Diferencia entre ETL y ELT

En este tema, vamos a aprender sobre ETL vs ELT, pero primero analicemos qué proceso representa E, T, L,

  • Extracción: los datos de origen se extraen del grupo de datos en la etapa de extracción, el grupo puede estar desestructurado. El siguiente es el proceso de insertar los datos en un depósito de datos provisionales.
  • Transformación: este es el procedimiento de realizar o elevar los datos para que sean adecuados para la fuente de destino.
  • Carga: es la ruta de datos conmovedores en un almacén de datos para que las herramientas de inteligencia empresarial necesarias puedan aplicarse además de esto.

ETL: El proceso ETL implica extraer los datos de fuentes de datos clasificadas y luego transformar y atar los datos de manera adecuada, por último, los datos se cargan en los sistemas de almacenamiento de datos. Esta técnica es sensata hasta que muchas bases de datos diferentes están implicadas en el panorama del almacén de datos. aquí, el traslado de datos de un lugar a otro tiene que suceder de todos modos, por lo que ETL actúa como la mejor práctica en estas situaciones para hacer transformaciones, ya que la transferencia de datos es una instancia aquí.

ELT: es un proceso ligeramente diferente, aquí se usa la misma técnica de extracción, luego los datos se cargan directamente en los sistemas de destino. En el extremo anterior, los sistemas objetivos son responsables de aplicar las transformaciones en los datos cargados. La principal desventaja aquí es que generalmente lleva más tiempo obtener los datos en el almacén de datos y, por lo tanto, con las tablas de preparación se agrega un paso adicional en el proceso, lo que hace que se necesite más espacio en disco.

ELT juega su papel en los siguientes casos,

  • Cuando la principal prioridad es la velocidad de ingestión. Dado que la carga fuera del sitio no está ocurriendo aquí, esto se considera un proceso muy rápido, por lo tanto, la información necesaria se transmite aquí mucho más rápido que ETL. ELT también tiene la ventaja de disminuir la dispensación que ocurre en la fuente en vista del hecho de que no se realiza ninguna transformación
  • El beneficio de desactivar los datos interesados ​​en la inteligencia empresarial radica en la capacidad de enfrentar patrones invisibles en información procesable. Por observación, cada bit de datos históricos sobre licitaciones, las organizaciones pueden cavar en plazos, tendencias estacionales, patrones de ventas o cualquier medida prometedora que resulte ser importante para la organización. Como no hay transformación en los datos antes de cargarlos, existe acceso a todos los datos en bruto disponibles.
  • Cuando hay una necesidad de escalabilidad. Cuando entran en juego los motores de procesamiento de datos de gama alta, entonces ELT es la mejor opción, ELT puede obtener una mejora del poder de dispensación de los habitantes para una mayor escalabilidad.

El ELT tiene la ventaja de disminuir la dispensación que ocurre en la fuente en vista del hecho de que no se realiza ninguna transformación, esto es muy importante si la fuente es un sistema PROD. La principal desventaja aquí es que generalmente lleva más tiempo obtener los datos en el almacén de datos y, por lo tanto, con las tablas de preparación se agrega un paso adicional en el proceso, lo que hace que se necesite más espacio en disco.

Comparación cara a cara entre ETL y ELT (infografía)

A continuación se presentan las 7 principales diferencias entre ETL y ELT

Diferencias clave entre ETL y ELT

A continuación se detallan las principales diferencias entre ETL y ELT:

  • ETL es un concepto antiguo y ha estado presente en el mercado durante más de dos décadas, un concepto ELT relativamente nuevo y relativamente complejo de implementar.
  • En un caso de ETL, una gran cantidad de herramientas tienen solo uno de los requisitos de hardware de este tipo que son elegantes. En el caso de un ELT, ya que esto cae bajo el costo de hardware de Saas no es una preocupación.
  • Para llevar a cabo una búsqueda, ETL opera un patrón fila por fila para mapear un valor de hecho con su elemento clave de dimensión desde una tabla diferente. En ELT podemos mapear directamente el valor de hecho con elementos clave de dimensión.
  • En ETL, los datos relacionales tienen prioridad aquí, mientras que ELT Readily admite datos no estructurados.

Tabla de comparación entre ETL vs ELT

Analicemos las 7 principales diferencias entre ETL y ELT

Bases de comparación entre ETL vs ELTETLELT
UsoImplicar transformaciones complejas implica ETLELT entra en juego cuando hay grandes volúmenes de datos involucrados
TransformaciónLas transformaciones se realizan en el área de ensayo.Todas las transformaciones en los sistemas de destino.
HoraDado que este proceso implica cargar los datos en los sistemas ETL primero y luego en el sistema objetivo respectivo, esto atrae un tiempo comparativamente mayor.Aquí, dado que los datos se cargan directamente en los sistemas de destino inicialmente y todas las transformaciones se llevan a cabo en los sistemas objetivos.
Participación de DatalakeSin soporte de lago de datosLos datos no estructurados se pueden procesar con lagos de datos aquí.
MantenimientoEl mantenimiento es alto aquí ya que este proceso implica dos pasos diferentesEl mantenimiento es relativamente bajo.
CostoMayor en el factor de costoComparativamente menor en costo
CálculosO bien necesitamos anular una columna existente o es necesario insertar datos en la plataforma objetivoLa columna calculada se puede agregar fácilmente

Conclusión

Cada empresa que cumpla con el almacén de datos utilizará ETL (Extraer, Transformar, Cargar) o ELT (Extraer, Cargar, Transformar) para enviar datos al almacén de datos que está surgiendo de diferentes fuentes. Según la industria y las necesidades técnicas, uno de los procedimientos anteriores se implementa ampliamente.

Artículos recomendados

Esta es una guía de ETL vs ELT. Aquí hemos discutido las diferencias clave ETL vs ELT con infografías y tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información:

  1. ¿Qué es el ETL?
  2. Data Lake vs Data Warehouse
  3. Herramientas de prueba de ETL
  4. Big Data vs Data Warehouse

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