Qual a diferença entre ETL e ELT?

ETL é um processo onde a abordagem é tradicionalmente sequencial. Os dados são extraídos de diversas fontes, passam por um processo de transformação e, finalmente, são carregados no data warehouse. Essa metodologia permite um controle mais granular sobre cada etapa do processo.

Contrastando, o ELT inverte a ordem tradicional. Inicialmente, os dados são extraídos e carregados no data warehouse, e as transformações são aplicadas posteriormente. Essa abordagem se beneficia da capacidade de processamento do data warehouse e é mais adequada para situações com grandes volumes de dados brutos.

Fluxo de ETL (Extração, Transformação e Carregamento)

O processo de ETL é uma abordagem tradicional e sequencial para integrar dados de diferentes fontes em um data warehouse ou repositório central. O fluxo de ETL geralmente segue uma série de etapas distintas:

Extração (Extract):

Dados são coletados e extraídos de diversas fontes, como bancos de dados transacionais, sistemas de arquivos, APIs, entre outros.

Transformação (Transform):

Os dados extraídos passam por um processo de transformação, onde são limpos, enriquecidos e normalizados conforme as necessidades do data warehouse. Isso inclui filtrar dados indesejados, corrigir erros e agregar informações.

Carregamento (Load):

Os dados transformados são carregados no data warehouse ou em outro destino final. Este processo pode envolver o carregamento de dados brutos e a aplicação de índices para otimizar a consulta.

Fluxo de ELT (Extração, Carga e Transformação)

Ao contrário do ETL, o ELT inverte a ordem das operações, realizando a transformação dos dados após o carregamento no data warehouse. O fluxo de ELT é caracterizado da seguinte maneira:

Extração (Extract):

Extração direta da fonte de dados, como em ETL

Carga (Load):

Dados brutos são carregados diretamente no data warehouse ou no local de armazenamento, sem passar por transformações significativas.

Transformação (Transform):

As transformações dos dados ocorrem dentro do próprio data warehouse. Isso aproveita a capacidade de processamento do armazenamento de dados para executar operações paralelas e otimizar o desempenho.

Conheça as vantagens de cada abordagem

A escolha entre as abordagens é crucial para o sucesso de projetos de integração de dados. Cada abordagem possui vantagens e  desvantagens distintas,  que devem ser cuidadosamente consideradas. Vamos analisar as características de ambas as metodologias.

Vantagens do ETL:

No software de ETL, é no momento antes do carregamento que a transformação de dados ocorrem. Proporcionando um controle mais granular sobre cada etapa do processo. Isso é particularmente útil quando as transformações são complexas e exigem uma abordagem detalhada.

• Limpeza e enriquecimento de dados:

A fase de transformação no ETL facilita a limpeza, enriquecimento e normalização dos dados antes do carregamento no data warehouse. Isso contribui para a qualidade geral dos dados.

• Integração de dados de fontes diversas:

O ETL é ideal para integrar dados provenientes de diferentes fontes, harmonizando os formatos e estruturas antes do armazenamento final.

• Menos tempo e eficiência no tempo de carregamento:

O ETL pode oferecer vantagens em termos de tempo, especialmente quando o controle preciso é necessário. As transformações podem ser otimizadas para eficiência no carregamento.

Vantagens do ELT

• Aproveitamento da capacidade do Data Warehouse:

O ELT se beneficia da capacidade de processamento do data warehouse, permitindo realizar transformações dentro do próprio armazém de dados. Isso otimiza o desempenho.

• Escalabilidade para grandes volumes de dados:

O ELT é mais escalável para lidar com grandes volumes de dados brutos. Aproveitando a potência de processamento do armazenamento de dados para realizar operações paralelas.

• Processamento paralelo:

O ELT permite o processamento paralelo, acelerando as transformações e proporcionando eficiência em cenários com grande volume de dados.

ETL vs ELT:  Qual abordagem escolher?

A escolha entre ETL e ELT deve considerar os objetivos e processos específicos da empresa. Para ambientes onde a integração de dados de várias fontes é crucial e as transformações são relativamente simples, o mais adequado é ETL. 

Já em casos de grandes volumes de dados brutos, onde a escalabilidade é essencial, o ELT pode ser a opção preferencial.

Natureza dos dados:

• ETL: Adequado para integração de dados de diversas fontes. Especialmente quando transformações complexas são necessárias antes do armazenamento final.



• ELT: Mais eficaz quando lidando com grandes volumes de dados brutos. As transformações podem ser realizadas eficientemente no local de armazenamento.

Complexidade das transformações:

• ETL: Oferece maior controle sobre as transformações. Sendo ideal para processos complexos que exigem manipulação detalhada dos dados.



• ELT: Mais apropriado para transformações mais simples. Onde a capacidade de processamento do banco de dados pode ser aproveitada eficientemente.

Desempenho e escalabilidade:

• ETL: Pode enfrentar desafios de desempenho. Especialmente ao lidar com grandes volumes de dados, devido à sequencialidade das etapas.



• ELT: Aproveita a escalabilidade do data warehouse. Permitindo o processamento paralelo e otimizando o desempenho para grandes conjuntos de dados.

Controle sobre transformações:

• ETL: Proporciona controle mais granular sobre as etapas de transformação. Permitindo ajustes e personalizações específicas.

• ELT: Oferece menos controle direto sobre as transformações. Isso pois estas são geralmente realizadas dentro do ambiente de armazenamento.

Como a Sysvision implementa e potencializa a estratégia ideal

A Sysvision, líder em soluções de integração e análise de dados, emprega uma abordagem personalizada, considerando as necessidades únicas de cada cliente. 

Utilizando ferramentas poderosas de ETL, como o Power BI, a Sysvision otimiza os processos de extração, transformação e carregamento, garantindo eficiência e performance.

Em um mundo orientado por dados, a escolha entre ETL e ELT é crucial para o sucesso das operações de uma empresa. Cada abordagem tem suas vantagens e desvantagens. Por isso, a decisão final deve ser baseada nas características específicas do ambiente e nos objetivos do negócio. 

Trabalhar com as ferramentas corretas vai te ajudar a trazer muito mais resultados, com segurança para tomar decisões com dados mais confiáveis.

A Sysvision destaca-se ao implementar estratégias personalizadas. Garantindo que os processos de ETL ou ELT se alinhem perfeitamente às necessidades de seus clientes, impulsionando a eficácia e a inteligência nos dados. Isso pois os dados devem ser qualificados para trazer mais eficácia e melhores insights para uma empresa. 

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