ETL frente a ELT: ¿Qué canal de datos es adecuado para su negocio?

ETL y ELT son métodos para mover datos de un lugar a otro y transformarlos en el camino. Pero, ¿cuál es el adecuado para su negocio?

Esta publicación compara ETL y ELT en velocidad, retención de datos, escalabilidad, gestión de datos no estructurados, cumplimiento normativo, mantenimiento y costos. Al final, debe saber cuándo usar cada método en su canalización de datos y por qué.

Conclusiones clave:

• ETL ha sido la canalización de datos estándar durante décadas debido a su precisión, eficiencia y flexibilidad.
• ELT es una variante del proceso ETL que primero carga datos en una base de datos de destino y luego los transforma.
• ELT es más sencillo y rápido que ETL en muchos casos porque no requiere la transformación de datos en un servidor independiente; en su lugar, los datos se transforman dentro del destino.
• Algunos beneficios clave de una tubería ELT incluyen análisis en tiempo real, facilidad de mantenimiento, escalabilidad, soporte de datos no estructurados y costos más bajos en general.

¿Qué es Extraer, Transformar, Cargar (ETL)?

En el mundo de los negocios, los datos se parecen mucho al agua. Debe extraerse de donde se encuentra, transportarse a donde se necesita y luego almacenarse para su uso posterior. Este proceso se conoce como ETL: extraer, transformar y cargar .

Como una tubería de plomería, ETL mueve datos de un lugar a otro, los limpia en el camino y los almacena en una ubicación central. La etapa de extracción corresponde a encontrar agua en un río o pozo. La etapa de transformación es cuando el agua se limpia y se transporta a través de tuberías. Y la etapa de carga es cuando el agua se almacena en un embalse.

Beneficios clave de ETL Pipeline

Hay muchas razones por las que ETL ha sido la canalización de datos estándar durante décadas. En un alto nivel, ETL garantiza que una empresa tenga un único punto de verdad para los datos obtenidos de fuentes dispares. Dado que los datos se transforman antes de cargarlos en el destino final para su análisis, ETL garantiza que los datos sean precisos y de alta calidad.

En términos prácticos, ETL mejora la precisión, la eficiencia y la flexibilidad de los datos a través de la automatización y las transformaciones. ETL también es crucial para el gobierno de datos. Una tubería bien diseñada mantiene un historial registrado, lo que ayuda a cumplir con las políticas internas y las regulaciones externas. Por ejemplo, la herramienta ETL de Improvado cumple con HIPAA y SOC-2, por lo que puede manejar datos confidenciales.

Por lo tanto, una canalización de ETL abre las puertas a las experiencias omnicanal del cliente, la inteligencia comercial y la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué es Extraer, Cargar, Transformar (ELT)?

Extraer, cargar, transformar (ELT) es una variante del proceso ETL que primero carga los datos en el almacenamiento designado y luego los transforma.

Volviendo a la metáfora del agua: ELT es como cuando abres el grifo de tu casa para sacar agua. El agua ya está en la casa, así que solo hay que abrir el grifo, y sale. ELT es lo mismo para los datos. Los datos ya están en el destino, por lo que solo hay que abrir el grifo, y salen transformados.

ELT ganó impulso con la introducción de bases de datos orientadas a columnas, como ClickHouse y jQuery. Anteriormente, las empresas tenían que dedicar tiempo y recursos por adelantado a crear la lógica de extracción y transformación para ahorrar recursos de la base de datos. La nueva generación de bases de datos puede procesar datos y completar cálculos mucho más rápido y, por lo general, cuestan menos. Por lo tanto, se eliminó la necesidad de transformar los datos sin procesar al cargarlos.

Esta inversión del proceso ETL tradicional puede simplificar la administración de la canalización de datos y ahorrar tiempo, ya que puede realizar la transformación en paralelo con la carga. Ofrece un enfoque más simple y rápido para la transformación de datos, ya que no requiere la transformación de datos como una instancia separada. En su lugar, los datos se transforman dentro del destino, que suele ser un almacén de datos.

Beneficios clave de una canalización ELT

ELT ha ganado popularidad debido a su simplicidad y flexibilidad. Los equipos de datos pueden agregar datos sin procesar de una variedad de fuentes, acceder a ellos para un análisis más detallado en cualquier momento y generar una lógica de transformación cuando realmente se necesita.

