ETL vs ELT: Principais diferenças

Você provavelmente já ouviu falar desses dois termos ao pesquisar técnicas e processos associados ao lançamento da sua jornada de dados, mas já sabe quais são as diferenças entre o ETL vs ELT na integração de dados?

Neste blog, a Erathos vai te ajudar a aprofundar os seus conhecimentos sobre ingestão de dados e a compreender por quê esses dois termos são diferentes.

Integração de Dados

Antes de entrarmos no tema central deste texto, precisamos reforçar que a integração de dados é o ponto de partida para toda operação de dados bem sucedida. É o processo que se ocupa de adquirir os seus dados de todas as fontes espalhadas (CRMs, ERPs, Planilhas, emails, etc) e centralizá-os em um único local, para que eles estejam disponíveis e sejam de fácil acesso para agilizar o seu uso para a geração de insights dentro da sua empresa.

Integrar os dados é vital para a sua estratégia data-driven, pois evita a criação de silos de dados e outros gargalos que dificultam a vida do seu time de dados, e atrapalham na hora de melhorar a sua maturidade de dados. Os famosos ETL e ELT nada mais são do que processos de integração de dados, mas não se engane: a ordem das letras faz total diferença!

ETL vs ELT: Entenda esses conceitos

A Erathos já explicou o que é ETL aqui no blog anteriormente, mas nesse artigo vamos trazer novamente esse conceito para que você entenda quais são as principais diferenças entre ele e o ELT. Antes de mais nada, é importante definir o que cada um desses termos significa:

O que é ETL?

ETL é a sigla para "Extract, Transform, Load", ou, em português, "Extrair, Transformar, Carregar". Ou seja: primeiro os dados são extraídos da sua origem, para em seguida serem transformados no formato ideal para a análise e uso dentro da empresa, e, por fim, são carregados em um sistema de armazenamento de dados.

Essa abordagem geralmente é utilizada em sistemas de análise de dados mais tradicionais, principalmente onde o armazenamento é feito em bancos de dados relacionais.

Nesse tipo de sistema, a etapa de transformação é realizada antes do carregamento dos dados, permitindo que os dados sejam armazenados em um formato otimizado para análise. Esse sistema traz algumas vantagens. Por exemplo: como os dados já estão no formato desejado quando são carregados no sistema, a consulta é muito mais rápida e eficiente. Por outro lado, a etapa de transformação é realizada fora do sistema de armazenamento de dados, evitando sobrecargas e permitindo que ele se mantenha eficiente mesmo que contenha grandes volumes de dados.

O que é o ELT?

ELT significa "Extract, Load, Transform", ou "Extrair, Carregar, Transformar". A ordem dessas etapas é invertida em comparação ao ETL: primeiro os dados são extraídos das suas origens e então carregados em um sistema de armazenamento. Posteriormente eles são transformados, para que fiquem no formato desejado e acessíveis conforme necessário. Essa abordagem tem várias vantagens em relação à ETL.

Por exemplo: como os dados são armazenados em seu formato original, é possível realizar análises mais flexíveis sem a necessidade de transformá-los de volta para esse formato caso surja a necessidade em algum momento. Além disso, como a etapa de transformação é realizada no mesmo ambiente de armazenamento de dados, é mais fácil manter e acessar os arquivos e construir séries históricas. O ELT costuma ser utilizado em sistemas de análise de dados mais modernos, onde os dados são armazenados em bancos de dados analíticos.

Porém, a abordagem ELT também tem algumas desvantagens. Por exemplo: como os dados são armazenados em seu formato original, a consulta deles pode ser mais lenta e menos eficiente do que se eles estivessem armazenados em um formato otimizado para análise. Além disso, a etapa de transformação é realizada no próprio sistema de armazenamento de dados, o que pode sobrecarregá-lo e diminuir a sua performance, em alguns casos.

Qual é a diferença entre os dois?

Na sigla, em ambos os casos as letras possuem o mesmo significado, mas não se engane: a ordem das letras é algo bastante importante, pois indica métodos distintos de integração de dados.  Cada letra se refere à ordem na qual esses processos acontecem. Como falamos anteriormente, no ETL, os dados são extraídos, transformados e então carregados em uma estrutura de armazenamento de dados. Já no ELT, os dados são extraídos, carregados e transformados conforme necessário. Mas existe uma abordagem que é melhor que a outra?  

Bem, a verdade é que não existe uma resposta única para isso. Cada abordagem tem suas vantagens e desvantagens, e a escolha de qual utilizar vai depender de quais são as necessidades específicas do seu negócio.

Conclusão

Tanto a abordagem ETL quanto a ELT têm suas vantagens e desvantagens. A escolha de qual utilizar vai depender das necessidades específicas de cada projeto, e qual é o tipo de banco de dados mais adequado para a sua empresa.

O ETL costuma ser mais utilizado em sistemas nos quais os dados são armazenados em bancos relacionais. Nele, a etapa de transformação é realizada antes do carregamento dos dados, o que permite que eles  sejam armazenados em um formato otimizado para análises posteriores, o que auxilia na agilidade do uso dos dados, trazendo eficiência e agilidade para esse processo uma vez que os dados já estão tratados, mas por outro lado, isso pode trazer algumas ineficiência, principalmente quando se está lidando com um grande volume de dados. 

Nesse caso, é interessante utilizar o ELT, pois uma vez que a etapa de transformação dos dados é feita dentro do ambiente de armazenamento ele traz maior flexibilidade para o uso da informação na tomada de decisão para os negócios. Para decidir qual é a melhor opção para as necessidades do seu negócio, você precisa ter em mente a complexidade, o volume e as suas necessidades com o uso dos dados.