Procesos ETL y ELT: en qué se diferencian y cuál es el más indicado para mi estrategia de datos

Procesos ETL y ELT: ¿cuál conviene más a nuestra estrategia de gestión de datos?

A la hora de establecer una estrategia de integración de datos, dos son los procesos más comunes para ello: procesos ETL y procesos ELT, que abordan las mismas fases de tratamiento de datos pero que, según las necesidades de cada estructura empresarial y, sobre todo, de factores como la necesidad de rápida clasificación o disposición de datos, lo hacen en distinto orden.

¿Cuál es el más indicado para la estrategia de datos que quiero desenvolver en mi empresa? Eso es lo que queremos desvelar en este artículo: partiendo de la base que, a priori, ninguno de los dos es peor solución que el otro, sino que uno tendrá mejor adecuación ante ciertas necesidades que el otro cubra en menor medida. ¿Y cuáles son esas necesidades? Partiremos tratando cada proceso por separado para finalmente poder analizar sus diferencias y cuál puede interesarnos según la situación de nuestro tratamiento de datos primordial.

¿Qué es un proceso ETL?

Las siglas ETL vienen de los anglicismos “extract, transform y load”, o lo que es lo mismo: “extraer, transformar y cargar”, en referencia al orden exacto que sigue este proceso a la hora de desarrollarse una estrategia de integración de datos, permitiendo que las empresas recopilen datos de múltiples fuentes y los consolide en un único espacio centralizado donde diferentes tipos de datos pueden trabajar juntos.

Así, podemos ver ejemplos de procesos ETL en casos en los que se migran datos desde distintas fuentes y herramientas analíticas, se limpian y depuran, y se depositan ya refinados en almacenes de datos tipo Redshift, Azure o Big Query.

Estos procesos funcionan mediante la siguiente sucesión de pasos:

Fase de extracción en procesos ETL

 

A día de hoy, resulta muy extraño encontrarnos con el caso de empresas que solo cuenten con un sistema de integración de datos. Lo natural y habitual es que se trabajen con distintas fuentes: un CRM para administración, bases de datos existentes y heredadas, entornos cloud, dispositivos y aplicaciones móviles, formularios y herramientas de marketing, almacenes de datos… a los que sumar herramientas analíticas entre otras que intervienen en la categorización de los datos.

El clasificado de todo este ecosistema de recogida y analítica de datos en bruto se puede llevar a cabo de forma manual, pero según el volumen con el que se trabaje y la estructura de la empresa, puede llevar muchísimo tiempo resultando improductivo, además de sumar una propensión a convertirse en fuente de errores.

Es por ello por lo que lo más aconsejable es contar con herramientas ETL que automaticen este proceso de extracción con la finalidad de crear un flujo de trabajo más eficiente y en el que todos los datos obtenidos, sean datos de calidad. Para esta finalidad, en esta fase se importan todos los datos estructurados y no estructurados de todas las fuentes existentes para consolidarlos en un único repositorio.

Fase de transformación en procesos ETL

 

Una vez dispuestos todos los datos en un único repositorio, comienza el proceso de tratamiento del dato, siendo este proceso la clave y el mayor distintivo de los procesos ETL al ofrecer tras su finalización, datos plenamente preparados y con la garantía de poder ser usados.

Para ello, se aplican reglas y regulaciones destinadas a asegurar tanto la total calidad del dato, como su accesibilidad únicamente concedida a aquellos que deben obtener la información, cumpliendo así con premisas como las dictadas por Protección de Datos y normativas como la RGPD.

Los subprocesos que se llevan a cabo en la fase de transformación para cumplir con estos objetivos son, entre otros, los siguientes:

  • Limpieza de datos: se resuelven las inconsistencias y los valores faltantes en los datos.
  • Estandarización: se aplican reglas que dan un mismo formato a todo el conjunto de datos.
  • Deduplicación: los datos redundantes se excluyen o descartan.
  • Verificación: se eliminan los datos que no resulten de utilidad y se detectan anomalías.
  • Clasificación: se ordenan los datos para ser presentados según tipología
  • Reglas propias: se pueden añadir reglas que sirvan para una mejor presentación de los datos según los intereses propios empresariales.

 

Fase de carga en procesos ETL

 

La última de las fases de un proceso ETL consiste en cargar los datos ya tratados y garantizados en un nuevo destino donde puedan ser puestos a disposición de quienes demandan extraer información de ellos. Este proceso se puede llevar a cabo de una sola vez (carga completa) o en intervalos programados (carga incremental).

