As estratégias de Extração, Transformação e Carregamento (ETL) são fundamentais no processamento de dados para projetos de Business Intelligence (BI) e Data Analytics. Uma abordagem que tem ganhado destaque nos últimos tempos é o ELT (Extração, Carregamento, Transformação). Neste artigo, iremos explorar a estratégia de ELT em detalhes, destacando suas diferenças em relação ao ETL tradicional, as melhores práticas e ferramentas disponíveis, além de apresentar casos de aplicação relevantes.
O que é ETL?
A abordagem de ETL tem sido a estratégia padrão de processamento de dados por muitos anos. Ela foi desenvolvida em resposta à necessidade de preparar e transformar dados brutos antes de carregá-los em destinos específicos, como data warehouses, para análises mais eficientes. No ETL, a extração dos dados ocorre inicialmente, seguida pela aplicação de complexas transformações e limpezas antes do carregamento no destino.
No entanto, com o surgimento de tecnologias modernas e de armazenamento em nuvem, uma nova abordagem surgiu: o ELT. A estratégia de ELT se baseia em aproveitar a escalabilidade e a flexibilidade dos sistemas modernos, carregando dados brutos diretamente em destinos otimizados para análises, como data warehouses ou data lakes, e aplicando transformações sobre os dados armazenados posteriormente. Essa mudança no processo proporciona maior agilidade e capacidade de adaptação às necessidades de análise em constante mudança
Diferença para o ETL Tradicional
O ETL tradicional tem sido a abordagem padrão para processamento de dados ao longo dos anos. Nessa estratégia, os dados são extraídos de várias fontes, passam por transformações e limpezas complexas e, finalmente, são carregados em um destino otimizado para análises, como um data warehouse. O foco principal está na preparação dos dados antes do carregamento no destino final.
Já o ELT apresenta uma mudança de paradigma, concentrando-se na extração dos dados brutos e no carregamento direto desses dados em um destino, geralmente um data warehouse, sem a necessidade de uma transformação completa prévia. A transformação dos dados é realizada posteriormente, sobre os dados armazenados no destino, tirando proveito da escalabilidade e flexibilidade dos sistemas modernos.
Práticas e Ferramentas no ELT
Extração
A etapa de extração no ELT envolve a coleta de dados brutos de diversas fontes, incluindo bancos de dados, arquivos, APIs e sistemas de terceiros. A extração pode ser feita de forma completa ou incremental, dependendo das necessidades do projeto. O ELT permite lidar facilmente com grandes volumes de dados brutos, o que é vantajoso em cenários onde os dados não são estruturados ou semi-estruturados.
Carregamento
Após a extração, os dados brutos são carregados diretamente no destino, como um data warehouse ou data mart. Essa etapa de carregamento é geralmente mais rápida, uma vez que os dados não passam por transformações antes do carregamento. O carregamento direto dos dados brutos facilita a escalabilidade do processo e oferece maior agilidade na obtenção dos dados para análise.
Transformação
A etapa de transformação no ELT ocorre após o carregamento dos dados no destino. Nesse estágio, os dados brutos passam por processos de limpeza, validação, padronização e enriquecimento, conforme necessário para prepará-los para análises. A transformação pode incluir a aplicação de regras de negócio, agregações, enriquecimento com dados externos e outras manipulações.
No ELT, a transformação é realizada sobre os dados armazenados no destino, o que oferece a flexibilidade de aplicar transformações sob demanda, de acordo com as necessidades específicas de análise. Isso permite explorar os dados a partir de várias perspectivas e ajustar as transformações conforme novas descobertas ou requisitos surgem.
Casos de Aplicação
A estratégia de ELT é particularmente adequada para cenários em que a flexibilidade, escalabilidade e eficiência são fundamentais. Algumas situações em que o ELT brilha incluem:
Grandes Volumes de Dados
Quando se lida com grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados, o ELT é uma escolha eficiente. A capacidade de armazenar os dados brutos no destino e aplicar transformações sob demanda oferece um desempenho significativo.
Transformações Ad Hoc
Em projetos em que as transformações dos dados são frequentemente atualizadas ou ajustadas, o ELT oferece a flexibilidade de aplicar transformações mais complexas ou novas sem a necessidade de reprocessar todos os dados.
Escalabilidade
Para cenários onde a demanda por processamento de dados varia significativamente ao longo do tempo, o ELT é vantajoso, pois permite dimensionar a infraestrutura conforme necessário para lidar com picos de carga.