ELT es una opción fantástica para el análisis de datos en tiempo real, ya que puede cargar y transformar datos más rápido que ETL. ELT también es una mejor opción si su empresa opera procesos de transformación complejos o en constante cambio.

Además, ELT es más fácil de mantener que ETL, ya que no es necesario administrar un software de transformación independiente. Y aún ofrece muchos de los mismos beneficios que ETL, como la precisión y la eficiencia de los datos.

Procesos ETL y ELT comparados

Después de ver los beneficios de ETL y ELT, comparemos los dos procesos uno al lado del otro.

Velocidad

ELT es más rápido que ETL debido al momento del paso de transformación.

Digamos que está cargando un conjunto de datos que tiene un tamaño de un terabyte. Con ETL, sería necesario cargar todo el conjunto de datos en el servidor de transformación antes de que pudiera comenzar la transformación. Pero con ELT, los datos se pueden cargar y transformar en paralelo, lo que reduce significativamente el tiempo total necesario para completar el proceso.

Sin embargo, hay algunos casos en los que ETL puede ser más rápido que ELT. Esto suele ocurrir cuando el conjunto de datos es pequeño y se puede transformar fácilmente en una instancia independiente.

Retención de datos sin procesar

El proceso ELT extrae todos los datos sin procesar y los almacena indefinidamente en su almacén de datos. Las transformaciones solo se aplican más adelante según sea necesario, lo que significa que siempre conserva el conjunto de datos original, lo que es útil para el análisis histórico y la depuración.

Para ETL, antes de cargar los datos en el almacén de datos de destino o en la base de datos de su elección, los datos se someten a amplias transformaciones. Por lo tanto, ETL puede transformar los datos en un formulario agregado para ahorrar espacio, lo que dificulta el seguimiento de los valores originales a menos que cargue los datos originales y transformados en un destino. Si desea cambiar los datos de salida o si cambia la fuente de datos sin procesar, debe volver a escribir los scripts de extracción y transformación (tal como vienen como uno solo).

Escalabilidad

ELT es más flexible porque los tres pasos (extracción, carga y transformación) se realizan por separado. Eso hace que sea más fácil escalar y cambiar cualquier cosa que desee en el proceso.

Por otro lado, ETL es más rígido porque la capa de transformación tiene una limitación inherente. Es más difícil evolucionar a medida que crece su negocio, por ejemplo, si desea agregar funciones avanzadas como extracciones programadas, extracciones paralelas, lógica de transformación avanzada, etc. También requiere más recursos que ajustar ELT, ya que necesita cambiar simultáneamente ambos extremos de el proceso. Después de todo, lo que uno hace afecta al otro.

Lo mismo es cierto para los procesos de aseguramiento de la calidad. Con ETL, dado que la extracción y la transformación se unen, se necesita más trabajo para configurar los procesos de control de calidad y probar el producto. Comparativamente, la lógica ELT, donde primero extrae y carga sus datos y luego los transforma, es mucho más fácil de probar.

Datos no estructurados

Los sistemas ETL no son adecuados para manejar datos no estructurados, como archivos de registro, datos de redes sociales y mensajes de correo electrónico; están diseñados para trabajar con datos estructurados organizados en filas y columnas. ETL se puede adaptar para manejar datos no estructurados, pero solo con un motor de transformación avanzado.

Por otro lado, los sistemas ELT están disponibles para manejar datos no estructurados, ya que pueden cargar y transformar datos de manera más eficiente.

Cumplimiento normativo

Algunas industrias están sujetas a regulaciones que requieren el procesamiento de datos de una manera específica. Por ejemplo, la industria de la salud está sujeta a HIPAA. Esta legislación de cumplimiento establece cómo las empresas pueden recopilar, utilizar o compartir información médica protegida (PHI) e información médica protegida electrónica (ePHI) para proteger la privacidad de los pacientes.

Una empresa puede configurar ETL para cumplir con estos requisitos reglamentarios, ya que los datos se pueden limpiar y transformar antes de cargarlos en la base de datos de destino.

ELT, a su vez, es más propenso a violaciones de cumplimiento. El sistema carga todos los datos, independientemente de su naturaleza confidencial, y solo entonces se transforman o eliminan. La solución para estas limitaciones es garantizar medidas sólidas de seguridad y control de datos.

Mantenimiento

En los sistemas ETL y ELT, los costos de mantenimiento pueden ser altos pero ocurren en diferentes etapas.

Con ETL, debe actualizar los scripts de extracción y transformación constantemente a medida que las fuentes de datos sin procesar cambian con el tiempo, lo que puede generar una mayor sobrecarga de mantenimiento.

