ETL ou ELT

A escolha de usar modelos ETL ou ELT para pipelines de processamento de dados requer uma compreensão sólida de cada um deles.

Implementadas adequadamente, as duas abordagens podem ajudar sua organização a obter maior eficiência no fluxo de trabalho. No entanto, existem distinções importantes entre as duas que merecem uma investigação aprofundada.

Este artigo analisa em detalhes as semelhanças e diferenças entre essas duas abordagens de processamento de dados para que você possa escolher a melhor solução para sua empresa.

ETL ou ELT: uma visão geral

A principal diferença entre ELT e ETL está na ordem das operações. ETL é a sigla em inglês para extrair, transformar, carregar, o que significa que o processo envolve primeiro a extração dos dados da origem, seguida pela transformação em um formato utilizável em uma área de teste e finalizando com a transferência dos dados utilizáveis para um repositório onde possam ser acessados para análise.

Esse modelo é um padrão no processamento de dados há algumas décadas, enquanto o ELT é uma opção de processamento mais recente que aproveita os recursos modernos de armazenamento de dados.

ELT é a sigla em inglês para extrair, carregar, transformar, o que significa que os dados são carregados assim que são extraídos, sem serem transformados primeiro. Em seguida, são transformados em um formato utilizável, conforme necessário, diretamente do repositório de dados.

O ELT funciona bem com arquiteturas modernas de data lake, que permitem o armazenamento de dados estruturados e não estruturados. Isso significa que os analistas podem contar com uma variedade maior de tipos de dados para informar suas percepções, o que pode levar a uma interpretação de dados mais útil.

Apesar disso, o modelo ETL ainda tem vários benefícios, por isso vale a pena dedicar um tempo para entender todas as semelhanças e diferenças entre as abordagens de processamento de ELT e ETL.

Quais são as semelhanças e diferenças entre ETL e ELT?

Embora grande parte da discussão sobre esse tópico tenda a se concentrar na diferença entre ELT e ETL, é importante lembrar que eles compartilham algumas características.

Identificar as semelhanças

1. Gerenciamento de dados: a semelhança mais importante é que ambos os processos são, em última análise, voltados para o mesmo objetivo: gestão de dados eficaz. Tanto o ELT quanto o ETL oferecem uma abordagem sistemática para garantir que seus dados sejam de alta qualidade, consistentes e precisos. Seu principal objetivo é garantir que sua organização possa entender os dados e usá-los para alguma ação concreta.

   Do ponto de vista dos processos constituintes, também é importante observar que a transformação de dados realizada em cada modelo costuma ser semelhante, mesmo que o contexto ou a ordem de conclusão da transformação sejam diferentes.

    

2. Automação: um benefício que tanto o ELT quanto o ETL podem oferecer é que eles permitem às empresas automatizarem o trabalho de integração de dados. Eles podem incorporar agendamento automático e os pipelines resultantes podem ser acessados por meio de uma API ou interface de linha de comando (CLI).

   A principal vantagem aqui é o potencial de ganhos significativos em eficiência e produtividade, reduzindo a necessidade de a equipe gastar muito tempo em tarefas repetitivas de dados e liberando-a para se concentrar em outros trabalhos.

    

3. Governança de dados: no mundo empresarial moderno, uma governança de dados confiável é essencial. Não é simplesmente uma questão de eficiência — há também as implicações mais amplas da reputação da marca e da conformidade legal a serem consideradas.

   Embora as diferenças fundamentais entre ETL e ELT impliquem abordagens ligeiramente variadas para a governança de dados, ambos os modelos são mais do que capazes de suportar políticas fortes.

Essas semelhanças não deveriam ser surpreendentes. Afinal, todos elas refletem os principais motivos para usar um modelo de processamento de dados eficaz em primeiro lugar. No entanto, quando se trata de diferenças entre ETL e ELT, as coisas ficam um pouco mais complexas.

Como as diferenças podem afetar o processamento de dados

1. Disponibilidade: um ponto crucial a ter em mente ao considerar o ETL é que você precisa saber com antecedência o que pretende fazer com seus dados. Isso ocorre porque os dados precisam ser transformados antes de serem carregados no repositório final. As respostas para perguntas como “Quais dados serão necessários (e quais serão descartados)?” ou “Como os analistas usarão esses dados?” determinarão como você tratará e formatará seus dados durante o processamento.

   Em comparação, o modelo ELT permite armazenar dados estruturados e não estruturados sem ter tomado decisões de transformação, já que essa parte da operação ocorre posteriormente.