Dicas e Observações
- O ELT pode levar a maiores volumes de armazenamento, pois os dados brutos são carregados diretamente no destino. Portanto, é essencial considerar a capacidade de armazenamento e custos associados.
- Antes de optar pelo ELT, é fundamental avaliar as ferramentas e tecnologias disponíveis, bem como a expertise da equipe de desenvolvimento, para garantir que a abordagem seja adequada ao contexto do projeto.
- Em algumas situações, pode ser vantajoso combinar as abordagens de ETL e ELT, utilizando cada uma delas conforme apropriado para diferentes estágios do processamento de dados.
Como Escolher a Melhor Abordagem para seu Projeto de Dados?
Escolher a melhor abordagem para um projeto de dados é uma decisão crítica que pode impactar significativamente o sucesso e a eficiência do projeto. A escolha adequada entre as estratégias de ETL e ELT depende de diversos fatores, como a complexidade dos dados, o volume de dados, os requisitos de desempenho, a infraestrutura disponível e as necessidades específicas de análise da organização. Abaixo, destacaremos alguns pontos importantes a serem considerados ao escolher a melhor abordagem e apresentaremos uma tabela comparativa para facilitar a comparação entre as técnicas.
1. Complexidade dos Dados:
- ETL: Se o projeto envolve a necessidade de limpeza, transformações complexas e enriquecimento de dados antes de carregá-los no destino, o ETL pode ser mais adequado. Essa abordagem permite preparar os dados antes do carregamento para garantir sua qualidade e integridade.
- ELT: Para projetos que lidam com grandes volumes de dados brutos ou semiestruturados, onde as transformações podem ser aplicadas posteriormente, o ELT pode oferecer maior agilidade e flexibilidade.
2. Volume de Dados:
- ETL: Se o projeto envolve grandes volumes de dados, o ETL pode ser mais vantajoso, pois permite aplicar transformações antes do carregamento no destino, reduzindo o volume de dados armazenados e melhorando o desempenho de consultas.
- ELT: Para projetos com volumes massivos de dados, o ELT pode ser preferível, pois permite carregar diretamente os dados brutos no destino, evitando processamento prévio e tirando proveito da escalabilidade de sistemas modernos.
3. Requisitos de Desempenho:
- ETL: Se o projeto requer consultas analíticas complexas e o desempenho é uma prioridade, o ETL pode ser mais adequado, pois permite otimizar os dados antes do carregamento no destino.
- ELT: Para projetos que precisam de flexibilidade em relação às transformações e consultas sob demanda, o ELT pode oferecer maior agilidade e melhorar a resposta a mudanças nos requisitos.
4. Infraestrutura e Recursos:
- ETL: Se a infraestrutura do ambiente de dados é limitada, o ETL pode ser mais adequado, pois permite processar os dados antes do carregamento e reduzir a carga nos recursos de armazenamento.
- ELT: Para projetos que contam com infraestrutura escalável e recursos de armazenamento abundantes, o ELT pode ser vantajoso, pois permite carregar os dados brutos diretamente no destino, aproveitando a escalabilidade dos sistemas modernos.
5. Experiência da Equipe:
- ETL: Se a equipe possui experiência e expertise em transformações complexas e limpezas de dados, o ETL pode ser a melhor escolha para garantir a qualidade dos dados no destino.
- ELT: Se a equipe possui conhecimentos sólidos em armazenamento e processamento distribuído, o ELT pode ser preferível, pois permite aplicar transformações e consultas no destino, utilizando recursos e tecnologias modernas.
Conclusão
A estratégia de ELT oferece flexibilidade, escalabilidade e eficiência no processamento de dados em projetos de BI e Data Analytics. Ao permitir o carregamento direto de dados brutos e aplicar transformações sob demanda no destino, o ELT oferece vantagens significativas em relação ao ETL tradicional. No entanto, é importante considerar cuidadosamente os requisitos do projeto e a complexidade dos dados ao escolher a abordagem mais adequada. Com a combinação certa de ferramentas e as melhores práticas, o ELT pode ser uma poderosa alavanca para obter insights valiosos e tomar decisões informadas para o sucesso das organizações na era dos dados.
A escolha entre as estratégias de ETL e ELT para um projeto de dados é uma decisão estratégica que deve ser cuidadosamente ponderada, levando em consideração a complexidade dos dados, o volume, os requisitos de desempenho, a infraestrutura disponível e a expertise da equipe. Ambas as abordagens têm seus pontos fortes e são adequadas para diferentes cenários. A escolha certa permitirá o processamento eficiente dos dados e a obtenção de insights valiosos para a tomada de decisões informadas e estratégicas nas organizações.