Con ELT, la mayor parte del mantenimiento ocurre durante la carga inicial de datos al almacenamiento y al transformar los datos. El almacenamiento de datos de primera carga puede volverse rápidamente inmanejable porque actúa como un vertedero para los datos sin procesar entrantes. Se realizan limpiezas periódicas y esfuerzos de documentación para gestionar la carga.

Además, las canalizaciones de transformación deben rediseñarse cada vez que cambia una fuente de datos sin procesar. Esto requiere trabajo de mantenimiento, pero brinda a los ingenieros más flexibilidad, ya que no se pierden datos si un script de transformación no se ajusta a la nueva estructura de datos entrantes.

Costos

Como sabe cualquiera que haya pasado por un proyecto de desarrollo de software, los costos pueden salirse rápidamente de control. Y cuando se trata de proyectos de datos, el costo de desarrollar una solución ETL sólida puede ser prohibitivo, razón por la cual algunas empresas optan por ELT.

Con ELT, gran parte del paso de transformación puede manejarse con herramientas existentes como dbt o con la ayuda de SQL, las cuales tienden a ser menos costosas que las soluciones ETL tradicionales. Por supuesto, todavía se necesitan desarrolladores experimentados que sepan cómo usar estas herramientas de manera efectiva. Pero, en general, el costo de desarrollar una solución ELT probablemente sea significativamente menor que el costo de desarrollar una solución ETL desde cero.

En perspectiva, el salario base promedio de un ingeniero de back-end de nivel medio a senior en los EE. UU. es de $ 124,397 por año. Mientras tanto, el salario promedio de un ingeniero de datos SQL o desarrollador de BI es de alrededor de $91,055 por año. Por lo tanto, si necesita contratar a varios desarrolladores para trabajar en su canalización, entonces ELT es más rentable.

Vale la pena reconocer que el costo de almacenamiento es menor en ETL ya que no almacena datos sin procesar, pero esta diferencia no es significativa si se usa almacenamiento en la nube.

Cómo decidir entre ETL y ELT

Decidir entre ETL y ELT puede ser difícil, ya que cada enfoque tiene ventajas y desventajas. Hemos recopilado algunas preguntas que pueden ayudarte a tomar la decisión.

¿Qué tipo de datos necesitas procesar?

¿Sus datos son estructurados o no estructurados, o una combinación de ambos? ETL es más adecuado para datos estructurados, mientras que ELT puede manejar datos estructurados y no estructurados.

¿Cuánto mantenimiento se requiere?

¿Los beneficios de ETL superan los costos de mantenimiento? Por ejemplo, es posible que necesite acceso al historial de datos sin procesar, que proporciona ETL. En este caso, los beneficios de ETL pueden valer los costos adicionales de mantenimiento.

¿Qué tan compleja es la tubería de procesamiento de datos?

La sofisticación de su proceso de procesamiento de datos determinará si ETL o ELT es la mejor solución. Por ejemplo, ETL puede ejecutar una lógica de transformación compleja, pero funciona mejor con conjuntos de datos más pequeños, mientras que ELT es ideal para conjuntos de datos grandes, pero puede manejar cualquier tamaño de datos.

¿Necesitas datos en tiempo real?

ETL procesa los datos en lotes, lo que provoca un retraso entre el momento en que se recopilan los datos y el momento en que están disponibles en la base de datos de destino. ELT también puede procesar datos por lotes, pero también puede hacerlo en tiempo real, lo cual es útil si necesita datos actualizados al minuto.

¿Qué tan experimentados son sus desarrolladores?

No hay una respuesta única para esta pregunta, ya que depende de las habilidades y la experiencia específicas de su equipo de ingeniería. En términos generales, más ingenieros son expertos en enfoques ETL que en ELT. Una vez que tenga una canalización de datos en su lugar, los ingenieros de BI/SQL pueden realizar cambios en el proceso de ELT, mientras que los cambios de ETL requieren desarrolladores de back-end de nivel medio/superior.

Ya sea ETL o ELT, Improvado lo tiene cubierto

Independientemente de su enfoque, Improvado puede ayudar a que sus datos fluyan hacia donde deben ir con su amplia gama de conectores y destinos de fuentes de datos. El equipo de ingenieros de datos experimentados de Improvado puede ayudarlo a diseñar e implementar una solución adaptada específicamente a sus necesidades y regulaciones de datos internas y externas.