¿Qué es ETLT?
En la era moderna del procesamiento y análisis de datos, la integración de datos es un vínculo crucial. La integración de datos implica fusionar, limpiar, transformar y cargar datos de diversas fuentes en un almacén de datos o una plataforma de análisis para su posterior procesamiento y análisis. Tradicionalmente, existen dos enfoques principales para la integración de datos, a saber, ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform). Cada enfoque tiene sus ventajas y desventajas únicas, pero en los últimos años ha surgido una nueva plataforma híbrida de integración de datos, a saber, ETLT (Extract, Transform, Load, Transform), que combina las mejores características de ETL y ELT, brindando a las organizaciones una mayor flexibilidad. y control, y los usuarios pueden elegir diferentes métodos de integración de datos según diferentes escenarios sin tener que cambiar de herramienta.
Revisión de ETL y ELT
¿Qué es ETL?
ETL, que significa Extraer, Transformar, Cargar, es un método tradicional de integración de datos. Durante el proceso ETL, los datos se extraen del sistema de origen y luego pasan por una serie de pasos de transformación y procesamiento antes de cargarse en el almacén de destino. Estos pasos de transformación incluyen limpieza de datos, conversión de formato, mapeo de campos, fusión de datos, etc. ETL se utiliza generalmente para procesar datos estructurados y, antes de cargar los datos en el almacén de destino, pasarán por una serie de procesos para garantizar la coherencia y la calidad de los datos.
¿Qué es ELT?
ELT, o Extraer, Cargar, Transformar, es otro método de integración de datos. En el proceso ELT, los datos se extraen del sistema de origen y luego se cargan directamente en el almacén de destino, mientras que los pasos de transformación y procesamiento de datos se realizan dentro del almacén de datos. Esto significa que los datos sin procesar se almacenan en el almacén en su forma no procesada y la transformación generalmente se realiza después de cargar los datos. ELT es adecuado para procesar grandes cantidades de datos sin procesar y situaciones en las que se requiere una rápida ingesta de datos.
ETLT: Una estrategia de integración de datos que combina las mejores características
Aunque ETL y ELT tienen cada uno sus propias ventajas únicas, también tienen algunas limitaciones. Por ejemplo, ETL sobresale en calidad de datos, seguridad de datos y cumplimiento de datos, pero es relativamente lento cuando procesa grandes cantidades de datos no estructurados. Por el contrario, ELT sobresale en velocidad y flexibilidad de ingesta de datos, pero puede sacrificar la calidad y el cumplimiento de los datos.
Es en este contexto que surgió la ETLT. ETLT es una estrategia de integración de datos que combina las mejores características de ETL y ELT y está diseñada para satisfacer una variedad de necesidades organizacionales. En ETLT, los datos primero se extraen de las aplicaciones y bases de datos de origen y luego se cargan en el área de preparación. A continuación, se realiza una transformación "ligera" de los datos dentro del área de preparación, que a menudo incluye eliminar, enmascarar o cifrar datos confidenciales para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Finalmente, los datos se cargan en el almacén de datos de destino y se lleva a cabo una mayor transformación y procesamiento dentro del almacén de datos.
La ventaja de ETLT es que permite a las organizaciones incorporar datos rápidamente y al mismo tiempo garantizar la calidad y seguridad de los datos. Proporciona una mayor flexibilidad porque una parte de la transformación se difiere dentro del almacén de datos, lo que permite a las organizaciones responder más fácilmente a las necesidades cambiantes de datos y los requisitos regulatorios.
¿Por qué elegir ETLT?
Hay muchas razones para elegir ETLT como estrategia de integración de datos. Estas son algunas de las razones principales:
1. Seguridad y cumplimiento de los datos
Para muchas organizaciones, la seguridad y el cumplimiento de los datos son fundamentales. Dependiendo de los estándares o regulaciones de la industria, es posible que sea necesario eliminar, enmascarar o cifrar datos confidenciales antes de cargarlos en el almacén de destino. ETLT permite que estos pasos de preprocesamiento se realicen antes de la carga para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos.
2. Introducción rápida de datos
A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, las organizaciones deben poder introducir rápidamente nuevas fuentes de datos. La parte ELT permite que los datos se carguen rápidamente en el almacén de destino sin tener que esperar a que se completen todas las transformaciones. Esto es importante para casos de uso que requieren una ingesta de datos rápida o en tiempo real.
3. Flexibilidad y adaptabilidad
ETLT proporciona una mayor flexibilidad porque parte de la transformación se puede aplazar hasta que los datos se carguen en el almacén de destino. Esto significa que las organizaciones pueden cambiar fácilmente la lógica de procesamiento de datos en función de diferentes necesidades comerciales y requisitos de análisis sin tener que reprocesar los datos originales. Esta flexibilidad es importante para adaptarse a las circunstancias comerciales cambiantes.
4. Guarde los datos originales
En algunos casos, es posible que las organizaciones necesiten conservar datos sin procesar para necesidades futuras. La parte ELT carga datos sin procesar en el almacén de datos para que se puedan realizar análisis posteriores en cualquier momento, incluso si no se utilizan actualmente. Esto garantiza la integridad y disponibilidad de los datos y al mismo tiempo reduce el riesgo de pérdida de datos.
5. Reducir los costos de almacenamiento de datos
Al utilizar ETLT, las organizaciones pueden eliminar datos innecesarios antes de cargarlos para reducir los costos de almacenamiento de datos. Esto es muy beneficioso para la gestión de conjuntos de datos a gran escala, ya que reduce los gastos asociados con el almacenamiento de datos sin comprometer la calidad e integridad de los datos.
Recomendación de herramienta ETLT
Elegir la herramienta adecuada para su estrategia ETLT es crucial. La siguiente es una introducción a la herramienta ETLT nacional ETLCloud, que puede ayudar a las organizaciones a implementar estrategias ETLT y obtener los mejores resultados. ETLCloud no solo integra ETL / ELT sino también CDC y API, por lo que ETLCloud es una plataforma de integración de datos híbrida de múltiples tecnologías. que puede satisfacer de manera más integral las necesidades de integración de datos fuera de línea y en tiempo real.
(Interfaz de diseño de procesos visuales de ETLCloud)
en conclusión
ETLT es una estrategia de integración de datos que combina las mejores características de ETL y ELT, que no solo puede cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento de los datos, sino también lograr una rápida introducción de datos y flexibilidad de la lógica empresarial. Permite a las organizaciones gestionar y procesar mejor diversas fuentes de datos al tiempo que garantiza la calidad y seguridad de los datos. Por lo tanto, ETLT se está volviendo cada vez más importante en el mundo actual basado en datos, especialmente para las organizaciones que necesitan manejar datos confidenciales y permanecer flexibles. Al combinar las mejores prácticas de ETL y ELT, ETLT proporciona a las organizaciones herramientas de integración de datos más poderosas, lo que les permite responder mejor a las necesidades cambiantes de datos y los requisitos regulatorios.