ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) são processos fundamentais na integração de dados e na preparação de dados para análises. Esses processos são usados para mover dados de diferentes fontes para um local centralizado e prepará-los para análise. Embora o ETL tenha sido a abordagem mais comum no passado, o ELT tem ganhado popularidade nos últimos anos.
Vamos entender melhor cada um desses processos:
ETL:
Extract: nessa etapa os dados são extraídos de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos e sistemas de terceiros. Esses dados são normalmente copiados para uma área de trabalho ou armazenamento temporário antes de serem processados;
Transform: nessa etapa os dados extraídos são transformados e limpos para garantir que eles possam ser usados para análise. Isso inclui remover duplicatas, corrigir erros e garantir que os dados estejam em um formato adequado para a análise. Essa etapa também envolve a aplicação de regras de negócios, como conversão de moeda ou cálculos de margem de lucro;
Load: nessa etapa os dados são carregados no destino final, como um data warehouse ou data lake. Isso envolve a transformação dos dados novamente para o formato desejado e a carga em um local que possa ser facilmente acessado para análises.
ELT:
Extract: nessa etapa os dados são extraídos de diferentes fontes;
Load: nessa etapa os dados extraídos são carregados diretamente em um local de armazenamento, como um data lake ou data warehouse. Isso pode ser feito de maneira bruta, sem transformação dos dados;
Transform: nessa etapa, após o carregamento dos dados, a transformação é realizada. Isso é feito para preparar os dados para análises. Isso pode incluir a aplicação de regras de negócios, limpeza de dados, cálculos e transformações de dados.
As principais diferenças entre ETL e ELT são o momento em que a transformação é realizada e onde a carga de dados ocorre. No ETL, a transformação é feita após a extração dos dados e antes da carga. No ELT, a carga é feita antes da transformação e é realizada posteriormente.
Ambos os processos têm vantagens e desvantagens. O ETL é mais adequado para cargas de trabalho mais simples, com menos dados e requisitos de transformação menos complexos. O ELT é mais adequado para cargas de trabalho mais complexas, onde a transformação de dados pode ser demorada e exigir muitos recursos. Além disso, o ELT pode ser mais econômico, pois evita a necessidade de armazenamento temporário de dados.
Em resumo ETL e ELT são processos importantes para preparar dados para análise, embora existam diferenças entre eles, a escolha entre um e outro depende das necessidades de cada projeto e das capacidades da equipe. É importante avaliar a complexidade dos dados, o tamanho das cargas de trabalho e as restrições de tempo e recursos antes de escolher o método a ser utilizado.