   Isso tem implicações bastante significativas para a disponibilidade de dados. Os analistas que estão no final do processo ELT podem acessar todos os dados brutos armazenados a qualquer momento. Isso não é possível com o ETL, que é necessariamente um processo mais rígido que limita a quantidade de dados brutos que chegam à área de armazenamento final.

    

2. Flexibilidade: a questão da disponibilidade de dados é mesmo apenas um aspecto da questão mais geral da flexibilidade. O fato de o ETL ser um processo linear tem algumas vantagens, mas significa que é menos flexível que o ELT. Uma vez tomada a decisão sobre como transformar os dados, não é realmente possível alterá-los. Pelo menos, não sem fazer grandes modificações em outros aspectos do seu sistema como um todo.

   Com o ELT, você pode usar dados de novas maneiras sempre que quiser. Os dados originais são sempre fáceis de encontrar e podem ser transformados usando uma variedade de métodos, dependendo do caso de uso pretendido pelo analista.

    

3. Acessibilidade: em algumas situações, talvez você não precise fazer muita coisa com os dados. Se você quiser simplesmente implantar dados não estruturados em seu formato original, como, por exemplo, um arquivo de vídeo, basta acessá-los e fazer o que quiser com eles dentro do modelo ELT.

   Com um modelo ETL mais tradicional, a supervisão de dados geralmente está sob a alçada de especialistas em seu departamento de IT. Eles definem as políticas e cuidam de todo o suporte.

   Isso pode ser benéfico para manter padrões de dados consistentes, mas reduz a acessibilidade dos dados para o restante dos funcionários. Às vezes, pode reduzir a eficiência dos fluxos de trabalho.

    

4. Escalabilidade: outra diferença importante entre ELT e ETL é a questão da escalabilidade. Por sua própria natureza, o processo ETL é difícil de ser ampliado rapidamente. Isso porque todos os dados brutos com os quais você começa precisam ser transformados antes que a seleção dos dados que você decide manter seja armazenada em seu destino final. Esse aspecto do ETL inevitavelmente exige muitos recursos.

   Por outro lado, o modelo ELT é muito mais facilmente adaptável. O fato de que todos os dados brutos são carregados no repositório central assim que são extraídos significa que você pode basicamente adicionar quantos dados quiser sem precisar processá-los primeiro.

   Os sistemas ELT também tendem a ser executados em plataformas baseadas em nuvem, que se beneficiam da escalabilidade rápida e direta.

    

5. Velocidade: pode ser tentador supor que os modelos ELT são sempre uma solução mais adequada e mais moderna do que o ETL. Mas não é bem assim: em alguns aspectos específicos do processamento de dados, o cenário é muito mais sutil. Um deles é a velocidade.

   Fundamentalmente, você tem uma escolha a fazer. O ETL é mais lento no início porque envolve a transformação de todos os dados antes de carregá-los no armazenamento. Mas, uma vez feito isso, o uso dos dados é muito rápido e simples, porque eles estão prontos para serem usados assim que o analista precisar deles.

   Com o ELT, você se beneficia de um tempo de carregamento muito rápido, pois tudo o que você precisa fazer é extrair os dados e movê-los para o repositório. No entanto, os dados armazenados são muito mais confusos do que com ETL. Quando você realmente quiser usar os dados, levará mais tempo para prepará-los de acordo com suas necessidades.

    

6. Manutenção: quando se trata de manutenção, o fator mais importante é se você usa servidores no local ou baseados em cloud. Obviamente, se você tiver sua própria infraestrutura, a carga de manutenção será maior, assim como os custos conectados.

   As soluções ETL mais antigas eram executadas em infraestrutura física baseada no local porque era a única opção. Muitos ainda operam dessa forma, mas o advento das soluções baseadas em cloud abriu a possibilidade de uma alternativa.

   Esse é o caso, independentemente de você optar por usar um modelo ETL ou ELT. Embora seja verdade que o servidor de processamento secundário adicional usado durante o estágio de transformação do ETL adiciona complexidade aos requisitos de manutenção, isso só se aplica se você estiver executando a infraestrutura por conta própria. Se você usar um serviço baseado em cloud, ele será gerenciado pelo provedor.

    

7. Armazenamento: é fácil ver por que tirar proveito da nuvem para implementar o processamento de dados é uma perspectiva tão atraente para tantas organizações. Embora seja certamente possível usar seus próprios servidores físicos para fins de armazenamento, é menos realista fazer isso se você quiser usar um processo ELT.

   O principal motivo é a imprevisibilidade inerente às necessidades de armazenamento resultantes. Os modelos ELT andam de mãos dadas com a pilha de dados moderna e funcionam melhor com arquiteturas no estilo de data lake.

