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¿Cómo es la implementación de los procesos ELT y ETL?

Los procesos ELT y ETL son mecanismos que habilitan la integración. Así como, la movilización de grandes magnitudes de datos en el Big Data.

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    ¿Cómo es la implementación de los procesos ELT y ETL? Los procesos ELT y ETL son mecanismos que habilitan la integración. Así como, la movilización de grandes magnitudes de datos en el Big Data.

    Aunque sus nombres y algunas de sus características resultan bastante similares, es posible reconocer aspectos distintos entre el ELT y ETL. Generalmente las compañías usan estos métodos para subir datos a los almacenamientos. Tal como sucede con la Data Lake. Siendo estos capaces de mover distintas cantidades de información, sin pérdidas de datos. Los cuales permanecen en un lugar al cual se puede acceder de manera rápida y oportuna.

    En los procesos ELT y ETL ¿Cuál es la definición de ELT?

    Dentro del Big Data los procesos ELT y ETL poseen fucniones especificas. El proceso ELT se encarga de adquirir (Extract), enviar o subir al almacén (Load) y procesar (Transform) en este orden específico, los datos arrojados por las diversas fuentes.

    De esta manera, este proceso no se encarga de realizar ningún tipo de trabajo sobre los datos antes de enviarlos a los almacenamientos. Es decir, que los datos entran a la base del Big Data de forma cruda, para comenzar a ser convertidos desde cero por los sistemas del destino, como Hadoop.

    Este tipo de métodos de colecta de datos es muy útil cuando las fuentes arrojan datos no estructurados. Si el origen de los datos y el sistema de Big Data emplean la misma tecnología. Cuando se tienen grandes magnitudes de datos que pueden ser convertidos por el sistema de Big Data y deban ser subidos y procesados de manera rápida.

    ¿Cuál es la definición de ETL?

    El mecanismo ETL, que significa obtener (Extract), procesar (Transform) y cargar al almacenamiento del Big Data (Load). Es capaz de convertir los datos provenientes de las distintas fuentes, para subir los datos de manera ordenada. Bajo el mismo formato hasta el lugar de almacenamiento. Con este tipo de sistemas se utilizan generalmente Data Warehouse para el acopio final de información en el Big Data.

    Este método se encarga de la conversión de datos antes de ser guardador, por lo cual es muy útil de emplear cuando existen datos estructurados; cuando las diversas fuentes de información y el sistema del Big Data emplean tecnologías y datos diferentes; si los volúmenes de datos no son tan grandes y finalmente si el proceso se centra en la calidad de la información y la seguridad del sistema.

    En qué se diferencian los procesos ELT y ETL

    La principal diferencia entre los procesos ELT y ETL, es el orden en que se llevan a cabo los procesos. Debido a que el ELT, como sus siglas indican, extraen y suben al almacenamiento los datos sin realizar ningún tipo de conversión previa. Mientras que los ETL mantienen los datos en el sistema para trabajarlos, antes de enviarlos a los almacenes.

    Según las características de cada compañía y las situaciones particulares, será más conveniente usar uno u otro de los métodos.

    Ventajas de los procesos ELT vs. ETL

    Los procesos ELT y ETL son implementados en el Big Data y resultan imprescindibles en este sistema para las organizaciones. Siendo los que se encargan de extraer datos de manera muy eficaz y continua a partir de las distintas fuentes empleadas por cada compañía.

    Sin embargo, según las características de cada empresa, así como sus fuentes de datos y los aspectos de los mismos. Estas definirán cuál de estos procesos resulta más ventajoso dentro del manejo de datos.

    En primer lugar, los métodos ELT no son capaces de trabajar con una gran complejidad en cuanto al manejo de la información. Debido a que extrae datos no estructurados con diferentes formatos. Los cuales deben ser convertidos para poder generar información de relevancia a la compañía.

    Sin embargo, estas tecnologías son capaces de extraer magnitudes de datos muy grandes y de manera rápida. Depositándolos de manera continua en los almacenamientos del Big Data y además, tiene una mayor flexibilidad, pues puede ingresar también datos estructurados mediante los mismos mecanismos.

    Por otra parte, las tecnologías ETL han sido implementadas durante más tiempo dentro de los Big Data, por lo cual han sido más estudiados y optimizados.

    Estos métodos son capaces de trabajar con datos de tipo estructurados que provengan de bases de datos relacionales y cuenta con una mayor complejidad que los ELT. Siendo capaz de realizar procesamiento de los datos antes de enviarlos al almacenamiento final.  Aunque llegue a presentar limitaciones en cuanto a la cantidad de datos que puede manejar.

    Combinación de los procesos ELT y ETL: ETLT

    Actualmente, se han desarrollado métodos alternativos a los procesos ELT y ETL. En los cuales es posible aprovechar tanto la rapidez de extracción de datos del ELT, como la calidad y seguridad del ETL. De esta manera ha surgido un enfoque conocido como ETLT, en el cual se realizan procesamiento de los datos antes y después de subirlos al almacenamiento del Big Data

    El ELTL sigue el siguiente procedimiento:

    • Extract. Extrae los datos desde las diversas fuentes, de manera rápida y continua.
    • Transform. Se emplean procesamientos independientes de cada fuente, que permiten filtrar los datos realmente relevantes para el análisis que se llevará a cabo.
    • Load. Los datos son entonces enviados o cargados a un almacenamiento, como Data Lake o Data Warehouse.
    • Transform. Finalmente, los datos de las diversas fuentes se procesan y combinan para llevar a cabo los análisis necesarios.

    Beneficios de ETLT

    Este sistema permite sacar provecho de las cualidades del ELT y ETL, pues a la vez que permite procesar grandes volúmenes de información de manera continua, lo hace de forma segura y eficaz.

    Estos métodos son empleados en compañías que deban cumplir requerimientos de protección de datos, pues el procesamiento de los mismos aporta una anonimización a partir de las fuentes de datos utilizadas por las compañías.

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