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ETL vs. ELT: ¿Qué son y cuáles son sus diferencias?

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28/12/2022

Un análisis de ETL vs. ELT puede ser complejo, denso y aburrido. Para evitar las tres cosas, empezaremos por lo más básico y te llevaremos de la mano hasta que comprendas las diferencias entre ambos y por qué cada uno de estos procesos es más adecuado en unos casos que en otros. Si quieres ampliar esta información, te recomendamos nuestro Máster en Business Analytics & IA.

Las cinco diferencias entre ETL vs. ELT

  1. ETL es el proceso de extracción, transformación y carga de datos. ELT es un proceso de extracción, carga y transformación de datos.
  2. En ETL, los datos se mueven desde su fuente de datos hasta el lugar de almacenamiento provisional en el almacén de datos.
  3. El ELT aprovecha el almacén de datos para realizar transformaciones básicas. No hace falta preparar los datos previamente.
  4. ETL puede ayudar con la privacidad y el cumplimiento de la ley respecto a los datos mediante la limpieza de datos confidenciales y seguros incluso antes de cargarlos en el almacén de datos.
  5. El proceso ETL puede realizar transformaciones de datos complejas y puede resultar más rentable que el proceso ELT.

ETL vs. ELT

ETL vs. ELT: descripción general

Los procesos ETL y ELT son necesarios en Data Science porque las fuentes de información, ya usen una base de datos SQL estructurada o una base de datos NoSQL no estructurada, rara vez usarán los mismos formatos o formatos compatibles. Por lo tanto, es necesario limpiar, enriquecer y transformar las fuentes de datos antes de integrarlas en un todo analizable. De esa forma, las plataformas de inteligencia comercial pueden comprender los datos para obtener información.

Independientemente de si se trata de un proceso ETL o ELT, la transformación/integración de datos implica los siguientes tres pasos:

  • Extraer los datos de origen de la base de datos o fuente de datos original. Con ETL, los datos van a un área de preparación temporal. Con ELT, va inmediatamente a un sistema de almacenamiento de lago de datos.
  • Transformar se refiere al proceso de cambiar la estructura de la información, para que se integre con el sistema de datos de destino y el resto de los datos en ese sistema.
  • Cargar se refiere al proceso de depositar la información en un sistema de almacenamiento de datos.

La “L” en ETL y ELT significa carga: load en inglés.

Ejemplos de ETL

ETL para procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes requiere herramientas ETL para extraer lotes de datos de la fuente en un programa predeterminado antes de transformarlos y cargarlos en el data lake o data warehouse. Este es el enfoque tradicional y es apropiado para grandes volúmenes de datos recopilados durante un período de tiempo. Un buen ejemplo se daría en un entorno minorista donde las transacciones se realizan durante el transcurso del día y los datos se procesan por lotes una vez que las tiendas cierran para calcular los ingresos diarios.

ETL para transmisión de datos

Los procesos ETL de transmisión crean una mejor latencia de datos que el procesamiento por lotes porque los datos se transforman y cargan en tiempo real, en lugar de esperar una actualización por lotes programada. Además, el trabajo continuo significa que se requiere una cantidad menor de capacidad de procesamiento y se pueden evitar los picos de uso.

Sin embargo, el procesamiento más rápido también puede generar más errores y datos más desordenados que un proceso por lotes. El ETL para la transmisión de datos es útil en circunstancias en las que las empresas necesitan monitorizar y ajustar con frecuencia, como en el uso de datos de IoT en procesos industriales y aprendizaje automático o en entornos de comercio electrónico.

ETL vs. ELT

ETL para la captura de datos modificados (CDC)

El ETL para CDC es un proceso para rastrear los cambios realizados en los datos de origen y garantizar que esos cambios se repliquen en el data lake o data warehouse, para que todos los que accedan a la información tengan los datos más actualizados posibles. Los datos modificados se pueden entregar en un proceso por lotes o en tiempo real, según las necesidades de los usuarios finales.

Al igual que el ETL para la transmisión de datos, un proceso de CDC puede mejorar la eficiencia de los recursos de ETL porque solo se ocupa de la parte de los datos que ha cambiado, lo que requiere cantidades menores de cómputo, ancho de banda de red y almacenamiento. El CDC es vital en entornos como la detección de fraudes, donde las compañías de tarjetas de crédito necesitan saber al instante si una tarjeta se está utilizando en varios lugares al mismo tiempo.

Es importante tener en cuenta que tener un tipo de canalización ETL o patrón de integración no impide el uso de los demás. Muchas empresas tienen canalizaciones ETL por lotes, de transmisión y de CDC que se ejecutan juntas para satisfacer diferentes necesidades analíticas y de datos.

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