O que é ETL?
ETL é uma abreviatura de Extract, Transform and Load. Nesse processo, uma ferramenta ETL extrai os dados de diferentes sistemas de origem RDBMS e, em seguida, transforma os dados como aplicação de cálculos, concatenações, etc. e, em seguida, carrega os dados no sistema de Data Warehouse.
Em ETL, os dados são fluxos da origem para o destino. No ETL, o mecanismo de transformação do processo cuida de todas as alterações de dados.
O que é ELT?
ELT é um método diferente de olhar para a abordagem da ferramenta para movimentação de dados. Em vez de transformar os dados antes de serem gravados, o ELT permite que o sistema de destino faça a transformação. Os dados primeiro copiados para o destino e depois transformados no local.
ELT geralmente usado com bancos de dados não Sql como cluster Hadoop, dispositivo de dados ou instalação em nuvem.
DIFERENÇA CHAVE
- ETL significa Extrair, Transformar e Carregar, enquanto ELT significa Extrair, Carregar, Transformar.
- O ETL carrega os dados primeiro no servidor intermediário e, em seguida, no sistema de destino, enquanto o ELT carrega os dados diretamente no sistema de destino.
- O modelo ETL é usado para dados locais, relacionais e estruturados, enquanto o ELT é usado para fontes de dados escalonáveis estruturados e não estruturados em nuvem.
- ETL é usado principalmente para uma pequena quantidade de dados, enquanto ELT é usado para grandes quantidades de dados.
- ETL não fornece suporte para data lake, enquanto ELT fornece suporte para data lake.
- O ETL é fácil de implementar, enquanto o ELT requer habilidades de nicho para implementar e manter.
Diferença entre ETL vs. ELT
Os processos ETL e ELT são diferentes nos seguintes parâmetros:
| Parâmetros | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Processar | Os dados são transformados no servidor de teste e, em seguida, transferidos para o banco de dados Datawarehouse. | Os dados permanecem no banco de dados do Datawarehouse. |
| Uso de código | Usado para
| Usado para grandes quantidades de dados |
| Transformação | As transformações são feitas no servidor ETL / área de teste. | As transformações são realizadas no sistema de destino |
| Time-Load | Os dados são carregados primeiro no teste e depois carregados no sistema de destino. Muito demorado. | Dados carregados no sistema de destino apenas uma vez. Mais rápido. |
| Transformação do Tempo | O processo ETL precisa aguardar a conclusão da transformação. Conforme o tamanho dos dados aumenta, o tempo de transformação aumenta. | No processo ELT, a velocidade nunca depende do tamanho dos dados. |
| Tempo- Manutenção | Ele precisa de alta manutenção, pois você precisa selecionar dados para carregar e transformar. | Baixa manutenção, pois os dados estão sempre disponíveis. |
| Complexidade de implementação | Em um estágio inicial, mais fácil de implementar. | Para implementar o processo ELT, a organização deve ter profundo conhecimento das ferramentas e habilidades especializadas. |
| Suporte para data warehouse | Modelo ETL usado para dados locais, relacionais e estruturados. | Usado em infraestrutura de nuvem escalonável que oferece suporte a fontes de dados estruturadas e não estruturadas. |
| Suporte para Data Lake | Não suporta. | Permite o uso de Data lake com dados não estruturados. |
| Complexidade | O processo ETL carrega apenas os dados importantes, conforme identificados no momento do design. | Esse processo envolve o desenvolvimento da saída para trás e o carregamento apenas dos dados relevantes. |
| Custo | Custos elevados para pequenas e médias empresas. | Baixo custo de entrada usando software online como plataformas de serviço. |
| Pesquisas | No processo de ETL, os fatos e as dimensões precisam estar disponíveis na área de teste. | Todos os dados estarão disponíveis porque Extrair e carregar ocorrem em uma única ação. |
| Agregações | A complexidade aumenta com a quantidade adicional de dados no conjunto de dados. | O poder da plataforma de destino pode processar uma quantidade significativa de dados rapidamente. |
| Cálculos | Substitui a coluna existente ou precisa anexar o conjunto de dados e enviar para a plataforma de destino. | Adicione facilmente a coluna calculada à tabela existente. |
| Maturidade | O processo é usado há mais de duas décadas. Está bem documentado e as melhores práticas estão facilmente disponíveis. | Conceito relativamente novo e complexo de implementar. |
| Hardware | A maioria das ferramentas tem requisitos de hardware exclusivos que são caros. | Sendo o custo de hardware Saas não é um problema. |
| Suporte para dados não estruturados | Suporta principalmente dados relacionais | Suporte para dados não estruturados prontamente disponíveis. |