Por que Adotar o ELT em Ambientes de Big Data?
No cenário moderno, onde os dados vêm de diversas fontes e em formatos cada vez mais variados, o elt surge como uma abordagem eficiente para lidar com o volume, a velocidade e a variedade dessas informações. Ele se integra perfeitamente ao ecossistema de big data, aproveitando o poder de processamento dos repositórios de destino para oferecer uma experiência de análise mais rápida e direta.
ELT - Representação artística
Definição de ELT
ELT, ou Extract, Load, Transform, é um método de processamento de dados em que as informações são extraídas de sistemas de origem, carregadas em um sistema de armazenamento, como um data lake, e apenas então transformadas no ambiente de destino. Isso contrasta com o processo mais tradicional de ETL, onde os dados são transformados antes de serem carregados. O elt tornou-se particularmente popular em ambientes de big data, onde o volume e a complexidade dos dados exigem soluções que aproveitem o poder de computação distribuída. Por exemplo, em vez de aplicar transformações complexas no meio do caminho, o elt permite que todas as manipulações e formatações ocorram após o carregamento inicial, utilizando ferramentas e recursos avançados do próprio ambiente de armazenamento.
A principal vantagem do elt é sua capacidade de trabalhar com dados massivos e variados sem exigir transformações prévias. Isso possibilita que as organizações carreguem rapidamente grandes quantidades de informações, mantendo-as disponíveis para análise imediata. Posteriormente, analistas e engenheiros podem aplicar transformações específicas conforme necessário, ajustando as análises e relatórios sem precisar reprocessar ou recarregar os dados originais. Essa flexibilidade é crucial em um cenário em que as perguntas feitas aos dados podem mudar com frequência, e novas fontes de dados podem ser integradas continuamente.
Outro benefício importante do elt é o aproveitamento das capacidades computacionais avançadas do ambiente de destino. Por exemplo, data lakes baseados em Hadoop ou sistemas de data warehouse na nuvem, como o Snowflake, podem realizar transformações de maneira mais eficiente, paralelizando operações e escalando recursos conforme necessário. Isso permite não apenas uma maior eficiência no processamento, mas também a possibilidade de realizar transformações muito complexas que seriam inviáveis em sistemas de origem ou em camadas intermediárias.
Em resumo, o elt representa uma evolução no modo como lidamos com dados. Sua abordagem flexível e escalável permite que empresas se adaptem rapidamente às demandas crescentes de análise, mantendo um ambiente de dados ágil e responsivo. Para organizações que lidam com grandes volumes de informação, o elt é mais do que uma alternativa ao ETL; é uma peça fundamental para extrair valor estratégico dos dados em larga escala.
Aplicações de ELT
- Carregamento de dados massivos diretamente em data lakes
- Aplicação de transformações complexas no ambiente de armazenamento
- Integração ágil de novas fontes de dados
- Flexibilidade para análises e relatórios em tempo real