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

ELT (Extract, Load, Transform) es un proceso de integración de datos comúnmente utilizado en el almacenamiento y análisis de datos. En este método, los datos sin procesar primero se extraen de varias fuentes y luego se cargan en un sistema de destino, como un almacén de datos o un lago de datos. Una vez que los datos están en el destino, se transforman a un formato adecuado para análisis e informes.

¿Qué es ELT?

ELT, que significa Extraer, Cargar, Transformar, es un proceso de integración de datos que se utiliza principalmente en el almacenamiento y análisis de datos. Consta de tres etapas principales: extracción, carga y transformación de datos. Inicialmente, los datos se extraen de varios sistemas fuente, que pueden incluir bases de datos, aplicacionesy archivos planos. Estos datos sin procesar luego se cargan en un sistema de destino, generalmente un almacén de datos o datos, sin ninguna transformación previa.

Una vez que los datos residen en el sistema de destino, se transforman. El proceso de transformación implica limpiar, estructurar y convertir los datos a un formato adecuado para el análisis y la generación de informes. Este método aprovecha la potencia computacional y las capacidades de almacenamiento de las plataformas de datos modernas para manejar las transformaciones, lo que permite escalabilidad y eficiencia en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.

¿Cuál es la diferencia entre ELT y ETL?

La principal diferencia entre ELT (Extract, Load, Transform) y ETL (Extract, Transform, Load) radica en la secuencia y ubicación de la transformación de datos. En ETL, los datos primero se extraen de los sistemas de origen, se transforman al formato o estructura deseado y luego se cargan en un sistema de destino, como un almacén de datos. Este enfoque es útil cuando es necesario limpiar y organizar los datos antes de almacenarlos.

ELT implica extraer datos y cargarlos en su forma original en el sistema de destino, donde se lleva a cabo la transformación. Este método aprovecha el poder de procesamiento de las plataformas de datos modernas para manejar las transformaciones, lo que lo hace más escalable y eficiente para grandes volúmenes de datos. ELT es especialmente adecuado para grandes volúmenes de datos entornos y análisis en tiempo real, ya que permite flexprocesamiento de datos ible y bajo demanda.

¿Cómo funciona ELT?

ELT (Extraer, Cargar, Transformar) funciona a través de tres etapas distintas.

Extraer

En esta etapa inicial, los datos se recopilan de varios sistemas fuente, que pueden incluir bases de datos, aplicaciones, APIy archivos planos. El proceso de extracción se centra en recopilar datos sin procesar sin modificar su estructura o formato. El objetivo es obtener un conjunto de datos completo que incluya toda la información relevante necesaria para el análisis.

Carga

Una vez que se extraen los datos, se cargan en el sistema de destino, normalmente un almacén de datos o un lago de datos. Durante esta etapa, los datos sin procesar se almacenan en su forma original. Esta carga directa permite un manejo eficiente de grandes volúmenes de datos, ya que minimiza la necesidad de almacenamiento y procesamiento intermedio. El sistema de destino debe ser capaz de manejar diversos tipos de datos y grandes conjuntos de datos.

Transformar

Una vez que los datos se cargan en el sistema de destino, comienza el proceso de transformación. Esta etapa implica limpiar, estructurar y convertir los datos sin procesar a un formato adecuado para el análisis y la generación de informes. Las transformaciones pueden incluir normalización, agregación, filtrado y enriquecimiento de datos. El poder computacional del sistema de destino se utiliza para realizar estas transformaciones, aprovechando su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Esta etapa permite flexProcesamiento de datos ible y bajo demanda y análisis en tiempo real.

¿Qué herramientas se utilizan para ELT?

