{"id":4582,"date":"2022-10-31T08:00:00","date_gmt":"2022-10-31T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/?p=4582"},"modified":"2022-11-09T09:25:36","modified_gmt":"2022-11-09T12:25:36","slug":"o-que-sao-etl-e-elt-e-quais-suas-diferencas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/o-que-sao-etl-e-elt-e-quais-suas-diferencas\/","title":{"rendered":"O que s\u00e3o ETL e ELT e quais suas diferen\u00e7as?"},"content":{"rendered":"\n<p>Dentro da \u00e1rea de dados, \u00e9 imprescind\u00edvel falar sobre ETL e ELT, sejam eles de responsabilidade direta de um Engenheiro, Analista ou Cientista de Dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ambas as metodologias (ou pipelines) fazem parte do escopo de trabalho desses profissionais, embora seja principalmente de um Analista de Dados, conforme exemplificamos aqui no blog da Coodesh (<a href=\"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/carreira-em-data-science-um-relato-sobre-o-dia-a-dia-na-profissao\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">confira o conte\u00fado<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Mas sabendo que fazem parte do dia a dia de um profissional de dados, o que \u00e9 um ETL e ELT? <\/strong>Quais as diferen\u00e7as entre eles? Qual m\u00e9todo \u00e9 melhor? Vamos descobrir.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Import\u00e2ncia dos dados<\/h2>\n\n\n\n<p>Antes de entrarmos no detalhe sobre cada um dos m\u00e9todos, \u00e9 importante explicar qual a finalidade prim\u00e1ria de ambos. <strong>Basicamente, eles funcionam como uma \u201ctubula\u00e7\u00e3o\u201d para que os dados possam ser transitados<\/strong> de sua fonte original para onde ser\u00e3o visualizados e consumidos a fim de gerar valor ao neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n<p>H\u00e1 uma frase bem conhecida, dita pelo matem\u00e1tico e especialista em Ci\u00eancia de Dados Clive Humby que diz que &#8220;<strong>data is the new oil<\/strong>&#8221; ou \u201cdados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo\u201d. Ela \u00e9 usada justamente para enaltecer a import\u00e2ncia que os dados t\u00eam para as empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Todavia, da mesma forma que o petr\u00f3leo n\u00e3o pode ser consumido de forma bruta e insegura, os dados tamb\u00e9m precisam passar por processos de transforma\u00e7\u00e3o, filtragem e mecanismos para que as informa\u00e7\u00f5es sens\u00edveis sejam preservadas. Ainda nessa compara\u00e7\u00e3o, podemos dizer que em ambos os casos <strong>s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel gerar valor quando os dados (ou petr\u00f3leo) passam por seus devidos processos, integra\u00e7\u00f5es e caminhos at\u00e9 o usu\u00e1rio final.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Agora que j\u00e1 destacamos a import\u00e2ncia dos processos, podemos explicar a diferen\u00e7a entre eles.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 ETL?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/zDcaJKKYuJS_zVRjiN0YoaDYNNRT4Kvms6zXBTdIfdPHbpLSAAr0oqK2QG7oS1Jsuzd6aBMTUdnxRqmEGe7ULSwY1wjQ9memkqSuoG6GljHDKju1Q0y67j1sPLeruf3XpEBU1yIRJ3wDNhnpVBtbuwrVd1GSHEkc3w1Ow3jlz2iFk6CyXh2bklMtsQ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>O <strong>ETL<\/strong> (sigla em ingl\u00eas para Extract, Transform e Load) \u00e9 um processo tradicional de transforma\u00e7\u00e3o de dados que inclui tr\u00eas etapas importantes: extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o e carregamento.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ele extrai os dados brutos de uma ou mais fontes, transforma-os em um servidor de processamento secund\u00e1rio e os carrega em um banco de dados de destino, usado geralmente como fonte para aplica\u00e7\u00f5es de visualiza\u00e7\u00f5es, modelos etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Como dito, \u00e9 o m\u00e9todo mais tradicional, criado na d\u00e9cada de 1970, mas que ainda \u00e9 amplamente utilizado.