ETL vs ELT: Entendendo as diferenças e fazendo a escolha certa

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O que é integração de dados?

Atualmente, os dados orientam todas as decisões que tomamos, e é essencial compreender e utilizar dados de diversas fontes. A integração de dados é o processo pelo qual os dados de várias fontes são combinados e disponibilizados de forma unificada e coesa. Seu principal objetivo é oferecer uma visão holística, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos, otimizem as operações e tomem decisões com base em dados e não em teoria.

ETL e ELT: Dois processos diferentes de integração de dados

Em meio à infinidade de estratégias e ferramentas de integração de dados disponíveis, ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform) são as duas metodologias predominantes. Esses métodos representam abordagens distintas para a integração de dados, cada uma com suas vantagens e aplicações.

O que é ETL (Extrair, Transformar, Carregar)?

O ETL, como o acrônimo sugere, consiste em três etapas principais:

1. Extrair: Os dados são coletados de diferentes sistemas de origem.
2. Transformar: Os dados são então transformados em um formato padronizado. A transformação pode incluir limpeza, agregação, enriquecimento e outros processos para tornar os dados adequados à sua finalidade.
3. Carregar: Os dados transformados são carregados em um data warehouse de destino ou em outro repositório.

Casos de uso e pontos fortes do ETL

O ETL é especialmente adequado para cenários em que:

• As fontes de dados são de menor escala e as transformações são complexas.
• É necessário descarregar o processamento de transformação do sistema de destino.
• A segurança dos dados é uma prioridade, exigindo transformações para mascarar ou criptografar dados confidenciais antes que eles cheguem a um depósito.

O ETL é uma excelente opção quando você precisa garantir a consistência, a qualidade e a segurança dos dados. Ele processa os dados antes que eles cheguem ao depósito, reduzindo o risco de exposição de dados confidenciais e garantindo que os dados estejam em conformidade com as regras e os padrões comerciais.

Integração de dados ETL com Python

Python, uma linguagem de programação versátil e amplamente utilizada, tornou-se uma ferramenta essencial para a integração de dados ETL. Seu rico ecossistema de bibliotecas e estruturas facilita todas as etapas do processo de ETL, o que o torna a escolha ideal para os engenheiros de dados.

Principais bibliotecas Python para ETL

• pandas: Uma biblioteca avançada para manipulação e análise de dados, o pandas simplifica a extração e a transformação de dados com sua estrutura DataFrame.
• SQLAlchemy: Essa biblioteca oferece uma maneira consistente de interagir com bancos de dados, auxiliando nas fases de extração e carregamento. Confira o tutorial SQLAlchemy do DataCamp para obter mais informações.
• PySpark: Para o processamento de Big Data, o PySpark oferece recursos de processamento de dados distribuídos, o que o torna adequado para tarefas de ETL em grande escala.
• Luigi e Apache Airflow: Essas são ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho que ajudam a orquestrar e programar pipelines de ETL.

Vantagens de usar Python para ETL

• Flexibilidade: As extensas bibliotecas do Python permitem processos de ETL personalizados, adaptados a necessidades específicas.
• Escalabilidade: Com ferramentas como o PySpark, o Python pode lidar com conjuntos de dados pequenos e grandes com eficiência.
• Apoio da comunidade: Uma vasta comunidade de profissionais de dados significa que há muitos recursos, tutoriais e soluções disponíveis para desafios comuns de ETL.

A incorporação do Python nos processos de ETL pode agilizar a integração de dados e produzir uma combinação de eficiência, flexibilidade e potência. Seja lidando com bancos de dados tradicionais ou com plataformas de big data, os recursos do Python em ETL são ilimitados.

O que é ELT (Extrair, Carregar, Transformar)?

A ELT adota uma abordagem um pouco diferente:

1. Extrair: Assim como no ETL, os dados são coletados de diferentes fontes.
2. Carregar: Em vez de transformá-los imediatamente, os dados brutos são carregados diretamente no sistema de destino.
3. Transformar: As transformações ocorrem dentro do data warehouse.

A ascensão do ELT com a computação em nuvem

A crescente popularidade da ELT está intimamente ligada ao advento de data warehouses baseados em nuvem, como Snowflake, BigQuery e Redshift. Essas plataformas possuem um imenso poder de processamento, o que lhes permite lidar com transformações em grande escala no depósito de forma eficiente.

Vantagens do ELT

• Flexibilidade: Como os dados brutos são carregados primeiro, as empresas podem decidir sobre a lógica de transformação posteriormente, oferecendo a capacidade de se adaptar à medida que os requisitos mudam.
• Eficiência: Aproveitando o poder robusto dos modernos armazéns em nuvem, as transformações são mais rápidas e mais dimensionáveis.
• Adequação para grandes conjuntos de dados: Em geral, o ELT é mais eficiente para grandes conjuntos de dados, pois aproveita o poder dos recursos de processamento paralelo maciço dos data warehouses em nuvem .

ETL vs ELT: Uma análise comparativa

Principais semelhanças e diferenças

Embora tanto o ETL quanto o ELT envolvam a extração de dados e o carregamento em um depósito, a principal diferença entre eles está no local e no momento do processo de transformação. O ETL transforma os dados antes que eles cheguem ao depósito, enquanto o ELT faz isso depois.

Velocidade e eficiência

Em geral, a velocidade de ingestão de dados do ELT supera a do ETL devido à redução da movimentação de dados. No entanto, a velocidade geral pode ser influenciada por fatores como a complexidade das transformações e os recursos do data warehouse.

Transformação de dados e conformidade

No ETL, as transformações ocorrem em um sistema intermediário, que pode oferecer um controle mais granular sobre o processo. Isso é vital para empresas com requisitos rigorosos de conformidade e manuseio de dados. Por outro lado, a ELT depende dos recursos do sistema de destino, que podem expor dados brutos e sem máscara até que as transformações sejam concluídas.

Fazendo a escolha certa: ELT vs ETL

Fatores a serem considerados

Ao decidir entre ETL e ELT, leve em consideração:

• Tipo de negócio: Uma startup pode priorizar a flexibilidade (ELT), enquanto um provedor de serviços de saúde pode priorizar a segurança dos dados (ETL).
• Necessidades de dados: Os insights em tempo real são essenciais ou o processamento diário em lote é suficiente?
• Infraestrutura: A escolha do data warehouse, as ferramentas existentes e os recursos de TI podem influenciar a decisão.

A função das plataformas de integração de dados

As plataformas modernas de integração de dados podem confundir os limites entre ETL e ELT, oferecendo ferramentas que combinam os pontos fortes de ambas as abordagens. Essas plataformas podem orientar as empresas na escolha e execução da estratégia certa com base em seus requisitos exclusivos.

Conclusão

A decisão entre ETL e ELT não é uma questão de preto e branco. Ambas as metodologias têm seus méritos, e a escolha ideal geralmente depende das necessidades e circunstâncias específicas de uma empresa. Ao compreender as complexidades de cada abordagem e aproveitar as plataformas modernas de integração de dados, os líderes de dados podem tomar decisões informadas, conduzindo seus negócios para um futuro mais informado.

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