ETL vs ELT: Descubre las claves y elige la mejor opción

La E, la T y la L en ETL y ELT significan "extracción, transformación y carga". Sin embargo, su ordenamiento es lo que diferencia cómo funcionan y procesan los datos. ETL ha estado presente durante décadas y ganó popularidad en los años 70, cuando las empresas comenzaron a utilizar múltiples repositorios de datos, o bases de datos, para almacenar diferentes tipos de información comercial. ELT es una variante de ETL que está cobrando fuerza a medida que las organizaciones migran su infraestructura de sistemas locales a entornos en la nube.

ETL y ELT son dos enfoques de integración de datos diferentes que implican mover datos sin procesar desde un sistema de origen a una base de datos de destino, como un lago de datos o un almacén de datos. Si bien comparten similitudes, también tienen diferencias distintivas.

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• ¿Qué es ETL?
• ¿Qué es ELT?
• ¿Cuáles son las principales diferencias entre los procesos ETL y ELT?
• Pros y contras de ETL
• Pros y contras de ELT
• ¿ELT está reemplazando a ETL?
• ETL vs. ELT: ¿Cuál es mejor?

¿Qué es ETL?

Esta técnica de integración de datos implica extraer datos sin procesar o no estructurados de fuentes como aplicaciones SaaS, sitios web, redes sociales, bases de datos de producción o herramientas de análisis. Los datos extraídos se transforman en un servidor de procesamiento secundario en un formato común y se cargan en una base de datos de destino o un almacén de datos (Figura A).

Figura A

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ETL se utiliza para transformaciones complejas e intensivas en cálculos y funciona mejor con pequeñas cantidades de datos, debido a sus largos tiempos de carga. A diferencia de ELT, ETL es un proceso de múltiples etapas:

• Se extraen datos de las fuentes.
• Los datos se cargan en el área de preparación para su transformación.
• Los datos se cargan en un sistema de destino.
• Los datos están listos para su análisis.

El análisis de datos que ha pasado por el proceso ETL para inteligencia empresarial suele ser muy rápido porque las transformaciones ya se han producido y solo queda consultar los datos.

¿Qué es ELT?

Con ELT, los datos no estructurados extraídos de las fuentes se cargan directamente en la solución de almacenamiento de datos, como un almacén de datos o un data mart, y la conversión y enriquecimiento de datos se realizan dentro de los almacenes (Figura B). Este método de integración de datos es el mejor para procesar grandes volúmenes de datos.

Figura B

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Aquí se muestra un desglose de cada paso en ELT:

• Extracción: Los datos se extraen de varias fuentes como bases de datos, aplicaciones, archivos, APIs o sistemas externos. Los datos suelen estar en su forma cruda, sin procesar.
• Carga: Los datos sin procesar se cargan tal cual, sin ninguna transformación o procesamiento, en un sistema de almacenamiento de destino, ya sea un almacén de datos o un lago de datos.
• Transformación: Los datos sin procesar se transforman, depuran y estructuran para que sean aptos para su análisis y generación de informes.

Una de las principales características del proceso ELT es que no hay un área de preparación, ya que las transformaciones se realizan en el sistema de destino.

¿Cuáles son las principales diferencias entre los procesos ETL y ELT?

La diferencia clave entre ETL y ELT radica en el orden de la etapa de transformación.

Transformación

La transformación de datos implica diversas operaciones, como limpieza de datos, agregación, filtrado, clasificación, unión de datos, deduplicación y validación de datos.

En ETL, las transformaciones se realizan en el servidor ETL o en el área de preparación fuera del almacén de datos. El flujo del proceso ETL comienza secuencialmente con la extracción de datos de diversas fuentes, luego la transformación de datos para cumplir con el esquema o formato de destino y, finalmente, la carga de los datos transformados en el almacén de datos. Si bien ETL puede estructurar datos no estructurados, no se puede utilizar para pasar datos no estructurados al sistema de destino.

Por otro lado, ELT carga datos no estructurados en el sistema de destino. A diferencia de ETL, las tres fases de ELT pueden ejecutarse simultáneamente sin afectar los procesos entre sí. Por ejemplo, mientras los datos se están cargando en el sistema de destino, el sistema puede transformar los datos que ya se han recibido.​​

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Velocidad de procesamiento

El procesamiento de datos ETL lleva tiempo porque los equipos de datos primero deben cargarlos en un área de preparación para su transformación. Con ELT, los equipos de datos pueden cargar los datos en el sistema de almacenamiento y transformarlos al mismo tiempo, lo que garantiza un tiempo de procesamiento rápido. La arquitectura ELT permite a los equipos de datos cargar los datos en los sistemas de almacenamiento, eliminando la necesidad de transformarlos antes de almacenarlos.

