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Big Data¿Qué son los procesos ELT y ETL en Big Data?

¿Qué son los procesos ELT y ETL en Big Data?

Hoy en día es común que las empresas utilicen procesos ELT y ETL en el Big Data. Para ejecutar datos de las diferentes fuentes de información utilizadas en el lago de datos (data lakes) y data warehouse.

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    ¿Qué son los procesos ELT y ETL? Hoy en día es común que las empresas utilicen procesos ELT  y ETL en Big Data. Para ejecutar datos de las diferentes fuentes de información utilizadas en el lago de datos (data lakes) y data warehouse. Este tipo de procesos se encargan de movilizar grandes cantidades de datos, integrarlos e introducirlos en un sitio común. De igual manera, son asequibles de una forma pertinente por las partes interesadas de la empresa o institución.

    Para tratar de entender el desconcierto que genera la terminología utilizada actualmente en el mundo de la informática, se deben conocer las diferencias y semejanzas entre ETL y ELT, ¿Cuál es superior? Y así entender las palabras más usadas hoy día, datalakes y data warehouses.

    ¿ELT, qué es? En los procesos ETL y ELT en el Big data

    Para los procesos ELT  y ETL en Big Data. El ELT (extrae, carga, transforma) es el procedimiento en el que se transforman los datos. Luego de haberlos transferido a la base de datos receptora, sin efectuar ningún cambio o proceso primero. La primera etapa del procedimiento es extraer los datos, la maniobra de cargar los datos a la base de datos que recibe es la etapa intermedia del procedimiento. En donde luego el ELT admite que sistema destino ejecute las respectivas transformaciones.

    Por esta razón, los procesos ELT  y ETL en el Big data son recomendados utilizarlos en algunos de estos casos. Datos no estructurados, la fuente de origen y la base de datos destino utilizan la misma tecnología, la cantidad de datos a convertir es muy amplia.

    En definitiva, las transformaciones realizadas sobre los datos las mejora la base de datos que los recibe, normalmente bases de datos NoSQL o clústers hadoop.

    ¿ETL, qué es? Dentro de los procesos ETL y ELT en el Big data

    El ETL es el proceso continuo y con un trabajo bien definido. Primero, se extraen los datos de diversas fuentes (bases de datos relacionales). Luego, estos datos se limpian, se  agregan, se normalizan y se realizan transformaciones que pueden ser cambios como cálculos, cruces con otras tablas de datos, concatenaciones, etc., para luego almacenarlos en la base de datos destino o data warehouse.

    Como podemos ver en el proceso ETL  los datos circulan desde el origen hasta su destino final y la responsabilidad del proceso recae sobre el ETL y la tecnología utilizada. Por dichas razones los procesos ETL en Big data,  son utilizados en los siguientes casos:

    Introducción y transformación de datos estructurados, el origen y destino de los datos utilizan tecnologías diferentes. Así como, el tamaño de los datos a procesar son diversos, los cambios son fuertes en temas de cómputo, tiene mayor facilidad a la hora de efectuar procesos de seguridad y calidad de los datos.

    La utilización de ETL junto con ELT,  y su resultado ETLT 

    Siempre las organizaciones, empresas e instituciones requieren aprovechar al máximo, las ventajas de estas dos metodologías informáticas. Utilizan los procesos ELT  y ETL en el Big Data, en donde ELT para introducciones rápidas de datos no estructurados y el ETL para hacerlos más flexibles y seguros. Por tal motivo, se ha expandido la visión hacia ETLT, el cual ejecuta los pasos a seguir:

    • Extracción: se recogen los datos de las diferentes fuentes y se traspasan al área de desarrollo para su preparación.
    • Carga: en esta etapa se efectúa la carga de datos en la Data Warehouses.
    • Transformación: es la última etapa, pero no menos importante, es donde se ejecutan las operaciones para lograr transformar e integrar los datos provenientes de las fuentes diversas.

    Dicho resultado de las operaciones realizadas en los datos existentes, admite ajustar los tiempos y tecnologías utilizadas para mejorar la cantidad de trabajo. Por consiguiente, el primer grupo de cambios son más rápidos y efectivos para proporcionarle a los datos la preparación necesaria y mayor seguridad.

    ¿El ETLT aporta alguna ventaja en los procesos ETL y ELT en el Big data?

    El ETLT en el Big Data nos proporciona las ventajas de los ambos procesos ETL y ELT en Big data. De esta manera, logra aligerar la introducción de datos mientras que a la par suministra seguridad y calidad requerida en las empresas, organizaciones e instituciones que utilicen dichas tecnologías.

    Comúnmente los procesos ETLT son utilizados cuando se necesita filtrar, anonimizar o enmascarar los datos por causas de normativa, previo a plasmarlos en la data warehouse.

    Algunas diferencias entre Procesos ETL y ELT

    Ambas son muy similares, pero la diferencia más importante se presenta en el orden que los procesos ETL y ELT en Big data, ejecutan las diversas operaciones requeridas. Estos métodos se manejan mejor en situaciones diferentes. 

    ETL contra ELT

    En honor a la verdad los procesos ELT  y ETL en Big Data, antes mencionados, se vuelven fundamentales e imprescindibles para todas las organizaciones. El ETL tiene muchos años de existencia, posee una madurez y flexibilidad suficientemente alta, a pesar de no estar diseñado para trabajar correctamente con datos estructurados y bases de datos relacionales.

    En cuanto al ELT se creó para ejecutar actividades con soluciones NoSQL. Por esta razón, la dificultad de las operaciones que realiza son menores, pero el tamaño de los datos que puede procesar son mayores que los que procesa ETL.

    En este orden de ideas en la ejecución de los dos procesos, se logra observar la exactitud, en cuanto al tipo y estructura de los datos en los procesos ETL. Los cuales entorpecen las transformaciones a futuro; mientras que en los procesos ELT es normal realizar movimientos de los datos no estructurados y estructurados con procedimientos iguales.

    En resumen, el lago de datos es ilimitado, pero se debe tener altos conocimientos y estar bien documentados sobre los procesos ETL y ELT en big data. Para lograr las transformaciones requeridas y así alcanzar la calidad máxima para el aprovechamiento de los datos que están almacenados. Obtener una data warehouse es una fuerte inversión, pero las ganancias son mayormente significativas, con respecto a la calidad y habilidad  para realizar los procesos con mayor facilidad. Para ampliar tus conocimientos en el tema, puedes ingresar a una Maestría en Big Data Analytics y formar parte de los nuevos profesionales especializados en dicho campo.

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