Se utilizan varias herramientas para los procesos ELT, aprovechando sus capacidades para manejar la extracción, carga y transformación de datos de manera eficiente. Algunas de las herramientas ELT populares incluyen:

Google BigQuery. Un almacén de datos totalmente administrado que admite ELT al permitir que los datos sin procesar se carguen en la plataforma, donde se realizan transformaciones utilizando SQL-Consultas basadas en.
Desplazamiento al rojo de Amazon. Un servicio de almacenamiento de datos que facilita ELT al permitir que los datos sin procesar se carguen directamente en el sistema, con transformaciones realizadas mediante comandos SQL y funciones integradas.
Copo de nieve. A cloudSolución de almacenamiento de datos basada en Google que proporciona herramientas sólidas para cargar datos sin procesar y realizar transformaciones dentro de la plataforma.
Análisis de Azure Synapse. El servicio de análisis integrado de Microsoft permite cargar datos en el sistema y transformarlos mediante consultas basadas en SQL y capacidades de procesamiento de datos.
Ladrillos de datos. Una plataforma de análisis unificada que combina ingeniería de datos y ciencia de datos, respaldando ELT al permitir la extracción, carga y transformación de datos dentro de un entorno escalable y colaborativo.
Cinco tran. Una herramienta automatizada de integración de datos que se centra en las etapas de extracción y carga de ELT, transfiriendo datos de diversas fuentes a un almacén de datos para su posterior transformación.
Matillón. Una herramienta ELT diseñada para cloud almacenes de datos, proporcionando una interfaz intuitiva para gestionar los procesos de extracción, carga y transformación de datos.

¿Cuáles son los casos de uso de ELT?

ELT se utiliza ampliamente en diversas industrias para diferentes propósitos, aprovechando su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Algunos casos de uso comunes incluyen:

Big Data Analytics. ELT es ideal para entornos de big data donde se extraen grandes conjuntos de datos de múltiples fuentes y se cargan en almacenes o lagos de datos. Las transformaciones se realizan según sea necesario, lo que permite análisis e información en tiempo real.
Almacenamiento de datos. En el almacenamiento de datos tradicional, ELT permite a las organizaciones cargar datos sin procesar en el almacén y realizar transformaciones directamente dentro del entorno del almacén, optimizando los recursos de almacenamiento y procesamiento.
Procesamiento de datos en tiempo real. ELT se utiliza para escenarios de procesamiento de datos en tiempo real, como análisis de transmisión y monitoreo en tiempo real, donde los datos deben incorporarse y transformarse rápidamente para proporcionar información inmediata y respaldar la toma de decisiones.
Inteligencia empresarial (BI). Soportes ELT inteligencia empresarial aplicaciones proporcionando un flexenfoque viable y escalable para integración de datos. Los datos de diversas fuentes se cargan en un repositorio central y se transforman para crear informes, paneles y visualizaciones para análisis comerciales.
Integración de datos. ELT se utiliza para integrar datos de fuentes dispares, como sistemas CRM, Sistemas ERP, redes sociales y Dispositivos de IoT, en una plataforma unificada. Estos datos integrados pueden luego transformarse para satisfacer las necesidades de diferentes procesos analíticos y operativos.
Cloud migración de datos. Organizaciones migrando a cloud-Basado Los almacenes de datos y los lagos utilizan ELT para mover sus En las instalaciones datos al cloud. Los datos sin procesar se cargan en el cloud ambiente, donde se puede transformar para aprovechar cloud-capacidades de procesamiento nativas.
Aprendizaje automático e IA. Los procesos ELT se utilizan para preparar y transformar grandes conjuntos de datos necesarios para máquina de aprendizaje y AI modelos. Los científicos de datos pueden extraer y cargar datos sin procesar en una plataforma donde realizan transformaciones complejas e ingeniería de funciones.
Cumplimiento normativo y presentación de informes. ELT ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos reglamentarios al garantizar que los datos de diversas fuentes se recopilen, carguen y transformen con precisión para cumplir con los estándares de informes y los requisitos de auditoría.

¿Cuáles son los beneficios del ELT?

