ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform) son dos técnicas de procesamiento de datos utilizadas en la integración de datos, y su principal diferencia radica en el orden en que se realiza la transformación de datos. A continuación se explica cada una:
ETL (Extract, Transform, Load)
- Extract (Extracción): Se recopilan datos de varios sistemas de origen, como bases de datos, APIs o archivos.
- Transform (Transformación): Los datos se procesan, limpian y transforman fuera del sistema de destino, a menudo en una herramienta o servidor ETL dedicado. Esta etapa puede incluir tareas como limpieza, validación, agregación y conversión de datos para asegurar su compatibilidad con el sistema de destino.
- Load (Carga): Los datos transformados se cargan en el sistema de destino (como un data warehouse).
- Caso de uso: ETL se usa a menudo para data warehouses locales y sistemas que requieren transformaciones de datos antes de la carga, como los sistemas de BI tradicionales.
- Ventajas: El sistema de destino solo recibe datos procesados y estructurados, optimizando el almacenamiento y el rendimiento.
- Desventajas: El proceso de transformación puede requerir muchos recursos y una configuración significativa en herramientas o servidores ETL dedicados.
ELT (Extract, Load, Transform)
- Extract (Extracción): Los datos se recopilan de diversas fuentes, igual que en ETL.
- Load (Carga): Los datos sin procesar se cargan directamente en el sistema de destino, a menudo un data warehouse o data lake moderno en la nube, que puede manejar datos sin procesar y realizar transformaciones internamente.
- Transform (Transformación): La transformación de datos ocurre dentro del sistema de destino, generalmente utilizando SQL u otras capacidades de procesamiento de datos en el data warehouse o data lake.
- Caso de uso: ELT es común en data lakes y data warehouses basados en la nube (como BigQuery, Snowflake o Redshift) que pueden almacenar grandes cantidades de datos sin procesar y realizar transformaciones eficientemente.
- Ventajas: ELT aprovecha el poder y la escalabilidad de los data warehouses en la nube para las transformaciones, lo que reduce la necesidad de herramientas ETL separadas y permite transformaciones más flexibles y bajo demanda.
- Desventajas: El sistema de destino debe manejar datos sin procesar, lo que puede requerir más almacenamiento y potencia de procesamiento.
Diferencias Clave
| Aspecto | ETL | ELT |
| Transformación | Antes de cargar los datos | Después de cargar los datos |
| Ubicación de Transformación | Fuera del sistema de destino | Dentro del sistema de destino |
| Uso Común | Data warehouses locales o tradicionales | Data lakes y warehouses en la nube |
| Requisitos de Procesamiento | Necesita herramientas ETL dedicadas | Depende de las capacidades del sistema de destino |
| Flexibilidad | Menos flexible después de la carga | Más flexible, permite transformaciones bajo demanda |
Cómo Elegir Entre ETL y ELT
- ETL es preferible cuando los datos necesitan ser procesados antes de llegar al destino, a menudo debido a requisitos de datos estrictos o capacidades limitadas de procesamiento en el sistema de destino.
- ELT es ideal para trabajar con plataformas de almacenamiento y computación escalables en la nube, permitiendo cargar grandes conjuntos de datos y procesarlos dentro del destino.
Ambos enfoques se usan ampliamente, y la elección depende de la arquitectura, el volumen de datos y las necesidades de procesamiento.
¿Cuándo es mejor ETL? ¿Y cuándo es mejor ELT?
ETL es preferible cuando:
- La calidad de los datos y el cumplimiento normativo son críticos.
- Se trabaja con fuentes de datos heterogéneas que requieren estandarización.
- Se carga en almacenes de datos tradicionales que no son adecuados para transformaciones masivas.
- No se necesitan actualizaciones en tiempo real.
ETL garantiza que los datos cargados estén listos para su análisis, lo que mejora la precisión de los reportes y la toma de decisiones.
ELT es preferible cuando:
- Los datos provienen de fuentes de gran volumen que requieren una carga rápida.
- El sistema de destino permite transformaciones eficientes (por ejemplo, sistemas en la nube o Data Lakes).
- Se busca flexibilidad para analizar y transformar los datos a demanda.
