Diferentes enfoques en la transformación de datos \u2013 ETL / ELT

Al crear o mantener un almacén de datos, utilizará lo que se conoce como ETL para integrar sus datos. La abreviatura ETL en sí consta de las letras iniciales de tres palabras: extracción, transformación y carga. ETL (extraer, transformar, cargar) existe desde hace décadas. Es un enfoque para recopilar y estructurar datos. Los servicios de solución de canalizaciones de datos y ETL modernos son necesarios debido a la llegada de los almacenes de datos en la nube, ELT (extracción, carga, transformación) está emergiendo como un enfoque más nuevo para la transformación y fusión de datos.

Es vital tener en cuenta que tanto ETL como ELT tienen la misma razón, pero varían en la implementación.

¿Qué son ETL y ELT?

ETL y ELT son dos modelos diferentes para procesar y cargar datos en un almacén de datos.

En ETL, los datos se extraen primero de las fuentes de datos, que suelen ser bases de datos. Luego se almacena en una base de datos provisional temporal. En la base de datos provisional, se realizan operaciones de transformación de datos. En esta etapa, los datos se limpian, procesan y estructuran en la forma final para el sistema de almacenamiento de datos de destino. No hay arreglo de base de datos. La información se modifica dentro del marco del almacén de información para el análisis posterior.

Con ELT, los datos se cargan en el almacén de datos inmediatamente después de la extracción de las fuentes de datos. No hay puesta en escena de la base de datos. Los datos se transforman dentro del sistema de almacenamiento de datos para su posterior análisis.

Ventajas de ETL del equipo de Visual Flow

Disponibilidad de datos procesados: con ETL, preparamos un almacén de datos para un análisis de datos rápido porque la transformación ocurre antes de que los datos se carguen en el almacén de datos. ETL es más adecuado para trabajar con conjuntos de datos que requieren transformaciones complejas.

1. Los estándares como GDPR y HIPPA son más fáciles de implementar con ETL debido al hecho de que los detectives de datos pueden omitir cualquier dato confidencial antes de cargarlo en el almacén de datos de destino.
2. Administración de almacenamiento de almacenamiento de datos: si su almacenamiento de datos es un sistema costoso, es posible mantener los costos bajos con ETL. Las herramientas ETL se transforman y filtran para mantener solo los datos que necesita. De esta manera, los costos del almacenamiento de datos se pueden reducir drásticamente.
3. ETL ha estado en la industria durante varias décadas y se encuentran disponibles herramientas y procesos bien desarrollados.
4. Flexible: dado que los cambios no deben caracterizarse al principio, podrá coordinar sin esfuerzo fuentes de información únicas y no utilizadas en el proceso ELT.
5. Accesibilidad de datos sin procesar: con ELT, está listo para apilar toda la información al instante y los clientes pueden decidir qué información convertir y analizar más adelante.
6. Costos directos bajos: los instrumentos ELT pueden mecanizar de manera efectiva el manejo de la consolidación de datos. Como no es necesario caracterizar los cambios, la búsqueda introductoria es más baja que ETL.
7. Velocidad: no es necesario esperar en el proceso de ELT. Las mejores herramientas de ELT cargan datos de inmediato en su almacén de datos, donde están listos para una transformación.

Casos de uso de ETL

El proceso ETL es fundamental para muchas industrias debido a su capacidad para recopilar datos de manera rápida y confiable en lagos de datos para analogía y análisis mientras se crean modelos de alta calidad. Las soluciones ETL también pueden cargar y transformar datos transaccionales de forma masiva para proporcionar una vista organizada de grandes volúmenes de datos. Esto permite a las empresas visualizar y pronosticar las tendencias de la industria. Muchas industrias confían en el proceso ETL para obtener información procesable, una toma de decisiones rápida y una mayor eficiencia.

Servicios financieros

Las instituciones de servicios financieros recopilan grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para obtener información completa sobre el comportamiento del consumidor a través de ellos. La información obtenida se puede utilizar para analizar riesgos, optimizar los servicios financieros de los bancos, mejorar las plataformas en línea e incluso entregar efectivo en cajeros automáticos.

Industria de petróleo y gas

La industria del petróleo y el gas utiliza soluciones ETL para generar predicciones sobre el uso, el almacenamiento y las tendencias en áreas geográficas específicas. ETL recopila la mayor cantidad de información posible de todos los sensores en un sitio de producción y la procesa para que sea más fácil de leer.

Industria automotriz

Las soluciones de ETL permiten a los concesionarios y fabricantes comprender los patrones de ventas, calibrar las campañas de marketing, reabastecer el inventario y prestar más servicios a los clientes potenciales.

telecomunicaciones

Debido al volumen sin precedentes y la variedad de datos que se producen hoy en día, los proveedores de servicios de telecomunicaciones están utilizando soluciones ETL para comprenderlos y administrarlos mejor. Una vez que estos datos son procesados ​​y analizados, las empresas pueden usarlos para mejorar su publicidad, redes sociales, SEO, satisfacción del cliente, rentabilidad, etc.

Cuidado de la salud

Con la necesidad de reducir costos y aumentar la atención, la industria de la salud está utilizando soluciones ETL. Pueden administrar datos de pacientes, recopilar información de seguros y cumplir con los cambiantes requisitos reglamentarios.

Ciencias de la vida

Los laboratorios clínicos utilizan soluciones ETL y de inteligencia artificial (IA) para procesar diferentes tipos de datos. Especialmente, datos de instituciones de investigación. Por ejemplo, la colaboración en el desarrollo de vacunas requiere recopilar, procesar y analizar cantidades masivas de datos.

Sector público

Con el rápido desarrollo de las funciones de Internet de las cosas (IoT), las ciudades inteligentes están utilizando ETL y el poder de la inteligencia artificial para optimizar el tráfico, monitorear la calidad del agua, mejorar el estacionamiento, etc.

¿Cuándo debería usar ELT o ETL?

Ahora que conoce las diferencias entre ETL y ELT, es posible que se pregunte cuál es la mejor opción para usted.

Aquí hay algunos casos de uso práctico en los que usar ETL le daría un mejor resultado

• Limpieza de datos. Esto elimina la información personal u otros datos confidenciales antes de que se almacenen y todos puedan acceder a ellos.
• Volúmenes de información extremadamente expansivos. En este caso, es posible que no necesitemos almacenar información paralela de imágenes o sustancias generadas por el usuario específicamente en nuestra tienda. Sobre todo porque puede ser caro o lento.
• Transmisión. La mayoría de los centros de distribución de información no fomentan los cambios de flujo. Estos pueden reducir la latencia y el costo, especialmente con grandes volúmenes de datos.

Conclusión

La mayor ventaja del enfoque ELT es que puede mover toda la información cruda de numerosas fuentes a un repositorio unido. De esta forma, tendrá acceso ilimitado a toda la información en cualquier momento. Podrá ser más adaptable y facilitará el almacenamiento de información nueva y no estructurada. Los analistas de información tienen tiempo libre cuando trabajan con datos modernos, ya que ahora no tienen que crear formularios ETL complejos. Por lo tanto, ahorra algo de tiempo apilando información en la tienda.