ETL vs ELT: diferencia entre ellos

Por: David Carter David Carter
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Diferencia clave entre ETL y ELT

  • ETL significa Extraer, Transformar y Cargar, mientras que ELT significa Extraer, Cargar, Transformar.
  • ETL carga datos primero en el servidor provisional y luego en el sistema de destino, mientras que ELT carga datos directamente en el sistema de destino.
  • El modelo ETL se utiliza para datos locales, relacionales y estructurados, mientras que ELT se utiliza para fuentes de datos estructurados y no estructurados escalables en la nube.
  • Al comparar ELT con ETL, ETL se usa principalmente para una pequeña cantidad de datos, mientras que ELT se usa para grandes cantidades de datos.
  • Cuando comparamos ETL con ELT, ETL no proporciona soporte para el lago de datos, mientras que ELT proporciona soporte para el lago de datos.
  • Al comparar ELT con ETL, ETL es fácil de implementar, mientras que ELT requiere habilidades específicas para implementar y mantener.
ETL vs ELT
ETL vs ELT

¿Qué es ETL (Extraer, Transformar, Cargar)?

ETL es una abreviatura de Extraer, Transformar y Cargar. En este proceso, una herramienta ETL extrae los datos de diferentes RDBMS Los sistemas de origen luego transforman los datos mediante la aplicación de cálculos, concatenaciones, etc. y luego cargan los datos en el sistema de almacén de datos.

In ETL los datos fluyen desde el origen al destino. En el motor de transformación de procesos ETL se encarga de cualquier cambio de datos.

¿Qué es ETL?
¿Qué es ETL?

¿Qué es ELT (Extraer, Cargar, Transformar)?

ELT es un método diferente de analizar el enfoque de herramientas para el movimiento de datos. En lugar de transformar los datos antes de escribirlos, ELT permite que el sistema de destino realice la transformación. Los datos primero se copiaron en el destino y luego se transformaron en el lugar.

ELT se utiliza generalmente con bases de datos que no son SQL, como clústeres Hadoop, dispositivos de datos o instalaciones en la nube. Aquí hay una lista completa de algunas de las mejores herramientas ETL que puede considerar para sus necesidades de gestión de datos.

¿Qué es ELT?
¿Qué es ELT?

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ETL vs ELT: comparación lado a lado

A continuación se presentan las principales diferencias entre ETL y ELT:

Parámetros ETL ELT
Proceso Los datos se transforman en el servidor provisional y luego se transfieren a la base de datos Datawarehouse. Los datos permanecen en la base de datos del Almacén de datos..
Uso del código Usado para

  • Transformaciones informáticas intensivas
  • Pequeña cantidad de datos
 Utilizado para grandes cantidades de datos
Las transformaciones se realizan en el servidor ETL/área de preparación. Las transformaciones se realizan en el sistema de destino.
Carga de tiempo Los datos se cargan primero en el sistema de ensayo y luego en el sistema de destino. Requiere mucho tiempo. Los datos se cargan en el sistema de destino solo una vez. Más rápido.
Transformación del tiempo El proceso ETL debe esperar a que se complete la transformación. A medida que crece el tamaño de los datos, aumenta el tiempo de transformación. En el proceso ELT, la velocidad nunca depende del tamaño de los datos.
Tiempo-Mantenimiento Necesita mucho mantenimiento ya que es necesario seleccionar datos para cargar y transformar. Bajo mantenimiento ya que los datos siempre están disponibles.
Complejidad de implementación En una etapa temprana, es más fácil de implementar. Para implementar el proceso ELT, la organización debe tener un conocimiento profundo de las herramientas y habilidades expertas.
Soporte para almacén de datos Modelo ETL utilizado para datos locales, relacionales y estructurados. Se utiliza en infraestructura de nube escalable que admite fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.
Soporte de lago de datos No soporta. Permite el uso de Data Lake con datos no estructurados.
Complejidad: El proceso ETL carga solo los datos importantes, tal como se identificaron en el momento del diseño. Este proceso implica el desarrollo desde la salida hacia atrás y cargar solo datos relevantes.
Costo Altos costos para las pequeñas y medianas empresas. Bajos costos de entrada utilizando plataformas de software como servicio en línea.
Búsquedas En el proceso ETL, tanto los hechos como las dimensiones deben estar disponibles en el área de preparación. Todos los datos estarán disponibles porque la extracción y la carga se realizan en una sola acción.
Agregaciones La complejidad aumenta con la cantidad adicional de datos en el conjunto de datos. El poder de la plataforma de destino puede procesar una cantidad significativa de datos rápidamente.
Cálculos Sobrescribe la columna existente o es necesario agregar el conjunto de datos y enviarlo a la plataforma de destino. Agregue fácilmente la columna calculada a la tabla existente.
Madurez El proceso se utiliza desde hace más de dos décadas. Está bien documentado y las mejores prácticas están fácilmente disponibles. Concepto relativamente nuevo y complejo de implementar.
Ferretería La mayoría de las herramientas tienen requisitos de hardware únicos que son costosos. El costo del hardware Saas no es un problema.
Soporte para datos no estructurados Principalmente admite datos relacionales Soporte para datos no estructurados fácilmente disponibles.