PRESENTACIÓN DE ETL, ELT Y LAGO DE DATOS
ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) son dos tipos diferentes de procesos para mover datos de un sistema de origen a un sistema de destino. ETL extrae datos sin procesar de una fuente y los transforma en un formato estructurado, luego los carga en un sistema de destino. La transformación se produce en un servidor de procesamiento secundario antes de cargar los datos en un sistema de destino. Sin embargo, ELT extrae los datos de la fuente y los carga directamente en un sistema de destino. La transformación tiene lugar en un sistema o base de datos de destino.
ETL existe desde hace más de 20 años y es la mejor solución para pequeños conjuntos de datos que requieren transformaciones complejas. También mantiene la privacidad y seguridad de los datos. ELT es más nuevo que ETL e ideal para grandes conjuntos de datos que requieren alta velocidad y eficiencia. ELT es compatible con lagos de datos debido a su capacidad para manejar conjuntos de datos grandes y no estructurados. La elección del método adecuado depende de factores como el volumen de datos, la velocidad, la privacidad y los costes de mantenimiento.
Un lago de datos almacena grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. A diferencia de los almacenes de datos, los datos sin procesar de los lagos de datos permiten a los científicos de datos acceder a todos los datos en su estado original, sin procesar y sin procesar. La alta escalabilidad y la rentabilidad de los lagos de datos en múltiples formatos de datos los convierten en una opción atractiva para almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Con la capacidad de centralizar, consolidar y catalogar datos, los lagos de datos pueden ayudar a romper los silos de datos y lograr una mejor colaboración e integración de diferentes fuentes de datos.
COMPRENDER EL PROCESO DE ETL TRADICIONAL
Los procesos ETL tradicionales requerían personal de TI, bases de datos locales y largas sesiones de procesamiento por lotes, lo que sacrifica la calidad de los datos a medida que crecen los volúmenes. Estos métodos eran menos adecuados para datos no estructurados que requieren la interacción de ingenieros y desarrolladores de datos para cada nueva fuente de datos. Además, el hardware necesario para un almacén de datos local era caro y difícil de escalar y mantener. El volumen creciente y la variedad de fuentes de datos hicieron que el almacenamiento de datos en la nube fuera una solución preferida, mientras que los procesos ETL tradicionales retrasaron los informes y análisis. El ETL tradicional sin ETL basado en la nube pone a las empresas en riesgo de oportunidades perdidas y pérdida de ingresos.
COMPRENDA EL PROCESO ETL MODERNO
El ETL moderno tiene varias ventajas sobre el ETL tradicional. Con ETL basado en la nube y procesamiento rápido de datos por lotes, las empresas pueden escalar las operaciones de datos con funciones de seguridad avanzadas. SaaS (Software as a Service) permite preocupaciones de copia de seguridad, cifrado, seguridad e infraestructura mientras se mueven datos a la nube.
Los productos ETL implementados en la nube brindan velocidad, escalabilidad, ahorro y simplicidad al mismo tiempo que mantienen la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento. Las herramientas ETL modernas también importan y exportan datos estructurados y no estructurados de varias fuentes y pueden integrar fácilmente almacenes de datos locales y en la nube.
Las canalizaciones de datos en tiempo real garantizan que los responsables de la toma de decisiones empresariales tengan acceso constante e ilimitado a todos los datos en cualquier momento. Las empresas pueden optar por transformar los datos antes o después de que se carguen en un almacén de datos. Esta flexibilidad nos permite adaptar las canalizaciones de datos a necesidades específicas y lograr un alto rendimiento, especialmente para escenarios de datos modernos como inteligencia comercial, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
DIFERENCIAS ENTRE ETL Y ELT
- ETL transforma los datos en un servidor de procesamiento secundario antes de cargarlos, mientras que ELT los carga y los transforma en la base de datos.
- ETL es más lento que ELT debido a la transformación de captación previa, mientras que ELT es más rápido debido a la transformación paralela.
- ETL se ha utilizado durante más de dos décadas, mientras que ELT es una nueva forma de integración de datos.