- Se necesita escalabilidad y paralelización para procesar datos en tiempo real.
ELT permite a las organizaciones aprovechar la potencia de procesamiento de los sistemas modernos en la nube y reducir el tiempo de carga, haciéndolo ideal para análisis de datos en tiempo real y análisis exploratorio en grandes volúmenes.
Ejemplos ETL:
- Migración de datos para sistemas de facturación en una empresa de servicios:
Una empresa de servicios decide migrar todos los datos de sus clientes, facturas y pagos de un sistema antiguo a un nuevo sistema de facturación. En este caso, usarán ETL para:
- Extracción: Obtener los datos de los sistemas antiguos de facturación.
- Transformación: Estandarizar los formatos de fechas, convertir divisas, normalizar datos duplicados y eliminar inconsistencias.
- Carga: Cargar los datos transformados en el nuevo sistema, garantizando que los datos estén limpios y listos para su uso.
- Integración de datos para un sistema de inteligencia de negocios (BI):
Una cadena minorista quiere tener un informe diario sobre ventas, inventarios y clientes. Utiliza ETL para:
- Extracción: Obtener datos de los sistemas de punto de venta, inventario y CRM.
- Transformación: Agrupar datos de ventas por región y por categoría de producto, eliminar valores nulos y calcular métricas adicionales.
- Carga: Cargar los datos en un Data Warehouse para que el equipo de BI pueda realizar análisis y obtener informes actualizados.
- Consolidación de información en un banco:
Un banco tiene datos de clientes en distintos sistemas debido a adquisiciones de otros bancos. Con ETL:
- Extracción: Extrae datos de las bases de datos de cada banco adquirido.
- Transformación: Estandariza los campos (nombres, direcciones, números de cuenta) y elimina duplicados.
- Carga: Carga los datos consolidados en el sistema central del banco para tener una vista unificada de cada cliente.
Ejemplos ELT:
- Procesamiento de datos masivos para un proveedor de contenido de streaming:
Una plataforma de streaming genera datos de visualización en tiempo real de millones de usuarios. Aquí, ELT es ideal porque:
- Extracción: Extrae datos de logs de visualización en tiempo real.
- Carga: Los datos se cargan directamente en un Data Lake (almacenamiento en la nube).
- Transformación: Las transformaciones para agrupar, filtrar y analizar se hacen directamente en el Data Lake usando herramientas de procesamiento como Apache Spark, lo que permite análisis rápido sin mover grandes volúmenes de datos.
- Análisis de comportamiento de clientes en una empresa de comercio electrónico:
Una tienda en línea que maneja grandes volúmenes de datos de compras y navegación utiliza ELT:
- Extracción: Extrae datos en bruto de la navegación web, como clics y productos visualizados.
- Carga: Carga estos datos en un Data Lake en la nube.
- Transformación: Las transformaciones se realizan en el Data Lake usando SQL, ajustando los datos para análisis de tendencias, como la tasa de conversión y el embudo de ventas.
- Procesamiento de datos de sensores en una empresa de IoT (Internet de las Cosas):
Una empresa que maneja sensores de vehículos de flotas carga datos en tiempo real para análisis predictivo:
- Extracción: Extrae datos de los sensores en los vehículos (velocidad, ubicación, consumo de combustible).
- Carga: Los datos se cargan en un almacén en la nube.
- Transformación: Luego se transforman en el almacén, aplicando cálculos de predicción de mantenimiento y optimización de rutas, mediante herramientas de Machine Learning.
Conclusión
Tanto ETL, como ELT pueden ser la elección correcta a la hora de implementar arquitecturas de datos o procesos para el tratamiento de los mismos. Por un lado ETL se adapta mejor a entornos estructurados y altamente regulados, mientras que ELT es más adecuado para entornos ágiles y escalables que requieren análisis de datos en tiempo real o procesamiento de Big Data.
La decisión final depende de los requisitos específicos de transformación, las capacidades de infraestructura, y la naturaleza de los datos en cada organización. Además de factores como tiempos, directrices de la organización y tecnología. Es importante el conocer y considerar todo ellos para siempre tener la decisión más informada y por consiguiente la más adecuada. Y siempre es importante recordar que no siempre una será mejor sobre la otra.
