ELT

ELT é essencialmente uma versão mais moderna de ETL. Onde ETL é extrair, transformar e carregar, ELT é extrair, carregar e transformar. É uma forma mais rápida, barata e mais flexível de mover e mudar dados do que ETL.

Pontos principais:

• ELT, ou Extrair, Carregar, Transformar, é um processo moderno de integração de dados ideal para lidar com os grandes e diversos conjuntos de dados comuns nas empresas de hoje.
• Diferente de seu predecessor ETL, o ELT prioriza a velocidade carregando dados brutos no sistema de destino antes da transformação.
• Esta abordagem aproveita o poder dos armazéns de dados e lagos de dados baseados em nuvem, permitindo uma transformação e análise eficientes dentro do ambiente de armazenamento.
• O ELT oferece benefícios significativos, incluindo escalabilidade, economia de custos e acesso mais rápido a insights, tornando-o cada vez mais popular em várias indústrias.
• Do marketing às finanças e à saúde, a capacidade do ELT de lidar com análises de dados em tempo real e big data está mudando como as organizações utilizam seus dados para tomada de decisões estratégicas.

Por que isso importa:

Hoje temos muito dados, e os dados são muito valiosos para entender o que está acontecendo, otimizar processos e treinar a IA. Por isso, uma boa gestão de dados é muito importante. É por isso que o processo ELT está se tornando popular. O processo ELT ajuda a mover dados brutos de diferentes locais para uma área de armazenamento principal, como um data warehouse ou um data lake. Uma vez que os dados estejam lá, eles podem ser alterados e estudados para encontrar informações úteis para os negócios.

Pense em um pipeline de dados como uma linha de montagem suave, movendo dados de onde são criados para onde queremos usá-los. ELT é essencialmente esse pipeline.

Garante que os dados brutos sejam transferidos facilmente.

No passado e ainda hoje em algum grau, os cientistas de dados transformavam os dados para atender às necessidades locais antes de carregá-los em bancos de dados ou data lakes. Mas com o ELT, em vez de alterar os dados antes de carregá-los no sistema de destino, carregamos os dados brutos diretamente no sistema de destino. Esse método funciona muito bem para grandes conjuntos de dados, pois a transformação dos dados ocorre nesses sistemas de dados robustos, que são feitos para processamento eficiente.

Você pode pensar nisso como mover todos os seus ingredientes para uma cozinha agradável (o data warehouse) antes de começar a cozinhar (transformar os dados). Isso torna tudo mais fácil e frequentemente mais rápido.

Também é mais flexível, porque você não sabe sempre agora o que usará os dados no futuro, e se transformar muito cedo, pode perder os componentes precisos que precisará mais tarde.

Com o ELT, as soluções baseadas na nuvem, especialmente os data lakes, estão transformando a gestão de dados. Esses grandes sistemas podem armazenar uma quantidade quase infinita de dados. Eles incluem muitos tipos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.

Essa capacidade torna os data lakes muito flexíveis. Eles oferecem uma visão completa de todos os dados que uma organização possui.

Aqui estão as principais partes do processo ELT:

1. Extração de Dados
   Primeiro, coletamos dados do sistema de origem. Isso pode vir de muitos lugares, como bancos de dados operacionais, APIs, sistemas de CRM, aplicativos em nuvem e mídias sociais. Usamos uma ferramenta de extração de dados para garantir que esse processo seja eficiente e funcione bem.
2. Carregamento de Dados
   Após a extração, movemos os dados para o armazenamento de dados de destino. Os dados geralmente estão em sua forma bruta agora. O destino pode ser um data warehouse, que é bom para analisar dados estruturados, ou um data lake, que pode lidar com diferentes tipos de dados, incluindo dados não estruturados e semiestruturados.
3. Transformação de Dados
   Nesta última etapa, alteramos os dados carregados para um formato fácil de analisar. Esse processo inclui limpar, melhorar e organizar os dados com base nas necessidades do negócio. A transformação ocorre no armazenamento de dados, utilizando as capacidades das plataformas de dados modernas.

Frequentemente, uma empresa ou serviço ou ferramenta fará apenas as duas primeiras etapas. Cientistas de dados ou analistas podem concluir a terceira etapa posteriormente, quando necessário.

Extração

A extração é o primeiro passo no processo ELT: coletar dados brutos de diferentes fontes de dados. Esses dados podem ser organizados, como registros em um banco de dados, ou não organizados, como postagens de mídias sociais ou logs de sensores. A qualidade da extração de dados depende do uso das ferramentas e métodos certos para cada fonte de dados. Por exemplo, para extrair dados de um banco de dados relacional, você pode usar consultas SQL. Se precisar de dados de aplicativos em nuvem, você pode usar APIs.

Importante: um bom processo de extração garante que os dados sejam coletados com precisão, completos e de forma consistente. Isso prepara o terreno para uma carga fácil e transformação posterior no armazenamento de dados de destino.

Carregamento

O processo de carregamento de dados é onde o método ELT difere do antigo método ETL. No ELT, você move diretamente os dados que reuniu para o sistema de destino, que geralmente é um data warehouse ou data lake, sem transformá-los primeiro. Às vezes, uma área de preparo é usada para manter os dados temporariamente antes de irem para o seu local final no sistema de destino. Essa área ajuda a gerenciar grandes quantidades de dados e ajuda a manter as coisas funcionando sem problemas, sem causar interrupções. Ao carregar dados brutos diretamente no sistema de destino, você pode usar as fortes capacidades de processamento das plataformas de dados atuais. Isso torna mais fácil e rápido transformar os dados quando necessário.

Transformar

A última etapa do processo de ELT é a transformação de dados. Esta etapa ocorre no sistema de destino escolhido, mas não precisa acontecer instantaneamente. Aqui, os dados brutos são moldados, organizados e aprimorados para criar insights úteis. Isso pode incluir a limpeza de dados para corrigir erros, alteração de tipos de dados e mistura de dados de diferentes fontes para uma visão completa. Transformar dados no sistema de destino é benéfico porque utiliza poderosas capacidades de processamento local e salva dados brutos com todas as suas complexidades e detalhes, o que pode ser útil mais tarde.

Plataformas de dados modernas, especialmente aquelas baseadas na nuvem, fornecem escalabilidade e eficiência. Isso torna o processo de transformação mais rápido e flexível do que métodos mais antigos. Os dados transformados são então importantes para obter inteligência de negócios clara. Isso ajuda as equipes a tomar decisões melhores e leva a resultados de negócios aprimorados.

Embora o ELT tenha emergido como um líder em integração de dados, é crucial entender seus pontos fortes e limitações em comparação com o ETL:

ELT brilha ao lidar com conjuntos de dados grandes e diversos, oferecendo escalabilidade e custo-efetividade. No entanto, requer ferramentas especializadas e expertise para gerenciar transformações dentro do sistema de destino.

Por outro lado, ETL, com suas ferramentas maduras e processos estabelecidos, pode ser adequado para conjuntos de dados menores e bem estruturados, mas pode ter dificuldades com as demandas de big data. A escolha entre ELT e ETL depende das necessidades específicas de dados de uma organização, infraestrutura e objetivos de longo prazo.

Os benefícios de usar ELT vão muito além da integração de dados. Isso ajuda as empresas a acessar informações mais rapidamente. Isso as ajuda a tomar decisões mais inteligentes — e mais rápidas — e aumenta a forma como trabalham para se manter à frente dos concorrentes.

Ao melhorar os fluxos de trabalho que dependem de dados e apoiar a análise em tempo real, os benefícios de usar ELT estão mudando como as empresas usam dados para o sucesso no mundo de hoje focado em informações.

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