ETL vs ELT: debe conocer las diferencias

¿Qué es ETL?

ETL es una abreviatura de Extraer, Transformar y Cargar. En este proceso, una herramienta ETL extrae los datos de diferentes sistemas fuente RDBMS, luego transforma los datos como aplicar cálculos, concatenaciones, etc. y luego carga los datos en el sistema de almacenamiento de datos.

En ETL, los datos fluyen desde el origen hasta el destino. En ETL, el motor de transformación de procesos se encarga de cualquier cambio de datos.

¿Qué es ELT?

ELT es un método diferente para analizar el enfoque de la herramienta para el movimiento de datos. En lugar de transformar los datos antes de que se escriban, ELT permite que el sistema de destino realice la transformación. Los datos se copiaron primero en el destino y luego se transformaron en su lugar.

ELT generalmente se usa con bases de datos sin SQL como el clúster Hadoop, el dispositivo de datos o la instalación en la nube.

DIFERENCIA CLAVE

• ETL significa Extract, Transform and Load, mientras que ELT significa Extract, Load, Transform.
• ETL carga los datos primero en el servidor de ensayo y luego en el sistema de destino, mientras que ELT carga los datos directamente en el sistema de destino.
• El modelo ETL se usa para datos locales, relacionales y estructurados, mientras que ELT se usa para fuentes de datos estructuradas y no estructuradas en la nube escalables.
• ETL se usa principalmente para una pequeña cantidad de datos, mientras que ELT se usa para grandes cantidades de datos.
• ETL no proporciona soporte de lago de datos, mientras que ELT proporciona soporte de lago de datos.
• ETL es fácil de implementar, mientras que ELT requiere habilidades específicas para implementar y mantener.

Diferencia entre ETL y ELT

Los procesos ETL y ELT son diferentes en los siguientes parámetros:

Parámetros	ETL	ELT
Proceso	Los datos se transforman en el servidor de ensayo y luego se transfieren a Datawarehouse DB.	Los datos permanecen en la base de datos del Datawarehouse.
Uso de código	Usado para Transformaciones intensivas en computación Pequeña cantidad de datos	Usado para grandes cantidades de datos
Transformación	Las transformaciones se realizan en el servidor ETL / área de preparación.	Las transformaciones se realizan en el sistema de destino
Carga de tiempo	Los datos se cargaron primero en la etapa de pruebas y luego se cargaron en el sistema de destino. Tiempo intensivo.	Los datos se cargan en el sistema de destino solo una vez. Más rápido.
Transformación del tiempo	El proceso ETL debe esperar a que se complete la transformación. A medida que aumenta el tamaño de los datos, aumenta el tiempo de transformación.	En el proceso ELT, la velocidad nunca depende del tamaño de los datos.
Tiempo- Mantenimiento	Necesita un alto mantenimiento, ya que necesita seleccionar datos para cargar y transformar.	Bajo mantenimiento ya que los datos siempre están disponibles.
Complejidad de implementación	En una etapa temprana, más fácil de implementar.	Para implementar el proceso de ELT, la organización debe tener un conocimiento profundo de las herramientas y las habilidades de los expertos.
Soporte para almacenamiento de datos	Modelo ETL utilizado para datos locales, relacionales y estructurados.	Se utiliza en una infraestructura de nube escalable que admite fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Soporte de Data Lake	No soporta.	Permite el uso de Data Lake con datos no estructurados.
Complejidad	El proceso ETL carga solo los datos importantes, identificados en el momento del diseño.	Este proceso implica el desarrollo desde la salida hacia atrás y la carga solo de datos relevantes.
Costo	Altos costos para pequeñas y medianas empresas.	Bajos costos de entrada utilizando software en línea como plataformas de servicio.
Búsquedas	En el proceso ETL, tanto los hechos como las dimensiones deben estar disponibles en el área de preparación.	Todos los datos estarán disponibles porque la extracción y la carga ocurren en una sola acción.
Agregaciones	La complejidad aumenta con la cantidad adicional de datos en el conjunto de datos.	La potencia de la plataforma de destino puede procesar rápidamente una cantidad significativa de datos.
Cálculos	Sobrescribe la columna existente o necesita agregar el conjunto de datos y enviarlo a la plataforma de destino.	Agregue fácilmente la columna calculada a la tabla existente.
Madurez	El proceso se utiliza desde hace más de dos décadas. Está bien documentado y las mejores prácticas están fácilmente disponibles.	Concepto relativamente nuevo y complejo de implementar.
Hardware	La mayoría de las herramientas tienen requisitos de hardware únicos que son costosos.	Ser el costo del hardware Saas no es un problema.
Soporte para datos no estructurados	Soporta principalmente datos relacionales	Soporte para datos no estructurados fácilmente disponible.