ELT (Extract, Load, Transform) é um processo de integração de dados comumente usado em armazenamento e análise de dados. Neste método, os dados brutos são primeiro extraídos de várias fontes e depois carregados em um sistema de destino, como um data warehouse ou data lake. Assim que os dados chegam ao destino, eles são transformados em um formato adequado para análise e relatório.
O que é ELT?
ELT, que significa Extrair, Carregar, Transformar, é um processo de integração de dados usado principalmente em armazenamento e análise de dados. Envolve três etapas principais: extração, carregamento e transformação de dados. Inicialmente, os dados são extraídos de vários sistemas de origem, que podem incluir bases de dados, aplicaçõese arquivos simples. Esses dados brutos são então carregados em um sistema de destino, normalmente um data warehouse ou lago de dados, sem qualquer transformação prévia.
Uma vez que os dados residem no sistema de destino, eles passam por transformação. O processo de transformação envolve limpeza, estruturação e conversão dos dados em um formato adequado para análise e relatório. Este método aproveita o poder computacional e os recursos de armazenamento das plataformas de dados modernas para lidar com as transformações, permitindo escalabilidade e eficiência no processamento de grandes volumes de dados.
Qual é a diferença entre ELT e ETL?
A principal diferença entre ELT (Extract, Load, Transform) e ETL (Extract, Transform, Load) está na sequência e no local da transformação dos dados. No ETL, os dados são primeiro extraídos dos sistemas de origem, transformados em um formato ou estrutura desejada e depois carregados em um sistema de destino, como um data warehouse. Essa abordagem é útil quando os dados precisam ser limpos e organizados antes de serem armazenados.
ELT envolve extrair dados e carregá-los em sua forma bruta no sistema de destino, onde ocorre a transformação. Este método aproveita o poder de processamento das plataformas de dados modernas para lidar com transformações, tornando-o mais escalável e eficiente para grandes volumes de dados. ELT é particularmente adequado para dados grandes ambientes e análises em tempo real, pois permite flexprocessamento de dados disponível e sob demanda.
Como funciona o ELT?
ELT (Extract, Load, Transform) funciona em três estágios distintos.
Extrair
Nesta fase inicial, os dados são coletados de vários sistemas de origem, que podem incluir bancos de dados, aplicativos, APIse arquivos simples. O processo de extração concentra-se na coleta de dados brutos sem modificar sua estrutura ou formato. O objetivo é obter um conjunto de dados abrangente que inclua todas as informações relevantes necessárias para análise.
Ver
Depois que os dados são extraídos, eles são carregados no sistema de destino, normalmente um data warehouse ou data lake. Durante esta fase, os dados brutos são armazenados em sua forma original. Este carregamento direto permite o manuseio eficiente de grandes volumes de dados, pois minimiza a necessidade de armazenamento e processamento intermediários. O sistema de destino deve ser capaz de lidar com diversos tipos de dados e grandes conjuntos de dados.
Transformar
Após os dados serem carregados no sistema de destino, o processo de transformação começa. Esta etapa envolve limpeza, estruturação e conversão dos dados brutos em um formato adequado para análise e geração de relatórios. As transformações podem incluir normalização, agregação, filtragem e enriquecimento de dados. O poder computacional do sistema de destino é utilizado para realizar essas transformações, aproveitando sua capacidade de processar grandes conjuntos de dados com eficiência. Esta etapa permite flexprocessamento de dados disponível e sob demanda e análises em tempo real.
Quais ferramentas são usadas para ELT?
Várias ferramentas são usadas para processos ELT, aproveitando seus recursos para lidar com extração, carregamento e transformação de dados de forma eficiente. Algumas das ferramentas ELT populares incluem:
- GoogleBigQuery. Um data warehouse totalmente gerenciado que suporta ELT, permitindo que dados brutos sejam carregados na plataforma, onde as transformações são realizadas usando SQLconsultas baseadas em.
- Amazon RedShift. Um serviço de data warehouse que facilita o ELT, permitindo que dados brutos sejam carregados diretamente no sistema, com transformações conduzidas usando comandos SQL e funções integradas.