ELT ofrece varios beneficios que lo convierten en el enfoque preferido para las necesidades modernas de procesamiento e integración de datos:

Escalabilidad ELT aprovecha el poder de procesamiento de los almacenes y lagos de datos modernos, lo que permite a las organizaciones manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esta escalabilidad es crucial para entornos de big data y conjuntos de datos en crecimiento.
Rendimiento. Al transferir tareas de transformación a potentes plataformas de datos, ELT puede mejorar significativamente el rendimiento. Las transformaciones de datos se ejecutan dentro del almacén de datos, lo que reduce la necesidad de almacenamiento y procesamiento de datos intermedios.
Flexibilidad. ELT proporciona mayor flexibilidad en el procesamiento de datos. Los datos sin procesar se cargan primero en el sistema de destino, lo que permite transformaciones iterativas y bajo demanda. Este flexLa flexibilidad es particularmente beneficiosa para los requisitos comerciales en evolución y el análisis en tiempo real.
Eficiencia de costo. ELT puede ser más rentable ya que reduce la necesidad de una infraestructura ETL extensa y soluciones de almacenamiento intermedias.
Gestión de datos simplificada. Con ELT, la gestión de datos se vuelve más sencilla a medida que los datos sin procesar se centralizan en el almacén de datos o en el lago de datos. Esta centralización facilita la gestión del cumplimiento, la seguridad y el gobierno de los datos.
Procesamiento de datos en tiempo real. ELT admite la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones realizar análisis y toma de decisiones en tiempo real.
Calidad de datos mejorada. ELT permite realizar comprobaciones integrales de la calidad de los datos y transformaciones dentro del almacén de datos. Al realizar transformaciones posteriores a la carga, las organizaciones garantizan que los datos estén limpios, consistentes y adecuados para el análisis.
Integración con herramientas modernas. ELT es compatible con una amplia gama de herramientas y plataformas de datos modernas, lo que permite una integración perfecta con cloud servicios, tecnologías de big data y soluciones de análisis avanzado.
Desarrollo simplificado. ELT simplifica el proceso de desarrollo al separar la extracción y carga de datos de la transformación. Los desarrolladores pueden centrarse en crear canales de datos sólidos sin preocuparse por las complejidades de la transformación desde el principio.

¿Cuáles son las limitaciones del ELT?

Si bien ELT ofrece muchas ventajas, también tiene ciertas limitaciones:

Complejidad en las transformaciones. La transformación de datos dentro del sistema de destino puede ser compleja y puede requerir habilidades avanzadas en SQL u otros lenguajes de consulta. Esta complejidad puede provocar tiempos de desarrollo más prolongados y un mayor potencial de errores.
Problemas de desempeño. Si el sistema de destino (por ejemplo, un almacén de datos) no está optimizado para manejar transformaciones a gran escala, puede provocar cuellos de botella en el rendimiento. Los recursos del sistema pueden verse sobrecargados, afectando el rendimiento general y las consultas. tiempos de respuesta.
Costo. Realizar transformaciones en el cloud o los almacenes de datos locales pueden generar costos significativos, especialmente con grandes conjuntos de datos y amplios requisitos de transformación. CloudLas plataformas basadas en Google suelen cobrar en función del uso de almacenamiento y procesamiento de datos, lo que genera mayores gastos operativos.
Calidad y consistencia de los datos. Garantizar la calidad y coherencia de los datos puede resultar un desafío cuando se trata de datos sin procesar. Dado que los datos se cargan antes de la transformación, cualquier problema con la calidad de los datos debe abordarse durante la etapa de transformación, que puede consumir muchos recursos.
Seguridad y cumplimiento. El manejo de datos sin procesar que pueden incluir información confidencial requiere medidas de seguridad sólidas para proteger la integridad y la privacidad de los datos. Cumplimiento de normas como RGPD or la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés) agregar capas adicionales de complejidad al proceso ELT.
Restricciones de escalabilidad. Si bien ELT es generalmente escalable, la escalabilidad depende de las capacidades del sistema de destino. Si el sistema de destino no puede escalarse de manera efectiva para manejar volúmenes de datos y cargas de trabajo de transformación cada vez mayores, puede limitar la escalabilidad general del proceso ELT.
Dependencia del sistema de destino. Los procesos ELT dependen en gran medida de las capacidades del sistema objetivo. Si el sistema de destino carece de funciones de transformación avanzadas o tiene una potencia de procesamiento limitada, puede restringir los tipos y la complejidad de las transformaciones que se pueden realizar.
Administracion de recursos. Administrar y asignar recursos para los procesos de carga y transformación puede ser un desafío. La asignación ineficiente de recursos conduce a un rendimiento subóptimo y a mayores costos.