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 ELT?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/trataIQFu_GGYoC-VVC34NpLwicfLkQgnaGx3zsKB0iBnecvoojAwwSz9kia0fLVkYbRNSxWfa7nypo5U4dBlyWdDdNSCdSJHhfnpFK0xLWbrK_C1WXWyR7peBaSvv2YAcTiTuITfMT-j06nW4id1dG_y7FCatCGxMGZyy12xKyDr7OmqEa0qzDxkQ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>O <strong>ELT<\/strong> (sigla em ingl\u00eas para Extract, Load e Transform) \u00e9 a moderniza\u00e7\u00e3o do processo de ETL, pois inverte a ordem das etapas de transforma\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es da abordagem tradicional de ETL com o principal objetivo de agilizar o processo, considerando massas de dados maiores. O ELT carrega dados brutos diretamente em um data warehouse de destino, em vez de mov\u00ea-los para um servidor de processamento para transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Com o pipeline de dados ELT, as limpezas de dados, cria\u00e7\u00e3o de novas features e transforma\u00e7\u00e3o de dados ocorrem dentro do pr\u00f3prio data warehouse. Os dados brutos s\u00e3o armazenados indefinidamente no data warehouse.<\/p>\n\n\n\n<p>Explicados ambos os formatos de pipelines, vamos falar sobre as principais diferen\u00e7as entre eles.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">ETL <em>vs<\/em> ELT: quais as principais diferen\u00e7as?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh3.googleusercontent.com\/aE5i9Sd4HhzjI54ID9wJc3l96hRgsKYxyWVI6BZ0ZTgEBsH9i8xjQmI2DBYtlTJFLZC2sN-MTrFdoUGHHcZhALUUkDgh88kqqQRnNUEdCi5FTqkvxwkP33L4y9qrQOfmq8ooeWl621bDguP9KfU7C-V_oJoJG0ry2qfrPX9cCDDp2KeNwBilsDJvYQ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>A diferen\u00e7a mais clara entre os pipelines j\u00e1 foi inclusive citada, que seria a ordem da etapa de transforma\u00e7\u00e3o dos dados, mas essa n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica distin\u00e7\u00e3o. Vejamos algumas outras:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Para ETL, <strong>o processo de ingest\u00e3o de dados fica mais lento<\/strong> ao transformar os dados em um servidor separado antes do processo de carregamento.<\/li><li>J\u00e1 o ELT, por outro lado, <strong>oferece uma ingest\u00e3o de dados mais r\u00e1pida<\/strong>, pois os dados n\u00e3o s\u00e3o enviados para um servidor secund\u00e1rio para transforma\u00e7\u00e3o. Com isso, os dados podem ser carregados e transformados simultaneamente.<\/li><li>A reten\u00e7\u00e3o de dados brutos do ELT cria um rico arquivo hist\u00f3rico para gerar intelig\u00eancia de neg\u00f3cios. Assim, a base de dados fica mais male\u00e1vel \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de novas transforma\u00e7\u00f5es demandadas por novas estrat\u00e9gias, metas etc.<\/li><li>O ETL, em contrapartida, <strong>n\u00e3o gera conjuntos de dados brutos<\/strong> completos que podem ser consultados infinitamente.<\/li><li>O ETL \u00e9 um pipeline usado a d\u00e9cadas como dito, logo, utilizou-se de tecnologias mais antigas e hoje conta com tecnologias e plataformas mais avan\u00e7adas. J\u00e1 o ELT, por ser muito mais recente, \u00e9 amplamente (se n\u00e3o totalmente) baseado em tecnologias em cloud, sendo essas mais avan\u00e7adas.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Agora que citamos as principais diferen\u00e7as entre os formatos de pipeline, talvez nos resta a d\u00favida: o que \u00e9 melhor, ETL ou ELT?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">ETL<em> vs<\/em> ELT: quais suas vantagens e desvantagens? Qual \u00e9 melhor?<\/h2>\n\n\n\n<p>De antem\u00e3o, <strong>podemos dizer que n\u00e3o existe um pipeline melhor que o outro<\/strong>. Eles s\u00e3o melhores para contextos e aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, ou seja, podemos usufruir de suas vantagens dado um contexto ou necessidades de neg\u00f3cio apropriado para cada um.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ajudar a elucidar essas vantagens e desvantagens, vamos citar alguns exemplos. Confira a seguir.