ELT, uma abreviatura de Extract, Load, Transform, é um processo de integração de dados amplamente utilizado na área de armazenamento de dados e inteligência de negócios. Refere-se à sequência em que os dados são gerenciados durante a jornada de integração de dados. O ELT gira em torno da extração de dados brutos de várias fontes, carregando-os em um sistema de armazenamento de dados e, em seguida, transformando-os em um formato estruturado e utilizável para análise e relatórios. Este artigo irá aprofundar a história, o funcionamento, os tipos e as perspectivas futuras do ELT, ao mesmo tempo que explorará sua associação com servidores proxy.
A história da origem do ELT e a primeira menção dele
O conceito de ELT evoluiu como uma variação do processo ETL tradicional (Extrair, Transformar, Carregar). O processo ETL foi predominante por muitos anos, onde os dados eram primeiro extraídos dos sistemas de origem, depois transformados para atender a requisitos específicos e, finalmente, carregados em um data warehouse. No entanto, com o advento do big data e a necessidade de processamento em tempo real, a abordagem tradicional de ETL enfrentou desafios relacionados à escalabilidade e ao desempenho.
As primeiras menções ao ELT remontam ao início dos anos 2000, quando engenheiros e arquitetos de dados começaram a experimentar abordagens alternativas para gerenciar grandes volumes de dados de maneira eficaz. O ELT foi proposto como uma solução para descarregar a carga de processamento do servidor ETL para o data warehouse de destino, que estava equipado com capacidades de processamento mais poderosas. Esta mudança na lógica de processamento abriu novas possibilidades para a integração de dados, permitindo às organizações aproveitar o potencial do big data.
Informações detalhadas sobre ELT. Expandindo o Tópico ELT
O processo ELT pode ser dividido em três fases distintas:
-
Extrair: neste estágio inicial, os dados são extraídos de fontes heterogêneas, incluindo bancos de dados, armazenamento em nuvem, APIs web, logs, planilhas e muito mais. Os dados geralmente estão em sua forma bruta e não processada.
-
Carregar: depois que os dados são extraídos, eles são carregados no sistema de armazenamento de dados de destino, que pode ser um data warehouse, um data lake ou qualquer outro repositório apropriado. Os dados são armazenados em seu estado bruto, sem grandes transformações.
-
Transformar: A fase de transformação ocorre dentro do sistema de armazenamento de dados de destino. Os engenheiros de dados usam várias técnicas de transformação de dados para processar, limpar, enriquecer e agregar os dados, tornando-os adequados para análise e relatórios. As transformações podem envolver normalização de dados, desduplicação de dados, enriquecimento de dados e muito mais.
A Estrutura Interna do ELT. Como funciona o ELT
O processo ELT normalmente é executado por meio de ferramentas ou plataformas especializadas de integração de dados. Essas ferramentas facilitam a extração de dados de diversas fontes e automatizam os processos de carregamento e transformação. Os principais componentes de um sistema ELT incluem:
-
Conectores de dados: Esses conectores são responsáveis por estabelecer conexões com diferentes fontes de dados, permitindo que a ferramenta ELT extraia dados delas. Cada fonte de dados pode exigir conectores específicos adaptados ao seu formato e protocolo de dados.
-
Área de preparação: depois que os dados são extraídos, eles são armazenados temporariamente em uma área de teste antes de serem carregados no sistema de armazenamento de dados de destino. A área de preparação auxilia no gerenciamento do fluxo de dados e garante a integridade dos dados durante o processo de carregamento.
-
Data Warehouse ou Sistema de Armazenamento de Dados: Este é o destino final onde os dados extraídos são carregados e transformados. Pode ser um data warehouse, um data lake ou qualquer outra infraestrutura de armazenamento de dados, dependendo dos requisitos da organização.
-
Mecanismo de transformação de dados: este componente lida com as tarefas de transformação de dados. Ele executa lógica de transformação de dados predefinida ou scripts personalizados para limpar, mesclar e enriquecer os dados.
-
Monitoramento e tratamento de erros: Os sistemas ELT geralmente vêm com recursos de monitoramento integrados para acompanhar o progresso dos trabalhos de integração de dados e identificar quaisquer erros ou problemas que possam surgir durante o processo.
Análise dos principais recursos do ELT
O ELT oferece diversas vantagens sobre o processo ETL tradicional, tornando-o uma escolha popular para cenários modernos de integração de dados:
-
Escalabilidade: O ELT aproveita o poder de processamento do sistema de armazenamento de dados de destino, permitindo-lhe lidar com grandes volumes de dados com facilidade. À medida que o sistema de armazenamento de dados é dimensionado, o ELT pode acompanhar as crescentes demandas de dados.
-
Processamento em tempo real: O ELT permite a integração de dados em tempo real ou quase em tempo real, tornando-o adequado para empresas que necessitam de insights atualizados para suas operações e processos de tomada de decisão.
-
Custo-benefício: Ao transferir a transformação de dados para o sistema de armazenamento de dados de destino, o ELT reduz a necessidade de servidores ETL caros, resultando em economia de custos.
-
Flexibilidade: O ELT permite que os engenheiros de dados realizem transformações de dados diretamente no sistema de armazenamento de dados, proporcionando maior flexibilidade para experimentar diferentes técnicas de transformação.
-
Arquitetura Simplificada: O ELT simplifica a arquitetura geral de integração de dados, eliminando a necessidade de bancos de dados intermediários e reduzindo a complexidade.