- ETL proporciona más garantías de privacidad que ELT debido al preprocesamiento antes de que se carguen los datos.
- ETL es costoso debido a los servidores separados, mientras que ELT es más económico con menos pilas de datos.
- ELT es compatible con lagos de datos, mientras que ETL es compatible con almacenes de datos.
- ETL produce salidas de datos estructurados, mientras que ELT produce salidas de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- ETL es ideal para conjuntos de datos pequeños con requisitos de transformación complicados, mientras que ELT es ideal para conjuntos de datos grandes que requieren velocidad y eficiencia.
VENTAJAS DE ELT SOBRE ETL EN LAGOS DE DATOS
- Aumente la flexibilidad: ELT carga datos sin procesar en el lago de datos y permite una mayor flexibilidad en el proceso de transformación.
- Procesamiento en paralelo: la carga de datos sin procesar y la realización de transformaciones ELT reducen el tiempo de procesamiento.
- Rentable: ELT archiva los datos sin procesar, lo que reduce los costos de almacenamiento, mientras que ETL transforma y archiva los datos antes de cargarlos en el almacén de datos.
- Escalabilidad mejorada: ELT puede manejar grandes volúmenes de datos.
- Datos no estructurados: los lagos de datos manejan datos estructurados y no estructurados. ELT gestiona datos no estructurados gracias a su flexibilidad en la transformación.
HERRAMIENTAS PARA IMPLEMENTAR ELT EN DATA LAKES
Hevo Data, Blendo, Matillion, Talend y StreamSets son las mejores herramientas ELT que pueden integrar, limpiar y analizar datos de diversas fuentes. Hevo Data y Blendo son plataformas basadas en la nube que son fáciles de usar y no requieren codificación, lo que las hace adecuadas para usuarios que necesitan más habilidades técnicas. Luigi es un marco Python de código abierto que puede extraer datos de varias fuentes y cargarlos en un destino. Matillion, Talend y StreamSets integran datos en tiempo real y toman decisiones informadas basadas en información precisa y actualizada.
Estas herramientas ELT realizan procesos como la creación de perfiles, la limpieza, la transformación y la gobernanza de los datos para mejorar la calidad de los datos, reducir los errores y mejorar la confiabilidad y precisión de los datos.
TENDENCIAS FUTURAS EN ELT Y LAGOS DE DATOS
La coexistencia de almacenes de datos y lagos de datos convergerá en ambos lados al expandirse en el espacio del otro. Los lagos de datos crecerán con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las organizaciones priorizarán las optimizaciones del costo total de propiedad (TCO) y ejecutarán un enfoque orientado al retorno de la inversión (ROI). La seguridad y el gobierno de los datos serán una de las principales preocupaciones de los controles de acceso a los datos para una gestión eficaz de las políticas.
CONCLUSIÓN
El surgimiento de soluciones de datos modernas ha llevado al desarrollo de ELT y ETL con características y beneficios únicos. ELT es más popular debido a su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos no estructurados, como los lagos de datos. El ETL tradicional ha evolucionado a ETL basado en la nube que permite un rápido procesamiento por lotes, escalabilidad, ahorro y simplicidad mientras mantiene la seguridad, el gobierno y el cumplimiento. El ETL moderno ha llevado al desarrollo de ELT para hacer que las soluciones de datos sean más flexibles, con procesamiento paralelo y rentables. El futuro de ELT y los lagos de datos es prometedor ya que las organizaciones priorizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las herramientas ELT integran, limpian y analizan datos de varias fuentes, serán más avanzadas y fáciles de usar. A medida que los datos continúan creciendo, los ELT y los lagos de datos permitirán a las empresas lograr una mejor integración de diferentes fuentes de datos, lo que en última instancia conducirá a una toma de decisiones informada.
Sobre el Autor
Ashutosh Kumar es estudiante de B.Sc.Ll.B (con ciencia de datos) en la Universidad Nacional de Ciencias Forenses, Gandhinagar, Gujarat, India. B.Sc.Ll.B es un curso integrado de derecho con ciencia de datos.
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