- Floco de neve. A cloudsolução de data warehousing baseada em Microsoft que fornece ferramentas robustas para carregar dados brutos e realizar transformações dentro da plataforma.
- Análise do Azure Synapse. O serviço analítico integrado da Microsoft permite que os dados sejam carregados no sistema e transformados usando consultas baseadas em SQL e recursos de processamento de dados.
- Blocos de dados. Uma plataforma analítica unificada que combina engenharia de dados e ciência de dados, apoiando ELT ao permitir extração, carregamento e transformação de dados em um ambiente escalável e colaborativo.
- Cincotran. Uma ferramenta automatizada de integração de dados que se concentra nas etapas de extração e carregamento do ELT, transferindo dados de diversas fontes para um data warehouse para posterior transformação.
- Matillion. Uma ferramenta ELT projetada para cloud data warehouses, fornecendo uma interface intuitiva para gerenciar processos de extração, carregamento e transformação de dados.
O que são casos de uso de ELT?
O ELT é amplamente utilizado em vários setores para diferentes finalidades, aproveitando sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Alguns casos de uso comuns incluem:
- Análise de Big Data. O ELT é ideal para ambientes de big data onde grandes conjuntos de dados são extraídos de diversas fontes e carregados em data lakes ou armazéns. As transformações são realizadas conforme necessário, permitindo análises e insights em tempo real.
- Armazenamento de dados. No armazenamento de dados tradicional, o ELT permite que as organizações carreguem dados brutos no armazém e realizem transformações diretamente no ambiente do armazém, otimizando os recursos de armazenamento e processamento.
- Processamento de dados em tempo real. O ELT é usado para cenários de processamento de dados em tempo real, como análise de streaming e monitoramento em tempo real, onde os dados precisam ser rapidamente ingeridos e transformados para fornecer insights imediatos e apoiar a tomada de decisões.
- Inteligência de negócios (BI). Suporte ELT inteligência de negócios aplicações, fornecendo um flexabordagem flexível e escalável para integração de dados. Os dados de diversas fontes são carregados em um repositório central e transformados para criar relatórios, painéis e visualizações para análise de negócios.
- Integração de dados. O ELT é usado para integrar dados de fontes distintas, como sistemas CRM, Sistemas ERP, mídias sociais e Dispositivos IoT, em uma plataforma unificada. Esses dados integrados podem então ser transformados para atender às necessidades de diferentes processos analíticos e operacionais.
- Cloud migração de dados. Organizações migrando para cloudBaseada data warehouses e lagos usam ELT para mover seus no local dados para o cloud. Os dados brutos são carregados no cloud ambiente, onde pode ser transformado para alavancar cloud- capacidades de processamento nativas.
- Aprendizado de máquina e IA. Os processos ELT são usados para preparar e transformar grandes conjuntos de dados necessários para aprendizado de máquina e AI modelos. Os cientistas de dados podem extrair e carregar dados brutos em uma plataforma onde realizam transformações complexas e engenharia de recursos.
- Conformidade regulatória e relatórios. O ELT ajuda as organizações a cumprir os requisitos regulamentares, garantindo que os dados de diversas fontes sejam coletados, carregados e transformados com precisão para atender aos padrões de relatórios e aos requisitos de auditoria.
Quais são os benefícios do ELT?
O ELT oferece vários benefícios que o tornam uma abordagem preferida para necessidades modernas de integração e processamento de dados:
- Escalabilidade O ELT aproveita o poder de processamento de data warehouses e data lakes modernos, permitindo que as organizações lidem com grandes volumes de dados com eficiência. Essa escalabilidade é crucial para ambientes de big data e conjuntos de dados crescentes.
- Atuação. Ao transferir tarefas de transformação para plataformas de dados poderosas, o ELT pode melhorar significativamente o desempenho. As transformações de dados são executadas no data warehouse, reduzindo a necessidade de armazenamento e processamento intermediário de dados.