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Velocidade<\/h3>\n\n\n\n<p>Enquanto o ETL \u00e9 um processo muitas vezes demorado, sendo os dados transformados antes de serem carregados em um sistema de destino, o ELT \u00e9 mais r\u00e1pido, sendo os dados carregados diretamente em um sistema de destino e transformados em paralelo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Manuten\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Como no ETL h\u00e1 um servidor de processamento secund\u00e1rio, h\u00e1 um aumento de cargas de manuten\u00e7\u00e3o. Em contrapartida, no ELT a carga de manuten\u00e7\u00e3o \u00e9 reduzida, j\u00e1 que h\u00e1 menos sistemas no fluxo dos dados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Maturidade dos pipelines<\/h3>\n\n\n\n<p>O ETL moderno existe h\u00e1 mais de 20 anos como dito, logo, suas pr\u00e1ticas e protocolos s\u00e3o bem conhecidos e documentados. Isso j\u00e1 n\u00e3o ocorre ainda para o ELT, por ser uma forma mais recente de integra\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Formato dos dados<\/h3>\n\n\n\n<p>O ETL \u00e9 normalmente usado para dados totalmente estruturados, enquanto o ELT atende bem esse formato, mas principalmente dados semi-estruturados e\/ou n\u00e3o estruturados.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Volume de dados<\/h3>\n\n\n\n<p>O ETL \u00e9 ideal para conjuntos de dados menores, enquanto para conjuntos maiores, e que exigem maior efici\u00eancia e velocidade, o ELT \u00e9 recomendado.<\/p>\n\n\n\n<p>H\u00e1 outras diferen\u00e7as que podemos citar entre ambos os formatos, mas fica claro para n\u00f3s que n\u00e3o existe um melhor que o outro. <strong>As necessidades e o contexto da empresa \u00e9 que dir\u00e3o qual metodologia \u00e9 mais adequada.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>O ELT \u00e9 um m\u00e9todo talvez mais empolgante, por usar tecnologias mais novas e recentes e justamente por ser um m\u00e9todo em ascens\u00e3o de uso.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por\u00e9m o ETL j\u00e1 \u00e9 consolidado e possui uma caracter\u00edstica de seguran\u00e7a maior, e que atende muito bem muitas empresas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p>Pudemos ver brevemente sobre os dois pipelines de dados mais utilizados e principalmente entender que n\u00e3o h\u00e1 um melhor que o outro, mas sim, que as necessidades de cada neg\u00f3cio e equipe de dados v\u00e3o demandar o uso de cada um deles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00c9 certo que novas tecnologias poder\u00e3o tamb\u00e9m sugerir novos m\u00e9todos<\/strong>, ou que esses j\u00e1 existentes sofram adapta\u00e7\u00f5es para serem cada vez mais bem utilizados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Saliento que o importante \u00e9 que o fluxo de dados adequado para cada contexto possa gerar valor ao neg\u00f3cio e possibilite aos tomadores de decis\u00e3o utilizar-se dos dados j\u00e1 lapidados para suas estrat\u00e9gias.<\/p>\n\n\n\n<p>Agora que voc\u00ea j\u00e1 sabe mais detalhes de ETL e ELT, conhe\u00e7a melhor a Coodesh e as solu\u00e7\u00f5es apresentadas para developers potenciarem suas carreiras. <a href=\"https:\/\/coodesh.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Saiba mais.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dentro da \u00e1rea de dados, \u00e9 imprescind\u00edvel falar sobre ETL e ELT, sejam eles de responsabilidade direta de um Engenheiro, Analista ou Cientista de Dados.&nbsp; Ambas as metodologias (ou pipelines) fazem parte do escopo de trabalho desses profissionais, embora seja principalmente de um Analista de Dados, conforme exemplificamos aqui no blog da Coodesh (confira o [&hellip;] <a class=\"g1-link g1-link-more\" href=\"https:\/\/coodesh.com\/blog\/candidates\/o-que-sao-etl-e-elt-e-quais-suas-diferencas\/\">Ler 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