O que é ETL e ELT?

Introdução

No mundo dos dados, os processos de modelagem de dados desempenham um papel crucial na organização, transformação e análise de grandes conjuntos de dados. Duas abordagens amplamente utilizadas nesse contexto são ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e ELT (Extração, Carregamento e Transformação).

ETL (Extração, Transformação e Carregamento)

O ETL é um processo bem estabelecido na indústria de dados. Ele envolve três etapas principais:

• Extração: Durante esta fase, os dados são extraídos de várias fontes, como bancos de dados, arquivos CSV, APIs da web, entre outros. A extração pode ser feita de forma incremental ou completa, dependendo da necessidade e do volume de dados.
• Transformação: Nesta etapa, os dados extraídos são limpos, organizados e transformados para atender aos requisitos de negócios. Isso pode incluir a remoção de duplicatas, conversão de formatos de dados, agregação de informações e aplicação de regras de negócios.
• Carregamento: Finalmente, os dados transformados são carregados no destino desejado, que geralmente é um data warehouse, data lake ou banco de dados relacional. Isso permite que os dados estejam prontos para análises e relatórios.

ELT (Extração, Carregamento e Transformação)

Por outro lado, o ELT é uma abordagem mais recente que ganhou popularidade com o surgimento de tecnologias de armazenamento de dados distribuídos e processamento paralelo. O ELT inverte a ordem das etapas em relação ao ETL:

• Extração: Assim como no ETL, os dados são extraídos de várias fontes, mantendo-se o mesmo processo.
• Carregamento: Em seguida, os dados extraídos são carregados no destino de armazenamento, sem transformação significativa. Isso pode ser um data lake ou um sistema de armazenamento distribuído.
• Transformação: Por fim, a transformação dos dados ocorre no local de armazenamento, aproveitando a capacidade de processamento distribuído e paralelo para lidar com grandes volumes de dados.

Conclusão

A escolha entre ETL e ELT depende das necessidades específicas de cada projeto, incluindo o volume de dados, a complexidade das transformações necessárias e a infraestrutura disponível. Ambas as abordagens têm suas vantagens e desvantagens, e é importante avaliar cuidadosamente cada uma em relação aos requisitos do negócio antes de tomar uma decisão.

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