Diferença entre ETL vs ELT
Neste tópico, aprenderemos sobre ETL vs ELT, mas vamos discutir primeiro qual processo de E, T, L significa,
- Extração: os dados de origem são extraídos do pool de dados no estágio de extração, o pool pode não ser estruturado. a seguir, é o processo de enviar os dados para um repositório de dados temporários.
- Transformação: Este é o procedimento de sobredimensionar ou elevar os dados para que sejam adequados à origem de destino.
- Carregando: é a rota de dados comoventes para um data warehouse, para que as ferramentas necessárias de business intelligence possam ser aplicadas em cima disso.
ETL: O processo ETL envolve extrair os dados de fontes de dados classificadas e depois transformar e amarrar os dados de maneira adequada; por fim, os dados são carregados nos sistemas de armazém de dados. Essa técnica é sensata até que muitos bancos de dados diferentes sejam implicados no cenário do data warehouse. aqui, mover dados de um lugar para outro deve acontecer de qualquer maneira, de modo que o ETL atue como a melhor prática nessas situações para fazer transformações, pois a transferência de dados está de alguma forma acontecendo aqui.
ELT: É um processo ligeiramente diferente. A mesma técnica de extração é usada aqui, depois os dados são carregados diretamente nos sistemas de destino. No final anterior, os sistemas objetivos são responsáveis pela aplicação das transformações nos dados carregados. A principal desvantagem aqui é que geralmente leva mais tempo para obter os dados no data warehouse e, portanto, com as tabelas de teste, uma etapa extra é adicionada no processo, o que torna mais necessário o espaço em disco.
O ELT desempenha seu papel nos seguintes casos,
- Quando a principal prioridade é a velocidade de ingestão. Como o carregamento externo não está acontecendo aqui, este é considerado um processo muito rápido, portanto as informações necessárias são passadas muito mais rapidamente aqui do que o ETL. O ELT também tem a vantagem de diminuir a dispensação que ocorre na fonte, considerando que nenhuma transformação é realizada
- O benefício dos dados de desativação que interessam à inteligência de negócios está na capacidade de enfrentar padrões invisíveis em informações acionáveis. Pela observância, a cada bit de dados históricos de licitações, as organizações podem procurar cronogramas, tendências sazonais, padrões de vendas ou qualquer métrica promissora que se mostre importante para a organização. Como não há transformação nos dados antes de carregá-los, existe acesso a todos os dados brutos disponíveis.
- Quando houver necessidade de escalabilidade. Quando os mecanismos de processamento de dados de ponta entram em ação, o ELT é a melhor opção, o ELT é capaz de obter uma melhoria no poder de dispensação dos habitantes para maior escalabilidade.
O ELT tem a vantagem de diminuir a dispensação que ocorre na fonte, uma vez que nenhuma transformação é realizada; isso é muito importante a ser considerado se a fonte for um sistema PROD. A principal desvantagem aqui é que geralmente leva mais tempo para obter os dados no data warehouse e, portanto, com as tabelas de teste, uma etapa extra é adicionada no processo, o que torna mais necessário o espaço em disco.
Comparação cara a cara entre ETL x ELT (infográficos)
Abaixo estão as 7 principais diferenças entre ETL e ELT 
Principais diferenças entre ETL vs ELT
As principais diferenças principais entre ETL vs ELT são fornecidas abaixo:
- ETL é um conceito mais antigo e existe no mercado há mais de duas décadas, o ELT é relativamente novo e é relativamente complexo para ser implementado.
- Em um caso de ETL, um grande número de ferramentas possui apenas um de seus requisitos de hardware sofisticados. No caso de um ELT, uma vez que isso se enquadra no Saas, o custo do hardware não é uma preocupação.
- Para executar uma pesquisa, o ETL opera o padrão linha por linha para mapear um valor de fato com seu elemento-chave de dimensão de uma tabela diferente. No ELT, podemos mapear diretamente o valor de fato com os principais elementos da dimensão.
- No ETL, os dados relacionais são priorizados aqui, enquanto o ELT suporta prontamente dados não estruturados.
Tabela de comparação entre ETL vs ELT
Vamos discutir as 7 principais diferenças entre ETL e ELT
| Base de comparação entre ETL vs ELT | ETL | ELT |
| Uso | Implicar transformações complexas envolve ETL | O ELT entra em jogo quando grandes volumes de dados estão envolvidos |
| Transformação | As transformações são executadas na área de preparação | Todas as transformações nos sistemas de destino |
| Tempo | Como esse processo envolve carregar os dados primeiro nos sistemas ETL e depois no respectivo sistema de destino, isso atrai um tempo comparativamente maior. | Aqui, já que os dados são carregados diretamente nos sistemas de destino inicialmente e todas as transformações são realizadas nos sistemas objetivos. |
| Envolvimento de Datalake | Nenhum suporte ao data lake | Dados não estruturados podem ser processados com lagos de dados aqui. |
| Manutenção | A manutenção é alta aqui, pois esse processo envolve duas etapas diferentes | A manutenção é comparativamente baixa |
| Custo | Maior no fator de custo | Comparativamente menor em custo |
| Cálculos | Precisamos substituir uma coluna existente ou é necessário enviar dados na plataforma de destino | A coluna calculada pode ser facilmente adicionada |
Conclusão
Toda empresa em conformidade com o data warehouse usará ETL (Extrair, Transformar, Carregar) ou ELT (Extrair, Carregar, Transformar) para enviar dados para o data warehouse que está surgindo de diferentes fontes. Com base nas necessidades técnicas e do setor, um dos procedimentos acima é amplamente implantado.
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- Big Data x Data Warehouse