Diferentes Abordagens na Transformação de Dados \u2013 ETL / ELT

Ao criar ou manter um data warehouse, você usará o que é conhecido como ETL para integrar seus dados. A própria abreviação ETL consiste nas letras iniciais de três palavras – extração, transformação e carregamento. ETL (extrair, transformar, carregar) existe há décadas. É uma abordagem para coletar e estruturar dados. Os serviços modernos de solução de pipelines de dados e ETL são necessários devido ao advento dos data warehouses em nuvem, o ELT (extrair, carregar, transformar) está surgindo como uma abordagem mais recente para transformação e fusão de dados.

É vital observar que tanto o ETL quanto o ELT atendem ao mesmo motivo, mas variam na implementação.

O que são ETL e ELT?

ETL e ELT são dois modelos diferentes para processar e carregar dados em um data warehouse.

No ETL, os dados são primeiro extraídos de fontes de dados, que geralmente são bancos de dados. Em seguida, ele é armazenado em um banco de dados de preparação temporário. No banco de dados de preparação, as operações de transformação de dados são executadas. Nesse estágio, os dados são limpos, processados ​​e estruturados no formato final para o sistema de armazenamento de dados de destino. Não há organização de banco de dados. As informações são alteradas dentro da estrutura do almoxarifado de informações para posterior análise.

Usando o ELT, os dados são carregados no data warehouse imediatamente após a extração das fontes de dados. Não há preparação de banco de dados. Os dados são transformados dentro do sistema de data warehouse para posterior análise.

Vantagens do ETL da equipe Visual Flow

Disponibilidade de dados processados ​​– Com ETL, temos um data warehouse pronto para análise rápida de dados porque a transformação ocorre antes que os dados sejam carregados no data warehouse. O ETL é mais adequado para trabalhar com conjuntos de dados que requerem transformações complexas.

1. Padrões como GDPR e HIPPA são mais fáceis de implementar com ETL devido ao fato de que os detetives de dados podem omitir quaisquer dados confidenciais antes de carregá-los no data warehouse de destino.
2. Gerenciamento de armazenamento de data warehouse – Se seu data warehouse for um sistema de alto custo, é possível manter os custos baixos com ETL. As ferramentas ETL transformam e filtram para manter apenas os dados de que você precisa. Dessa forma, os custos de armazenamento de dados podem ser reduzidos drasticamente.
3. O ETL está no setor há várias décadas e ferramentas e processos bem desenvolvidos estão disponíveis.
4. Flexível - uma vez que as alterações não precisam ser identificadas no início, você poderá facilmente coordenar fontes de informação não utilizadas e distintas no processo ELT.
5. Acessibilidade de dados brutos – Com ELT, pronto para empilhar todas as informações instantaneamente e os clientes podem decidir quais informações converter e analisar posteriormente.
6. Custos diretos baixos – os instrumentos ELT podem efetivamente mecanizar o manuseio da consolidação de informações. Como você não precisa caracterizar as alterações, a busca inicial é inferior ao ETL.
7. Rapidez – Não há necessidade de esperar no processo de ELT. As melhores ferramentas ELT carregam dados imediatamente em seu data warehouse, onde estão prontos para uma transformação.

casos de uso de ETL

O processo ETL é crítico para muitos setores por causa de sua capacidade de coletar dados de forma rápida e confiável em data lakes para analogia e análise enquanto cria modelos de alta qualidade. As soluções ETL também podem carregar em massa e transformar dados transacionais para fornecer uma visão organizada de grandes volumes de dados. Isso permite que as empresas visualizem e prevejam as tendências do setor. Muitos setores contam com o processo ETL para insights acionáveis, tomada de decisão rápida e maior eficiência.

Serviços financeiros

As instituições de serviços financeiros coletam grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para obter insights completos sobre o comportamento do consumidor por meio deles. As informações obtidas podem ser usadas para analisar riscos, otimizar os serviços financeiros dos bancos, melhorar as plataformas online e até entregar dinheiro em caixas eletrônicos.

Indústria de petróleo e gás

A indústria de petróleo e gás usa soluções ETL para gerar previsões sobre uso, armazenamento e tendências em áreas geográficas específicas. O ETL coleta o máximo possível de informações de todos os sensores em um local de produção e as processa para facilitar a leitura.

Indústria automobilística

As soluções ETL permitem que concessionárias e fabricantes entendam os padrões de vendas, calibrem campanhas de marketing, reabasteçam estoques e atendam ainda mais clientes em potencial.

telecomunicações

Devido ao volume sem precedentes e à variedade de dados produzidos atualmente, os provedores de serviços de telecomunicações estão usando soluções ETL para melhor entendê-los e gerenciá-los. Depois que esses dados são processados ​​e analisados, as empresas podem usá-los para melhorar sua publicidade, mídia social, SEO, satisfação do cliente, lucratividade etc.

Assistência médica

Com a necessidade de reduzir custos e aumentar o atendimento, o setor de saúde está usando soluções ETL. Eles podem gerenciar dados de pacientes, coletar informações de seguros e atender aos requisitos regulamentares em constante mudança.

Ciências da Vida

Os laboratórios clínicos estão usando soluções de ETL e inteligência artificial (IA) para processar diferentes tipos de dados. Especialmente, dados de instituições de pesquisa. Por exemplo, a colaboração no desenvolvimento de vacinas requer coleta, processamento e análise de grandes quantidades de dados.

Setor público

Com os recursos da Internet das Coisas (IoT) em rápido desenvolvimento, as cidades inteligentes estão usando ETL e o poder da inteligência artificial para otimizar o tráfego, monitorar a qualidade da água, melhorar o estacionamento, etc.

Quando você deve usar ELT ou ETL?

Agora que você conhece as diferenças entre ETL e ELT, pode estar se perguntando qual é a melhor opção para você.

Aqui estão alguns casos de uso prático em que o uso de ETL forneceria um resultado melhor

• Limpeza de dados. Isso remove informações pessoais ou outros dados confidenciais antes que sejam armazenados e possam ser acessados ​​por todos.
• Volumes de informação extremamente expansivos. Nesse caso, talvez não seja necessário armazenar informações paralelas de imagens ou substâncias geradas pelo usuário especificamente em nossa loja. Especialmente porque pode ser caro ou lento.
• Transmissão. A maioria dos centros de distribuição de informações não reforça as mudanças de fluxo. Isso pode reduzir a latência e o custo, especialmente com grandes volumes de dados.

Conclusão

A maior vantagem da abordagem ELT é que você pode mover todas as informações brutas de várias fontes para um repositório vinculado. Assim, tenha acesso ilimitado a todas as informações a qualquer momento. Você poderá ser mais adaptável e facilitará o armazenamento de informações novas e não estruturadas. Os analistas de informações têm tempo livre ao trabalhar com dados modernos, pois agora não precisam criar formulários ETL complexos. Assim, economizando algum tempo empilhando informações na loja.