ENTENDENDO ETL E ELT E SUAS DIFERENÇAS E APLICAÇÕES!

Fala! Devs!! Bom Dia!

Neste artigo, vamos explicar o que é ETL e ELT em data Analytics, suas diferenças e quando usar cada um deles. 

ETL e ELT são dois métodos de extração, transformação e carregamento de dados para fins de análise. 

ETL significa Extract, Transform and Load, enquanto ELT significa Extract, Load and Transform.

A principal diferença entre eles é a ordem em que os dados são transformados.

No ETL, os dados são extraídos de várias fontes, transformados em um formato padronizado e carregados em um destino, como um data warehouse ou um data lake

.O processo de transformação ocorre antes do carregamento, o que significa que os dados já estão limpos e prontos para análise no destino.

No ELT, os dados são extraídos de várias fontes e carregados diretamente no destino, sem passar por uma transformação prévia. 

O processo de transformação ocorre depois do carregamento, o que significa que os dados são armazenados em seu formato bruto 

no destino e só são transformados quando necessário para uma consulta específica.

A escolha entre ETL e ELT depende de vários fatores, como o volume e a variedade dos dados, o tipo e a capacidade do destino, o nível de complexidade 

das transformações e as necessidades de análise dos usuários. De modo geral, o ETL é mais adequado para cenários em que os dados são estruturados e padronizados, 

o destino tem limitações de armazenamento e processamento e as transformações são simples e predefinidas. 

O ELT é mais adequado para cenários em que os dados são não estruturados ou semiestruturados, o destino tem alta capacidade 

de armazenamento e processamento e as transformações são complexas e dinâmicas.

Espero que tenha Gostado!

Obrigado!

Robert.