistema de destino es beneficiosa porque utiliza potentes capacidades de procesamiento local y guarda los datos sin procesar con todas sus complejidades y detalles, lo cual podría resultar útil posteriormente.

Las plataformas de datos modernas, especialmente las basadas en la nube, ofrecen escalabilidad y eficiencia. Esto agiliza y flexibiliza el proceso de transformación en comparación con los métodos anteriores. Los datos transformados son cruciales para obtener inteligencia empresarial clara. Ayudan a los equipos a tomar mejores decisiones y generan mejores resultados empresariales.

Si bien ELT ha surgido como precursor en la integración de datos, es fundamental comprender sus fortalezas y limitaciones en comparación con ETL:

ELT destaca al gestionar conjuntos de datos grandes y diversos, ofreciendo escalabilidad y rentabilidad. Sin embargo, requiere herramientas y experiencia especializadas para gestionar la transformación dentro del sistema de destino.

Por otro lado, el ETL, con sus herramientas consolidadas y procesos consolidados, podría ser adecuado para conjuntos de datos más pequeños y bien estructurados, pero podría presentar dificultades con las exigencias del big data. La elección entre ELT y ETL depende, en última instancia, de las necesidades específicas de datos de cada organización, su infraestructura y sus objetivos a largo plazo.

Los beneficios de usar ELT van mucho más allá de la simple integración de datos. Ayuda a las empresas a acceder a la información con mayor rapidez. Esto les permite tomar decisiones más inteligentes y rápidas, además de optimizar su forma de trabajar para mantenerse a la vanguardia de la competencia.

Al mejorar los flujos de trabajo que dependen de datos y respaldar el análisis en tiempo real, los beneficios de usar ELT están cambiando el modo en que las empresas usan los datos para alcanzar el éxito en el mundo actual centrado en la información.

Singular ofrece herramientas ETL y ELT. Puede elegir cuál usar según sus necesidades o caso de uso.

Nuestro ETL está incomparablamente adaptado a las necesidades de los anunciantes’, con miles de integraciones a bases de datos de redes publicitarias y plataformas de marketing y flujos API, ayudándote a estar al día con todo lo que haces para crecer. Nuestras herramientas ELT son de uso general y mucho más baratas que cualquier otra en el mercado.

Escucharás más sobre esto en el futuro.