TL;DR

ETL y ELT son metodologías para integrar y procesar datos. En ETL, los datos se extraen, se transforman (limpieza y adaptación) y luego se cargan en un almacén, una metodología útil en entornos con almacenamiento costoso o limitado. En ELT, los datos se extraen, se cargan directamente en el almacén (a menudo en la nube) y luego se transforman según se necesite, ofreciendo mayor flexibilidad para analizar grandes volúmenes de datos sin preprocesarlos. La elección entre ambos depende de las necesidades de transformación, costos de almacenamiento y el entorno tecnológico.

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En la era digital actual, saber cómo procesar y gestionar datos de manera eficiente es crucial. Dos procesos clave de integración de datos que a menudo entran en juego son ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar). En este artículo, cubriremos en qué consisten estos procesos, por qué son importantes y cuándo utilizarlos.

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¿Qué es ETL?

ETL significa Extraer, Transformar y Cargar. Es una tubería de datos que se utiliza para recolectar datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato o estructura adecuado para el análisis, y luego cargarlos en un almacén de datos u otro destino de datos.

  1. Extracción: Este paso implica reunir toda la información relevante de las fuentes designadas e ingresarla en un área de almacenamiento temporal donde pueda ser procesada.

  2. Transformación: En esta fase, los datos en bruto se limpian y transforman para asegurarse de que estén en el formato correcto para el análisis. Esto puede implicar cambiar tipos de datos, agregar datos o enriquecerlos con información adicional.

  3. Carga: Finalmente, los datos transformados se cargan en el repositorio de datos definitivo, como un almacén de datos.

¿Por qué ETL?

ETL se desarrolló para satisfacer la naturaleza costosa de las primeras soluciones de almacenamiento de datos. Estos sistemas históricos requerían una extracción y transformación cuidadosa de pequeños subconjuntos de datos antes de la carga para optimizar los costos de almacenamiento y el tiempo de procesamiento.

Comprendiendo ELT

ELT significa Extraer, Cargar y Transformar. Con los avances en la computación en la nube y las soluciones de almacenamiento de datos más asequibles, ELT se ha vuelto más viable para muchas organizaciones.

  • El Cambio en el Proceso: A diferencia de ETL, ELT implica cargar datos en bruto directamente en un almacén de datos. Este enfoque puede ser ventajoso ya que permite más flexibilidad; se almacena información en bruto que se puede transformar según sea necesario, lo que habilita análisis dinámicos según las necesidades actuales de datos.

  • Eficiencia de Costos y Flexibilidad: Almacenar datos en la nube facilita y abarata el manejo de grandes volúmenes de datos diversos, y los cambios en los datos fuente se pueden incorporar fácilmente sin transformaciones preventivas.

¿Cuándo Usar ETL vs ELT?

En general, más organizaciones hoy en día prefieren ELT debido a su simplicidad y la capacidad de manejar grandes volúmenes de distintos tipos de datos. Sin embargo, la elección entre ETL y ELT puede depender de varios factores:

  • ETL es beneficioso cuando necesitas transformar datos antes de cargarlos para minimizar el almacenamiento de datos irrelevantes, o cuando trabajas con soluciones de datos locales donde el almacenamiento es caro.

  • ELT es preferido al tratar con transformaciones complejas, aprovechando almacenes de datos en la nube con gran capacidad de procesamiento que permiten transformaciones flexibles, después de la carga.

Ejemplo Práctico

En un proceso ETL, los datos son extraídos de bases de datos, APIs y archivos CSV, se trasladan a un área de espera para la transformación, y luego se cargan en un almacén de datos. ELT, por otro lado, extrae los mismos datos directamente al almacén donde ocurre la transformación después de la carga.

 

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Espero que esta explicación de ETL y ELT aclare en qué consisten estos procesos, por qué son importantes y cuándo deberías optar por cada uno. Mientras la tecnología evoluciona, ambos, ETL y ELT, continúan siendo componentes críticos de estrategias eficientes de procesamiento y gestión de datos.

 

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