ETL vs. ELT: Qual escolher? Um guia prático para não se perder no mundo dos dados

Por que todo mundo fala tanto em dados?

Hoje em dia, ouvimos constantemente que "dados são o novo petróleo" e que empresas precisam ser "orientadas por dados". Mas se você, assim como eu no início da carreira, está se perguntando como as organizações realmente lidam com tantas informações, você não está sozinho!

Antes de mergulharmos nos conceitos de ETL e ELT, vamos entender o problema básico: empresas coletam dados de todos os lugares (sites, aplicativos, sistemas internos) e precisam organizá-los para extrair informações úteis. É como tentar fazer sentido de milhares de peças de quebra-cabeça espalhadas pela mesa.

ETL e ELT: Descomplicando as siglas

Essas siglas podem parecer intimidadoras, mas representam processos bastante lógicos:

ETL = Extrair, Transformar, Carregar (Extract, Transform, Load)

Pense no ETL como a preparação de uma receita:

1. Extrair: Você coleta todos os ingredientes (dados) de diferentes lugares (geladeira, armário, feira)
2. Transformar: Você prepara os ingredientes (corta, tempera, mistura) antes de cozinhar
3. Carregar: Você coloca o prato pronto na mesa para ser servido

ELT = Extrair, Carregar, Transformar (Extract, Load, Transform)

O ELT seria como:

1. Extrair: Você coleta todos os ingredientes
2. Carregar: Coloca todos os ingredientes na mesa de uma vez
3. Transformar: Prepara os ingredientes conforme necessário, na hora de servir

Parece uma diferença sutil, mas muda completamente a forma de trabalhar com dados!

ETL: O método tradicional que ainda funciona

Como funciona na prática:

Imagine uma loja online que quer analisar vendas. No modelo ETL:

• Extração: A loja coleta dados do site, do app e do sistema de pagamentos
• Transformação: Um programa organiza esses dados, corrige erros (como CEPs incompletos), calcula totais e prepara relatórios
• Carregamento: Os dados já organizados são armazenados em um banco de dados analítico

Quando faz sentido usar:

• Quando você tem sistemas mais antigos que não conseguem processar grandes volumes de dados
• Quando precisa garantir que informações sensíveis (como números de cartão) sejam tratadas antes de armazenamento
• Quando os dados precisam seguir regras específicas antes de serem usados

Ferramentas comuns (que você pode ouvir por aí):

• Talend
• Microsoft SSIS
• Informatica

ELT: A nova abordagem para a era do big data

Como funciona na prática:

Usando o mesmo exemplo da loja online:

• Extração: A loja coleta os mesmos dados do site, app e sistema de pagamentos
• Carregamento: Todos os dados são enviados diretamente para um grande armazenamento na nuvem
• Transformação: Analistas podem criar diferentes relatórios e análises conforme necessário, diretamente no armazenamento

Quando faz sentido usar:

• Quando você trabalha com enormes volumes de dados
• Quando usa sistemas modernos de armazenamento na nuvem (como Snowflake, BigQuery)
• Quando diferentes equipes precisam analisar os mesmos dados de formas diferentes
• Quando você precisa de flexibilidade para experimentar novas análises rapidamente

Ferramentas comuns:

• Fivetran
• Stitch
• dbt

As diferenças que realmente importam

Para quem está começando, estas são as diferenças práticas mais relevantes:

Flexibilidade

• ETL: Você precisa definir exatamente como quer os dados organizados antecipadamente
• ELT: Você pode decidir como organizar os dados depois, experimentando diferentes abordagens

Velocidade de implementação

• ETL: Geralmente leva mais tempo para configurar inicialmente
• ELT: Você consegue começar a trabalhar com os dados mais rapidamente

Custo

• ETL: Pode ser mais econômico para volumes menores de dados
• ELT: Geralmente mais econômico para grandes volumes, especialmente na nuvem

Habilidades necessárias

• ETL: Exige mais conhecimento técnico para configurar
• ELT: Permite que analistas de negócios trabalhem mais diretamente com os dados

O que está em alta no mercado?

Se você está considerando trabalhar com dados, é bom saber que:

• Empresas mais tradicionais (bancos, seguradoras) ainda usam bastante ETL
• Startups e empresas de tecnologia tendem a preferir ELT
• Muitas organizações usam uma combinação das duas abordagens
• A demanda por profissionais que entendem esses conceitos está crescendo rapidamente

As tendências mais recentes incluem:

• Processamento em tempo real (para análises instantâneas)
• Automação dos processos de dados
• Uso de inteligência artificial para identificar padrões

Por onde começar se você quer aprender mais?

Se este é seu primeiro contato com o mundo de dados, aqui estão algumas sugestões:

1. Familiarize-se com conceitos básicos de bancos de dados
2. Aprenda SQL - a linguagem fundamental para trabalhar com dados
3. Experimente ferramentas gratuitas como Google BigQuery (que oferece alguns créditos grátis)
4. Acompanhe comunidades online como DataTalks.Club ou Reddit r/dataengineering

Conclusão: O que escolher?

A verdade é que não existe uma resposta única! A escolha entre ETL e ELT depende de:

• O tamanho da sua empresa
• O volume de dados que você precisa processar
• Sua infraestrutura tecnológica
• As habilidades da sua equipe
• Seus objetivos de negócio

O mais importante para quem está começando é entender que ambas as abordagens têm seu valor e que o mercado precisa de profissionais que compreendam esses conceitos, mesmo sem experiência prévia. Afinal, todos começamos do zero em algum momento!