   Mas armazenar todos esses dados brutos em vários formatos significa que é mais difícil saber quais serão seus requisitos de armazenamento a qualquer momento. Com o ETL, você não precisa de tanto armazenamento porque também tem um conhecimento claro do subconjunto selecionado dos dados originais que serão armazenados no repositório final.

    

8. Conformidade: as empresas de hoje operam em um mundo complexo de regras e regulamentos. Manter-se atualizado sobre a conformidade em áreas como segurança de dados é uma consideração fundamental.

   Nesta área, seria justo dizer que o ETL pode tornar sua vida mais fácil em comparação com o ELT. Certamente é muito mais simples garantir padrões de conformidade rigorosos quando você transforma todos os seus dados antes de armazená-los.

   Com as soluções ELT, você precisa armazenar os dados antes de ter a oportunidade de remover informações confidenciais. Se você não tomar cuidado, isso pode levar a problemas para permanecer em conformidade com regulamentos como HIPAA e GDPR, principalmente no contexto de armazenamento de dados em serviços em cloud cujos servidores estão localizados além das fronteiras.

Como saber quando usar ETL ou ELT

Talvez você ainda esteja em dúvida sobre qual é o melhor: ETL ou ELT? A verdade é que não é possível generalizar e afirmar que o ELT é melhor que o ETL ou vice-versa. A escolha certa depende de vários fatores, como a infraestrutura existente, a velocidade de processamento e os requisitos de conformidade.

Saber quando usar ELT ou ETL se resume a entender suas prioridades de negócios. Veja alguns elementos que é importante considerar:

• Sincronização de dados: se sua empresa precisa combinar dados de várias fontes em um formato estruturado unificado, o ETL é uma boa opção, pois você pode garantir que os dados sejam tratados antes de serem armazenados.

   

• Atualizações antigas: o ETL também pode ser uma excelente opção se você precisar migrar seus dados de sistemas legados e garantir que sejam consistentes para seu novo sistema.

   

• Conformidade: como mencionado anteriormente, o modelo ETL facilita muito a padronização da conformidade com as leis de privacidade de dados. Portanto, se sua empresa opera em um campo que processa dados particularmente confidenciais, como saúde ou finanças, o ETL pode ser a melhor escolha.

   

• Volume de dados: por outro lado, se sua organização depende do processamento regular de grandes volumes de dados, como transações de clientes, o ELT provavelmente seria uma boa opção devido à sua flexibilidade.

   

• Velocidade de acesso: da mesma forma, se seu modelo de negócios depende do processamento de dados gerados e usados em tempo real, a falta de atrasos desnecessários no acesso aos dados fornecidos pelo ELT pode ser o fator decisivo.

Essa lista de exemplos de ETL ou ELT é uma versão bastante simplificada do que é possível, mas espero que sirva como um ponto de partida útil. Na Databricks Platform, você pode implementar ELT ou ETL. É possível até obter opções híbridas se você precisar de uma solução personalizada.

Usando ferramentas ETL ou ELT com a Databricks

Se você quiser usar uma solução ETL, o produto Databricks Delta Live Tables oferece várias vantagens em relação aos sistemas ETL executados na arquitetura tradicional de data warehouse.

Projetado para ser compatível com ETL de streaming de baixa latência, ele fornece orquestração automatizada do fluxo de dados, verificação da qualidade dos dados, tratamento de erros e funcionalidades de controle de versão. Embora forneça opções padrão inteligentes, também pode ser facilmente configurado por seus próprios especialistas em Spark.

Como alternativa, a ferramenta de orquestração Databricks Workflows é um serviço gerenciado totalmente integrado à Databricks Data Intelligence Platform. É uma solução altamente flexível que é igualmente adequada para a construção de pipelines de ETL ou ELT.

Ela coloca você diretamente no comando, pois permite definir fluxos de trabalho personalizados com apenas alguns cliques e oferece uma capacidade de observação inigualável das tarefas ativas. Você também se beneficiará de ferramentas de monitoramento de primeira linha, incluindo notificações instantâneas de falhas que permitem solucionar dificuldades antes que elas se tornem um problema.

Tudo isso é possível graças à inovadora Databricks Platform, que transformou o conceito de engenharia de dados. Construída com base na arquitetura de lakehouse que combina os melhores elementos de data lakes e warehouses, é uma maneira econômica de eliminar os silos de dados para sempre e ajudar sua empresa a usar os dados para oferecer o serviço de alta qualidade que seus clientes merecem.

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