¿Qué es ELT? Una introducción al éxito de la integración de datos
Hoy en día, casi todas las empresas son «ricas en datos». Tienen acceso a exponencialmente más datos que nunca. Sin embargo, todavía son «pobres en información», luchando por dar sentido a todo. Una de las principales razones de esto son los silos de datos desconectados, que actúan como barreras que impiden una visión 360 grados de su negocio.
La integración de datos es la clave que une los datos, creando un flujo ininterrumpido de datos desde los sistemas de origen hasta el objetivo de análisis. Desbloquea insights que pueden llevar a tu organización al éxito. Sin la integración de datos, tus equipos podrían tener que gastar más tiempo y recursos tratando de combinar datos de diversas fuentes manualmente, lo que lleva a ineficiencias y costos incrementados.
Un paradigma común para el éxito de la integración de datos es ELT. ELT significa «Extraer, Cargar y Transformar». Representa un enfoque moderno donde el paso de transformación ocurre después de que los datos se cargan en el lago.
En este artículo, descubriremos el significado de ELT y examinaremos por qué se está convirtiendo rápidamente en el enfoque preferido para sistemas de big data y análisis rápidos donde los tipos de datos son dinámicos.
¿Qué es ELT?
Quizás ya estés familiarizado con ETL (extraer, transformar, cargar), que ha sido el proceso principal para gestionar pipelines de datos e integrar datos durante décadas. Cuando las herramientas ETL surgieron por primera vez en la década de 1990, había relativamente pocos sistemas operativos, datos predecibles (principalmente estructurados) y cambios más lentos en insights.
Pero hoy en día, las variedades y volúmenes de datos han crecido significativamente, y la necesidad de insights acelerados ha crecido en conjunto. Esto ha resultado en la necesidad de procesos de integración de datos más rápidos y efectivos.
ELT, o extraer-cargar-transformar, es una evolución de ETL. Es un enfoque mejorado para el almacenamiento de datos que difiere la carga de la etapa de transformación al almacenamiento de datos sin requerir un servidor intermedio. En lugar de seguir un proceso de tres pasos de extraer, transformar y luego cargar datos, ELT condensa el proceso en dos pasos: Extraer-Cargar (EL) o Replicación y Transformar (T).
Con ELT, las empresas pueden aprovechar el poder de procesamiento y las capacidades de almacenamiento de las plataformas de datos modernas para manejar grandes volúmenes de datos y realizar transformaciones más complejas. ELT es más adecuado para los almacenes de datos en la nube actuales debido a la computación avanzada, potente y asequible gracias a los avances tecnológicos subyacentes.
Diferencias entre ETL y ELT
La diferencia obvia entre ETL y ELT es el orden en el que se procesan los datos. En ETL, los datos se transforman para adaptarse al modelo de datos del sistema objetivo antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento. En contraste, ELT carga primero los datos en el sistema de almacenamiento y luego aplica la lógica de transformación.
Esta pequeña diferencia en el enfoque crea un efecto dominó, haciendo que cada patrón de arquitectura sea ideal para diferentes casos de uso. ETL es más rígido y se centra en necesidades de transformación específicas, mientras que ELT es más ágil y adaptable, permitiendo a los ingenieros de datos realizar transformaciones en los datos en el almacén de datos o lago según sea necesario.
Beneficios de usar un enfoque ELT
- Mayor flexibilidad: Con ELT, no necesitas ningún conocimiento previo de cómo vas a transformar los datos. Puedes extraer y cargar datos de cualquier fuente o formato y luego limpiarlos o enriquecerlos más tarde en una forma unificada para el análisis.
- Tiempo de insight más rápido: La capacidad de ELT para realizar transformaciones de datos más rápidamente también puede resultar en un tiempo de insight más rápido en comparación con ETL.
- Mejor rendimiento: ELT permite realizar transformaciones de datos en paralelo y a escala, utilizando servicios en la nube en el almacén que pueden facilitar la escalabilidad de manera rentable.
- Menos mantenimiento: Los procesos ELT suelen ser simples y automatizados, lo que facilita la corrección de errores en el pipeline de transformación.
- Acceso democratizado a transformaciones: Dado que ELT empuja la transformación al final, la mayoría de los modelos de transformación de datos utilizando SQL pueden ser ejecutados por una gama más amplia de individuos.
- Más ahorros: ELT suele implementarse utilizando componentes basados en la nube, lo que elimina la necesidad de preocuparse por los costos de procesamiento y almacenamiento.
- Gobernanza de datos más fácil: ELT permite una mayor gobernanza de datos concentrada en el almacenamiento de datos en lugar de requerir un marco de gobernanza de datos empresarial en su lugar.
Conclusión
Elegir entre ETL y ELT puede ser una decisión difícil. Por lo tanto, es importante tener en cuenta varios factores, como tus requisitos comerciales actuales, niveles de madurez de datos, casos de uso específicos, arquitectura de datos disponible, experiencia en ingeniería y estándares de seguridad de datos esenciales.
Si tu negocio requiere un análisis regular de conjuntos de datos más pequeños a medianos con datos de origen bien definidos y operaciones que no cambian con frecuencia, ETL es la mejor opción. Por otro lado, si tu negocio trata con grandes cantidades de datos semi-estructurados o no estructurados y entornos de big data con cambios frecuentes en las operaciones y requisitos de datos, ELT es una opción más adecuada.
Considera las preguntas anteriores mientras tomas una decisión informada entre ETL y ELT. La integración de datos es esencial para el éxito de cualquier negocio en la era digital, y elegir el enfoque correcto puede marcar una gran diferencia en cómo tu organización utiliza y se beneficia de sus datos.