No mundo acelerado de hoje, onde a informação é tão valiosa quanto a moeda, as empresas estão constantemente buscando formas de compreender melhor seus clientes, otimizar operações e inovar à frente da concorrência. É aqui que o Business Intelligence (BI) se torna uma ferramenta indispensável. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, o BI capacita as organizações a tomar decisões informadas e estratégicas.
Sumário
Nesse contexto, estão dois processos cruciais conhecidos como ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform), possibilitando a interpretação de dados brutos e transformando-os em informações valiosas no nosso dia a dia.
Mas o que é ETL?
ETL é um processo responsável por transformar dados brutos em insights acionáveis, desde a coleta de dados até sua disponibilização. Esse processo acontece em três etapas:
- Extração: A primeira etapa envolve a coleta de dados de múltiplas fontes, que podem variar desde sistemas internos, como CRM e ERP, até fontes externas, incluindo redes sociais, bases de dados, entre outros.
- Transformação: Após a coleta, os dados passam por um processo de transformação, onde são limpos (eliminando inconsistências e duplicidades), formatados e enriquecidos. Essa etapa é vital para assegurar a precisão e relevância dos dados.
- Carga: Por fim, os dados transformados são carregados em um repositório centralizado, como um data warehouse, onde ficam acessíveis para consulta e análise. Essa consolidação permite uma visão unificada dos dados da empresa, facilitando a geração de relatórios e dashboards.
O ETL, como abordagem tradicional de manipulação de dados, revolucionou a maneira como as empresas consolidam informações de fontes diversas, permitindo análises profundas e suporte à tomada de decisões. No entanto, o processo conta com limitações quanto ao armazenamento de dados e disponibilidade deles.
Como o ELT resolve os problemas do método tradicional?
O ELT permite o carregamento de dados brutos diretamente em plataformas de armazenamento modernas, onde as transformações são realizadas. Dessa forma, esse processo possibilita a transformação dos dados dentro do data warehouse, reduzindo consideravelmente o tempo de carregamento dos dados.
O processo também ocorre em três etapas, similares ao ETL:
- Extração: Similar ao ETL, a primeira etapa envolve a coleta de dados de diversas fontes.
- Carga: Os dados são imediatamente carregados em um sistema de armazenamento de dados, como um data lake ou data warehouse na nuvem, sem transformações prévias. Isso permite uma movimentação de dados mais rápida e a capacidade de lidar com grandes volumes de informação em tempo real.
- Transformação: Diferentemente do ETL, a transformação ocorre após o carregamento dos dados no sistema de destino. Utilizando as capacidades de processamento do próprio sistema de armazenamento, os dados são transformados conforme necessário para análises e relatórios.
Esse método faz com que todo o processo de tratamento de dados seja feito de forma muito mais performática ao transformá-los on-demand, possibilitando que a análise de dados seja feita de forma escalável, com maior flexibilidade e em tempo quase real.
Na prática, ETL ou ELT?
Na prática, a escolha entre ETL e ELT depende das necessidades específicas de tratamento de dados de uma organização, cada um com suas vantagens e contextos ideais de aplicação. Abaixo, apresentamos uma comparação direta entre ETL e ELT com base em três critérios chave: Escalabilidade, Velocidade de Processamento e Complexidade de Gestão.
Escalabilidade:
- ETL: Limitada pela capacidade do sistema de transformação.
- ELT: Elevada, aproveitando a escalabilidade da infraestrutura de armazenamento na nuvem.
Velocidade de Processamento
- ETL: Pode ser mais lento devido à transformação de dados antes do carregamento.
- ELT: Mais rápido, pois os dados são carregados imediatamente e transformados depois.
Complexidade de Gestão
- ETL: Maior, devido à necessidade de gerenciar processos de transformação complexos antes da carga.
- ELT: Menor, pois a transformação ocorre dentro do ambiente de armazenamento, simplificando a gestão.
Quando o ETL foi criado, o processamento e armazenamento de dados em nuvem era demorado e caro. Hoje em dia, as soluções em nuvem são muito superiores, modernas e acessíveis, fazendo com que o ELT seja totalmente viável na maioria dos casos.
Porém, o ETL ainda é muito valioso em cenários que exigem um alto grau de manipulação, qualidade e segurança dos dados, antes de serem disponibilizados para análise, como:
- Ambientes com Intensivas Necessidades de Qualidade de Dados: Em setores como saúde, finanças e seguros, onde a precisão dos dados é crítica para a tomada de decisões.
- Ambientes com Limitações de Recursos de Computação na Nuvem: Em organizações com restrições orçamentárias ou técnicas para escalar recursos de computação na nuvem, onde os dados são otimizados e transformados antes de serem enviados à nuvem.
- Conformidade Regulatória e Segurança de Dados: Em organizações que operam sob rigorosas regulamentações de privacidade e segurança de dados, onde os dados podem ser anonimizados antes de irem para a nuvem.
Afinal, o que devo escolher?
Implementar o ELT é mais complicado do que implementar o ETL, mas proporciona mais benefícios a longo prazo. Muitas empresas têm preferido trabalhar com o ELT por ser mais flexível, rápido, escalável e acessível, porém requer um conhecimento técnico mais avançado. Quanto ao ETL, existe a vantagem de ter a implementação mais fácil e ter o maior controle dos dados antes de serem enviados ao DW.
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