- Flexcapacidade. ELT fornece maior flexbilidade no processamento de dados. Os dados brutos são carregados primeiro no sistema de destino, permitindo transformações iterativas e sob demanda. Esse flexA flexibilidade é particularmente benéfica para requisitos de negócios em evolução e análises em tempo real.
- Eficiência de custos. O ELT pode ser mais econômico, pois reduz a necessidade de ampla infraestrutura de ETL e soluções de armazenamento intermediário.
- Gerenciamento de dados simplificado. Com o ELT, o gerenciamento de dados se torna mais simples à medida que os dados brutos são centralizados no data warehouse ou data lake. Essa centralização facilita a governança de dados, a segurança e o gerenciamento de conformidade.
- Processamento de dados em tempo real. O ELT oferece suporte à ingestão e processamento de dados em tempo real, permitindo que as organizações realizem análises e tomadas de decisões em tempo real.
- Qualidade de dados aprimorada. O ELT permite verificações e transformações abrangentes da qualidade dos dados no data warehouse. Ao realizar transformações pós-carregamento, as organizações garantem que os dados estejam limpos, consistentes e adequados para análise.
- Integração com ferramentas modernas. O ELT é compatível com uma ampla gama de ferramentas e plataformas de dados modernas, permitindo integração perfeita com cloud serviços, tecnologias de big data e soluções de análise avançada.
- Desenvolvimento simplificado. O ELT simplifica o processo de desenvolvimento separando a extração e o carregamento de dados da transformação. Os desenvolvedores podem se concentrar na construção de pipelines de dados robustos sem se preocupar antecipadamente com as complexidades da transformação.
Quais são as limitações do ELT?
Embora o ELT ofereça muitas vantagens, também tem certas limitações:
- Complexidade nas transformações. A transformação de dados no sistema de destino pode ser complexa e exigir habilidades avançadas em SQL ou outras linguagens de consulta. Essa complexidade pode levar a tempos de desenvolvimento mais longos e maior potencial de erros.
- Problemas de desempenho. Se o sistema de destino (por exemplo, um data warehouse) não estiver otimizado para lidar com transformações em grande escala, isso poderá levar a gargalos de desempenho. Os recursos do sistema podem estar sobrecarregados, afetando o desempenho geral e a consulta Tempos de resposta.
- Custo. Realizando transformações no cloud ou data warehouses locais podem incorrer em custos significativos, especialmente com grandes conjuntos de dados e extensos requisitos de transformação. CloudAs plataformas baseadas em dados geralmente cobram com base no uso de armazenamento e processamento de dados, levando a despesas operacionais mais altas.
- Qualidade e consistência dos dados. Garantir a qualidade e a consistência dos dados pode ser um desafio ao lidar com dados brutos. Como os dados são carregados antes da transformação, quaisquer problemas com a qualidade dos dados precisam ser resolvidos durante a fase de transformação, que pode consumir muitos recursos.
- Segurança e conformidade. O tratamento de dados brutos que podem incluir informações confidenciais requer medidas de segurança robustas para proteger a integridade e a privacidade dos dados. Conformidade com regulamentos como RGPD or HIPAA adicionar camadas adicionais de complexidade ao processo ELT.
- Restrições de escalabilidade. Embora o ELT seja geralmente escalável, a escalabilidade depende das capacidades do sistema alvo. Se o sistema de destino não puder ser dimensionado de forma eficaz para lidar com volumes de dados crescentes e cargas de trabalho de transformação, ele poderá limitar a escalabilidade geral do processo ELT.
- Dependência do sistema de destino. Os processos ELT dependem fortemente das capacidades do sistema alvo. Se o sistema de destino não tiver funções de transformação avançadas ou tiver capacidade de processamento limitada, ele poderá restringir os tipos e a complexidade das transformações que podem ser executadas.
- Gestão de recursos. Gerenciar e alocar recursos para os processos de carregamento e transformação pode ser um desafio. A alocação ineficiente de recursos leva a um desempenho abaixo do ideal e ao aumento de custos.