Tipos de ELT
O ELT pode ser categorizado em diferentes tipos com base na sua implementação e escopo:
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| ELT no local | Neste tipo, o processo ELT é executado em servidores locais dentro das instalações da organização. Oferece maior controle, mas pode ter limitações em termos de escalabilidade. |
| ELT baseado em nuvem | O ELT baseado em nuvem envolve a execução do processo ELT na infraestrutura de nuvem, aproveitando a escalabilidade e a relação custo-benefício dos serviços de computação em nuvem. É adequado para organizações com diversas fontes de dados e altos volumes de dados. |
| ELT em tempo real | O ELT em tempo real concentra-se na integração imediata de dados, permitindo que as organizações processem e analisem dados em tempo real. Isso é essencial para aplicativos e negócios urgentes. |
Maneiras de usar ELT, problemas e suas soluções relacionadas ao uso
O ELT encontra aplicações em vários cenários em todos os setores, incluindo:
-
Inteligência Empresarial: O ELT permite a integração de dados de diferentes fontes, proporcionando uma visão abrangente das operações de uma organização. Isso ajuda a gerar insights acionáveis para uma melhor tomada de decisões.
-
Armazenamento de dados: ELT é a espinha dorsal dos sistemas de armazenamento de dados, onde carrega e transforma dados em um formato adequado para análise histórica.
-
Migração de dados: Durante a migração de dados de um sistema para outro, o ELT desempenha um papel crucial na movimentação e transformação eficaz dos dados.
-
Análise em tempo real: Para empresas que necessitam de análises em tempo real, o ELT garante que os dados sejam continuamente ingeridos e transformados à medida que ficam disponíveis.
Problemas e soluções comuns:
-
Problemas de qualidade de dados: Dados de baixa qualidade podem levar a insights imprecisos. Para resolver isso, implemente verificações de validação de dados e processos de limpeza de dados durante a fase de transformação.
-
Volume e latência de dados: Lidar com grandes volumes de dados e requisitos de baixa latência pode ser um desafio. Considere estruturas de processamento distribuído e mecanismos de cache para lidar com altas cargas de dados com eficiência.
-
Segurança de dados: A privacidade e a segurança dos dados são fundamentais. Use criptografia e controles de acesso para proteger informações confidenciais em todo o processo ELT.
-
Manipulação de erros: Implemente mecanismos abrangentes de tratamento de erros para capturar e gerenciar quaisquer problemas que surjam durante o processo de integração de dados.
Principais características e outras comparações com termos semelhantes
| Prazo | Descrição |
|---|---|
| ETL | ETL (Extract, Transform, Load) é um antecessor do ELT e segue uma abordagem sequencial para integração de dados. |
| EAI | EAI (Enterprise Application Integration) concentra-se na integração de diversos aplicativos dentro de uma empresa. |
| Lago de dados | Um Data Lake é um repositório centralizado para armazenar dados brutos e não processados, permitindo uma exploração flexível de dados. |
| Datamart | Um Data Mart é um subconjunto de um data warehouse, com foco em uma função de negócios específica ou nas necessidades de dados de um grupo de usuários. |
Perspectivas e tecnologias do futuro relacionadas ao ELT
O futuro do ELT é promissor, com diversas tendências e tecnologias moldando a sua evolução:
-
Integração de dados aumentada: A IA e o aprendizado de máquina desempenharão um papel mais significativo na automatização de tarefas de integração de dados, aumentando a eficiência do processo ELT.
-
Arquiteturas sem servidor: A computação sem servidor pode simplificar ainda mais o ELT ao abstrair o gerenciamento da infraestrutura, permitindo maior foco nas transformações de dados.
-
Malha de dados: O conceito de Data Mesh defende a propriedade descentralizada de dados e equipes de dados específicas de domínio, que podem influenciar as práticas de ELT dentro das organizações.
Como os servidores proxy podem ser usados ou associados ao ELT
Os servidores proxy podem desempenhar um papel crucial no ELT, especialmente em implementações baseadas em nuvem e em tempo real. Aqui estão algumas maneiras pelas quais os servidores proxy podem ser usados ou associados ao ELT:
-
Redirecionamento de fonte de dados: os servidores proxy podem redirecionar solicitações de dados de diversas fontes para servidores ELT específicos, otimizando a extração de dados.
-
Cache e balanceamento de carga: os proxies podem armazenar em cache dados solicitados com frequência, reduzindo a carga nos sistemas ELT e melhorando os tempos de resposta.
-
Segurança e privacidade: Os proxies atuam como intermediários, adicionando uma camada extra de segurança entre as fontes de dados e a infraestrutura ELT, garantindo a privacidade dos dados.
-
Coleta de dados globais: Em um ambiente ELT distribuído, os proxies podem coletar dados de várias localizações geográficas e encaminhá-los para servidores ELT centrais.
Links Relacionados
Para obter mais informações sobre ELT, integração de dados e armazenamento de dados, verifique os seguintes recursos:
- ELT x ETL: Qual é a diferença?
- Introdução à integração de dados
- Armazenamento de dados e inteligência de negócios
- A ascensão da malha de dados e suas implicações
Concluindo, o ELT tornou-se um processo fundamental na integração moderna de dados, permitindo que as organizações aproveitem o potencial de diversas fontes de dados e gerem insights valiosos para uma tomada de decisão informada. Ao aproveitar o poder do armazenamento de dados e das técnicas avançadas de transformação de dados, a ELT continuará a desempenhar um papel crucial na definição do futuro dos negócios orientados a dados.
