Conheça as duas técnicas de integração de dados e saiba qual delas mais contribui para a análise de informações e construção de estratégias eficazes

A utilização de técnicas de integração de dados é primordial para qualquer negócio. Somente com o uso de ferramentas que auxiliem na extração e análise de dados os tomadores de decisão conseguirão elaborar estratégias exitosas. Além disso, as organizações devem possuir um banco de dados bem estruturados com informações consistentes. Tendo em vista estes aspectos importantes, a Paralelo CS responde a uma pergunta bastante comum e que se relaciona com estes dois assuntos. Qual técnica de integração de dados é mais adequada para suportar o Analytics: ETL ou ELT?

 

O que é ETL?

ETL (Extraction, Transformation and Load) é um tipo de técnica de integração de dados. As letras que compõem a sigla remetem às três fases pelas quais os dados passam antes de estarem prontos para uso: extração, transformação e carga. O ETL é utilizado para reunir e combinar dados de diversas fontes sobre determinado negócio. Assim, os tomadores de decisão podem analisar as informações de um modo eficiente.

Confira o passo a passo deste processo. A primeira etapa é a extração, em que os dados são extraídos de um sistema-fonte. Em seguida, vem a transformação. Aqui os dados são convertidos em um formato que permita a análise das informações. A etapa final, carga ou carregamento, se refere ao armazenamento destes dados em um Data Mart ou Data Warehouse. O processo de ETL é baseado em softwares e programação.

 

O que significa ELT?

ELT (Extraction, Load e Transformation) é outra técnica de integração de dados. No entanto, a fase de carregamento dos dados vem antes de sua transformação, que se dá no banco de dados. O principal diferencial desta técnica é que o processamento é feito pelo banco de dados.

Vale destacar que a fase de transformação abrange limpeza, racionalização e complementação dos registros. Por isso, são removidos erros, informações são padronizadas e alguns dados são adicionados nesta etapa.

ETL fornece visão consolidada com dados contextualizados

A aplicação do ETL contribui diretamente para o aprimoramento da capacidade analítica das empresas. Quando esta técnica é utilizada junto com um Data Warehouse corporativo, por exemplo, o ETL oferece um histórico completo para a organização. Pois, ele reúne todas as informações do negócio em um repositório. Assim, o ETL facilita a análise e criação de relatórios com base em dados consolidados e relevantes para a empresa.

O uso do ETL ainda é o mais comum no mercado, mas aos poucos, grandes corporações estão migrando para as técnicas de ELT. Isso está acontecendo devido ao aumento expressivo do volume de dados. Sistemas de ELT foram criados para atender os desafios do universo de Big Data. Essas ferramentas executam em clusters de máquinas com alto poder de processamento.

Mas vale ressaltar que tanto o ETL quanto o ELT são importantes para a sua organização. Eles são ferramentas essenciais para lidar com os dados de um modo completo. Ambos são fundamentais para reunir os dados, dar mais precisão às análises, criar relatórios, armazenar as informações, entre outras funções necessárias.