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  • Writer's pictureJuan Contreras

ELT VS ETL: ENTENDIENDO LAS DIFERENCIAS CLAVE EN LA GESTIÓN DE DATOS ELT vs ETL: ¿Cuál es la diferencia?

Updated: Feb 23

En el mundo de datos, los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y extracción, carga y transformación (ELT) son dos de los métodos más comunes para preparar datos para el análisis. Ambos procesos tienen sus propias ventajas y desventajas, y el método que mejor se adapte a sus necesidades dependerá de los requisitos específicos que la organización requiera.


Los términos ELT y ETL son fundamentales, pero a menudo se confunden. Aunque ambos se refieren a procesos de manipulación y transferencia de datos, las diferencias en sus enfoques pueden tener un impacto significativo en cómo las organizaciones almacenan, procesan y utilizan sus datos. En este blog, explicaremos las diferencias clave entre ELT y ETL.



¿Qué es ETL?


ETL son las siglas de Extract, Transform, Load (Extraer, Transformar, Cargar). Este proceso ha sido durante mucho tiempo el enfoque estándar para la integración de datos. Se trata de:


Extraer (extract) datos de diversas fuentes.


Transformar (transform) estos datos, a menudo en un área de almacenamiento intermedio, aplicando una serie de reglas o funciones para convertirlos al formato deseado para su posterior análisis.


Cargar (load) los datos transformados en un sistema de destino, como un data warehouse.


Ventajas del proceso ETL


Control y calidad de datos: Al transformar los datos antes de cargarlos, el ETL permite una limpieza y un control de calidad más exhaustivos. Esto puede ser importante para garantizar que los datos se transformen de manera correcta y consistente.


Rendimiento: Al realizar la transformación antes de la carga, el ETL puede reducir la carga en el sistema de destino.

El proceso ETL puede proporcionar un mejor rendimiento para cargas masivas de datos. Esto se debe a que las operaciones de transformación se pueden realizar en paralelo con las operaciones de carga.


Seguridad: Minimiza los riesgos de seguridad al procesar los datos antes de cargarlos, lo que es crucial cuando se manejan datos sensibles.



Desafíos del proceso ETL


Flexibilidad: Puede ser menos adaptable a los cambios en las fuentes de datos o en los esquemas de datos. Esto se debe a que las operaciones de transformación se deben realizar antes de que los datos se carguen en el almacén de datos o el sistema de análisis.


Velocidad: El proceso puede ser más lento, ya que los datos deben ser transformados antes de ser cargados.


Mayor costo: El proceso ETL puede ser más costoso que el proceso ELT. Esto se debe a que se requiere más hardware y software para realizar las operaciones de transformación.



¿Qué es ELT?


ELT, por otro lado, implica cargar datos directamente en el sistema de destino y luego transformarlos dentro de este sistema. Este enfoque aprovecha la potencia computacional de los sistemas de almacenamiento modernos y es eficaz para grandes conjuntos de datos, especialmente en entornos basados en la nube.

Ventajas del proceso ELT


Eficiencia y Escalabilidad: ELT es más eficiente en el manejo de grandes volúmenes de datos, ofreciendo una mayor escalabilidad y velocidad gracias al procesamiento en sistemas modernos de almacenamiento, como los basados en la nube.


Flexibilidad: Ofrece una mayor adaptabilidad a diferentes tipos y formatos de datos, lo que es esencial en entornos donde los datos cambian rápidamente o provienen de diversas fuentes.


Desafíos del proceso ELT


Gestión de la Calidad de Datos: Puede presentar desafíos en la calidad de los datos, ya que la transformación ocurre después de la carga.


Dependencia Tecnológica: Requiere sistemas de almacenamiento avanzados con alta capacidad de procesamiento.

Diferencias Clave


ETL sigue un enfoque más tradicional. En este proceso, los datos se extraen primero de sus fuentes originales. Luego, antes de ser cargados en el almacén de datos, se transforman en un sistema intermedio. Esta transformación puede incluir limpieza, normalización, agregación, y otras operaciones necesarias para garantizar que los datos sean coherentes y de alta calidad.


Este método es particularmente valioso en entornos donde la calidad y la precisión de los datos son críticas, como en el sector financiero o en entornos regulados donde se requiere un alto grado de conformidad y seguridad de datos.


ELT, por otro lado, representa un cambio en el paradigma impulsado por la tecnología moderna de almacenamiento en la nube. Aquí, los datos se extraen y se cargan directamente en el sistema de destino. La transformación ocurre dentro de este sistema, aprovechando su capacidad de procesamiento robusta.


Este enfoque es ideal en escenarios donde se manejan grandes volúmenes de datos, como en big data y análisis en tiempo real, ya que permite una mayor velocidad y flexibilidad en el procesamiento y análisis de los datos.


¿Cuál es el mejor?


El mejor método para usted dependerá de sus requisitos específicos. Si necesita un mayor control sobre las transformaciones que se realizan en los datos, o si necesita realizar transformaciones complejas o personalizadas, entonces el proceso ETL puede ser la mejor opción para usted. Sin embargo, si necesita simplificar el proceso, reducir el costo o mejorar la velocidad para cargas masivas de datos, entonces el proceso ELT puede ser una mejor opción.


Ejemplos Prácticos


ETL en la Industria de la Salud: Para un hospital que integra datos de pacientes de múltiples fuentes, ETL es esencial para garantizar la precisión y la privacidad de los datos antes de que se almacenen en un sistema centralizado.


ETL en la Industria Financiera: Utilizado para integrar y transformar datos financieros, asegurando precisión y cumplimiento normativo.


ELT en Análisis de Redes Sociales: Una empresa de marketing digital utiliza ELT para procesar y analizar rápidamente grandes volúmenes de datos de comportamiento de usuarios en redes sociales, lo que le permite identificar tendencias en tiempo real.


Conclusión


La elección entre ELT y ETL debe basarse en factores como el volumen de datos, los requisitos específicos de procesamiento y la infraestructura tecnológica disponible., no es simplemente una cuestión de preferencia, sino que depende de factores como la infraestructura tecnológica, el tipo y volumen de datos, y las necesidades específicas del negocio. Comprender estas diferencias y seleccionar el enfoque adecuado es crucial para maximizar la eficiencia y efectividad de la gestión de datos en su organización. Mientras que ETL se centra en la calidad y el control de los datos antes de la carga, ELT aprovecha la potencia de procesamiento de los sistemas modernos para acelerar la integración y transformación de grandes volúmenes de datos.




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