ETL vs ELT vs ETLT: diferencias, ventajas y casos de uso
Los procesos de integración establecen la base para convertir datos dispersos en información valiosa para la toma de decisiones. ETL (Extract, Transform, Load) ha sido el modelo más empleado tradicionalmente, en él los datos se procesan antes de ser enviados al sistema de destino. Sin embargo, la aparición de la nube, data lakes y la capacidad de procesamiento distribuido dieron lugar a una nueva opción: ELT (Extraer, cargar, transformar), que da prioridad a cargar los datos antes y transformarlos después.
¿Qué es ETL?
ETL significa Extracción, Transformación y Carga, un proceso de integración de datos que consiste en recopilar datos de diversas fuentes, transformarlos para que sean coherentes y limpios, y finalmente cargarlos en un repositorio central como un almacén de datos o lago de datos.
Cómo ha evolucionado
En 1970, la transición hacia bases de datos centralizadas y la implementación del ETL hicieron posible recopilar y transformar datos para análisis, constituyendo la base de los sistemas de almacenamiento de datos.
A finales de los años 80, con las bases de datos relacionales y la expansión de los almacenes de datos, la analítica pasó a desempeñar un papel central en la toma de decisiones empresariales a través de BI. Los primeros intentos de ETL eran principalmente manuales. El Big Data emergió en los años noventa con la aparición de nuevas fuentes de datos, incluyendo las redes sociales y el Internet de las Cosas (IoT). El cloud computing, que surgió a finales de esa década, facilitó el acceso y escalado de datos mediante plataformas como Snowflake, AWS o Azure.
Actualmente, los sistemas ETL combinan la integración de datos con flujos en tiempo real, habilitando análisis en tiempo casi inmediato sobre enormes cantidades de información y facilitando a las compañías un beneficio competitivo destacado.
Funcionamiento ETL
Extraer (Extract)
- Consiste en recopilar datos desde diferentes orígenes.
- Se enfoca en obtener toda la información relevante y llevarla a un entorno temporal para su procesamiento.
Transformar (Transform)
- En esta etapa, los datos se limpian, normalizan, enriquecen y validan:
- Se corrigen errores, se unifican formatos, se eliminan duplicados.
- Se aplican reglas de negocio para que los datos tengan sentido para el análisis.
- Se corrigen errores, se unifican formatos, se eliminan duplicados.
- Garantiza que la información sea consistente y confiable antes de cargarse en el destino final.
Carga (Load)
- Finalmente, los datos transformados se cargan en el repositorio central, listo para ser consultados o analizados.
- Dependiendo del caso, la carga puede ser:
- Full load: cargar todos los datos de una vez.
- Incremental: cargar solo los cambios nuevos o modificados.
- Full load: cargar todos los datos de una vez.
Las soluciones ETL mejoran la calidad de los datos al realizar una limpieza y transformación antes de cargarlos en un repositorio distinto, garantizando información coherente y confiable. Sin embargo, ETL es una operación por lotes que consume bastante tiempo, por lo que se recomienda principalmente para construir repositorios de datos de destino más pequeños que requieren actualizaciones menos frecuentes. En el contexto de Big Data, donde los volúmenes de datos son enormes y los flujos cambian continuamente, otros métodos de integración como ELT (Extract, Load, Transform), resultan más eficientes, ya que permiten procesar y analizar grandes cantidades de información en tiempo casi real. Por tanto, ETL sigue siendo útil cuando se prioriza la calidad de datos y control previo a la carga, pero puede resultar menos ágil en arquitecturas distribuidas y pipelines modernos de Big Data.
¿Qué es ELT?
En los procesos ELT (Extract, Load, Transform), los datos son transformados luego de ser cargados en el destino, lo cual contrasta con el ETL convencional, que transforma la información antes de cargarla. En este modelo, la carga se convierte en la fase intermedia del proceso.
Las modificaciones se realizarán directamente en el destino, que normalmente está formado por clústers Hadoop u otros sistemas de procesamiento distribuido. Esto nos posibilitará el uso óptimo de la capacidad de procesamiento de estas plataformas, gestionando eficientemente grandes cantidades de datos.
Este sistema nos ofrece las siguientes características:
- Permite gestionar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- El proceso de ELT suele ser más rápido que ETL, ya que aprovecha los recursos internos del sistema de almacenamiento.
- Con frecuencia se implementa en entornos cloud, lo que reduce preocupaciones sobre costos de hardware, procesamiento y almacenamiento.
- Facilita una mayor gobernanza de datos centralizada en el propio repositorio de destino, en lugar de requerir un marco de gobernanza empresarial adicional.
ETLT: ETL + ELT
ELT se adapta mejor a ingestas rápidas de datos no estructurados, mientras que ETL resulta más útil cuando se requiere flexibilidad, control y seguridad en el procesamiento. De esta necesidad surge ETLT (Extract, Transform, Load, Transform), un modelo híbrido que combina lo mejor de ambos.
Los pasos que realiza este flujo son los siguientes:
- Extracción: Los datos se recogen de distintas fuentes y se almacenan en una zona de preparación.
- Primera transformación (ligera): Se aplican transformaciones rápidas e independientes a cada fuente. Aquí se eliminan datos innecesarios, se enmascaran datos sensibles y se preparan los conjuntos para la carga. Estas transformaciones son simples porque no requieren integrar datos de múltiples fuentes.
- Carga: Los datos ya preparados se cargan en el repositorio de destino.
- Segunda transformación (compleja): Una vez en el destino, se realizan las transformaciones más pesadas: integración de datos de diferentes fuentes, cálculos avanzados y optimización para analítica.
El resultado es un modelo que optimiza cargas de trabajo, permitiendo que los datos lleguen rápidamente al repositorio, pero con la flexibilidad de aplicar controles de seguridad y calidad.
Los casos de uso más comunes para procesos ETLT ocurren cuando es necesario enmascarar, anonimizar o filtrar los datos por motivos regulatorios antes de escribirlos en el destino. Esto es muy útil en procesos de seudonimización para cumplir, por ejemplo con la GDPR europea (General Data Protection Regulation).
Conclusión
ETL, ELT y ETLT son métodos complementarios que posibilitan a las empresas la integración, el procesamiento y el análisis de datos de forma eficaz según lo que requieren. ELT utiliza la capacidad de los sistemas modernos para procesar grandes cantidades de datos con rapidez, mientras que ETL se enfoca en transformar antes de cargar y garantizar calidad y consistencia. ETLT, por su parte, ofrece lo mejor de ambos mundos al ser flexible, seguro y escalable, lo que es particularmente beneficioso para cumplir con las regulaciones de privacidad como el GDPR.
La selección apropiada se basa en el tamaño de los datos, la periodicidad de la actualización y las metas analíticas de cada organización, asegurando siempre que la información esté lista para que se tomen decisiones estratégicas.
Fuentes: Este post ha sido elaborado gracias a: IBM,AWS,APRENDERBIGDATA,CONECTASOFTWARE.