Volumen de datos

Debido a que su arquitectura es flexible y admite tanto tipos de datos no estructurados como estructurados, ELT puede procesar grandes volúmenes de datos en poco tiempo. El sistema ETL es ideal para procesar datos complejos y en pequeñas cantidades. Esto se debe principalmente a sus asignaciones de origen a destino y reglas de transformación, que limpian y transforman los datos antes de almacenarlos.

Costo

ETL es más costoso de administrar, especialmente para pequeñas y medianas empresas. Esto se debe en gran medida a la complejidad involucrada en el proceso de transformación de datos. La inversión en infraestructura del servidor para transformaciones de datos también tiene un costo más alto. ELT tiene costos de entrada bajos porque hay menos sistemas que mantener. Las plataformas de ELT basadas en la nube tienen un modelo de precios de pago por uso, lo que brinda a los equipos de datos la flexibilidad de escalar según sea necesario.

Pros y contras de ETL

Aunque ETL y ELT ofrecen muchos beneficios a los usuarios de datos, también tienen algunas desventajas.

Beneficios

• Cumplimiento: En cuanto a seguridad, ETL es más seguro en comparación con ELT. La arquitectura ETL está diseñada para cumplir con varios estándares de la industria, incluidos el GDPR, HIPAA y CCPA. Esto ayuda a los equipos de datos a proteger la información confidencial antes de cargarla en el sistema de destino.
• Madurez: La historia de ETL se remonta a la era de los años 70. Muchos ingenieros de datos están familiarizados con su arquitectura y cómo utilizarla. ETL también cuenta con una extensa biblioteca de documentación, lo que facilita el aprendizaje para los principiantes.
• Ideal para proyectos complejos: ETL es apropiado para procesar datos estructurados que requieren transformaciones complejas.

Desventajas

• Costoso de mantener: ETL puede tener costos elevados debido al costo continuo de mantener un servidor de transformación de datos. ETL a menudo requiere una gran capacidad de cómputo y recursos en el área de preparación intermedia para realizar transformaciones complejas.
• Flexibilidad limitada: Los ingenieros de datos deben definir la fuente de datos temprano y transformarlos antes de cargarlos en el sistema de destino.

Pros y contras de ELT

Beneficios

• Carga más rápida: La arquitectura de ELT admite tanto datos estructurados como no estructurados, lo que significa que los datos de las fuentes se pueden cargar en el almacén de datos sin pasar por ningún proceso de transformación.
• Análisis de datos flexibles en tiempo real: ELT permite cargar datos sin procesar en el sistema de destino, lo que proporciona flexibilidad para realizar transformaciones según casos de uso específicos o requisitos analíticos.
• Mantenimiento bajo: ELT se basa en la nube, no requiere hardware especializado, lo que facilita su gestión y mantenimiento. ELT también aprovecha la potencia de procesamiento y la escalabilidad de las plataformas de datos modernas o los sistemas basados en la nube.

Desventajas

• Preocupaciones sobre la gobernanza y calidad de datos: ELT acepta todo tipo de datos de fuentes, exponiendo datos sensibles. No cumple con los estándares GDPR, HIPAA o CCPA.
• Dependencia de las capacidades del sistema de destino: ELT depende en gran medida de la potencia de procesamiento y las capacidades del sistema de destino. En algunos casos, el sistema de destino puede necesitar proporcionar funciones de transformación sólidas, lo que limita la flexibilidad del enfoque.

¿Está ELT reemplazando a ETL?

ELT y ETL son enfoques relevantes y ampliamente utilizados en la integración de datos, cada uno con sus propios beneficios y casos de uso. ELT permite a las organizaciones aprovechar el poder de plataformas informáticas distribuidas, como Hadoop, o soluciones basadas en la nube como Amazon Redshift o Google BigQuery, que pueden realizar transformaciones a gran escala.

Aunque ELT ha ganado popularidad debido al aumento de las plataformas de datos basadas en la nube y los avances en las tecnologías de procesamiento de datos, esto no significa necesariamente que reemplace a ETL. ETL sigue siendo un enfoque válido en escenarios donde los datos deben transformarse y depurarse antes de cargarlos en un sistema de destino. ETL se utiliza con frecuencia al tratar con sistemas heredados, lógica empresarial compleja o requisitos de cumplimiento que exigen la limpieza de datos antes de cargarlos en un almacén de datos.

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ETL vs. ELT: ¿Cuál es mejor?

La elección entre ETL y ELT depende de factores como las necesidades de su organización, casos de uso, requisitos de datos, capacidades de infraestructura, consideraciones de rendimiento y los flujos de trabajo analíticos deseados. ETL generalmente es preferido cuando los datos requieren transformaciones significativas, una estricta gobernanza de datos y un procesamiento estructurado. ELT es adecuado para escenarios que involucran grandes volúmenes de datos, análisis flexibles y el aprovechamiento de la potencia de procesamiento de plataformas modernas.

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