Carga completa: se produce cuando absolutamente todo lo que entra en el proceso de transformación, se tramita como nuevos registros. Este subproceso resulta muy útil para fines de investigación, por ejemplo, ya que se da salida rápida a grandes conjuntos de datos, pero puede causar problemas de mantenimiento al hacer crecer exponencialmente la cantidad de datos almacenados.

Carga Incremental: este subproceso es menos exhaustivo, pero resulta mucho más manejable, ya que compara los datos entrantes con los ya disponibles, produciendo únicamente nuevos registros si se encuentra nueva información, sin duplicidades. Con ello, las empresas que dispongan de almacenes de datos de menor tamaño pueden obtener de ellos el máximo rendimiento sin necesidad de aumentar la capacidad de inmediato.

¿Qué es un proceso ELT?

 

Una vez hemos desgranado en qué consiste un proceso ETL, llega el turno de los procesos ELT, cuya interpretación se ve resumida de la siguiente forma y desvela la principal diferencia entre su proceso “hermano”.

Un proceso ELT se lleva a cabo de forma similar a lo descrito en las fases de un proceso ETL, pero tal como podemos deducir por el orden de las siglas, la transformación de los datos se lleva a cabo en la fase final, una vez se encuentran en la fuente de destino. Así, en lugar de transformar los datos antes de que se registren, ELT aprovecha el sistema de destino para realizar la transformación de datos.

Este enfoque requiere menos fuentes remotas que otras técnicas porque solo necesita datos sin procesar y no preparados, aprovechando la capacidad de procesamiento ya incorporada en la infraestructura de almacenamiento de datos.

Fase de extracción en procesos ELT

 

Esta fase se lleva a cabo de forma similar tanto en procesos ELT como en procesos ETL, ingiriéndose los flujos de datos sin procesar de diversas fuentes, sin importar el número ni la tipología, en su totalidad o de acuerdo a unas reglas predefinidas, depositándose en un mismo repositorio.

Fase de carga en procesos ELT

 

Es a este momento del proceso donde surge la principal diferencia con ETL: tras la ingesta de datos no se procede al transformado, sino que se entrega a la ubicación de almacenamiento de destino, acortando notablemente el ciclo entre la extracción y la entrega del dato al no existir un procesamiento intermedio.

Fase de transformación en procesos ELT

 

Tal como dicta el orden de la siglas, el proceso ELT se culmina con la transformación, que también se lleva a cabo de forma similar y con los mismos criterios de calidad que en ETL, pero solo una vez el dato ha llegado a su destino, donde se clasifican y normalizan.

 

Principales diferencias entre un proceso ETL y un proceso ELT

 

En ambos casos se hace valer la expresión “el orden de los factores no altera el producto”, ya que el resultado de los dos procesos es exactamente el mismo: un dato de calidad ofrecido en el almacén adecuado, que no es otro que aquel donde se requiere la información que contiene.

La principal diferencia que aporta el alterar el orden entre carga y transformación del dato, reside en velocidad de la disposición de la información, e infraestructura necesaria para ello.

Así, debemos elegir entre un proceso u otro según necesitemos agilidad o prioricemos otros factores como el tamaño de los servidores, la infraestructura o quienes participan principalmente en la obtención de información.

Teniendo en cuenta estos factores, podemos agrupar las diferencias entre un proceso ETL y un proceso ELT mediante la siguiente clasificación:

 

  • Según tiempo de carga: el viaje del dato (el recorrido que hace desde que se produce su entrada en el sistema de origen, hasta que se dispone como información útil en el de destino) es mucho más breve en un proceso ELT que en un proceso ETL.
  • Según tiempo de transformación: ELT realiza la transformación bajo demanda, sirviéndose de la potencia informática del sistema de destino, lo que reduce notablemente los tiempos de espera de la disposición de información, que se produce prácticamente en tiempo real.
  • Según complejidad: las herramientas ETL suelen tener una interfaz gráfica de usuario mucho más intuitiva y fácil de manejar, ya que las herramientas ELT requieren mayor conocimiento sobre herramientas de business intelligence y tratamiento de datos.
  • Según soporte de almacenamiento de datos: ETL se adapta mejor a sistemas de datos estructurados y on premise, datos locales heredados. ELT están diseñados para la escalabilidad en sistemas cloud.
  • Según mantenimiento: ETL requiere un mantenimiento significativo en cuanto a la actualización de datos, mientras que ELT la disposición se produce casi en tiempo real.
  • Según capacidad: en este aspecto, los procesos ELT requieren mayor espacio para tratar una sobrecarga de datos constante, mientras que los procesos ETL funcionan en almacenes de datos de menor tamaño.

Cuando llevar a cabo un proceso ETL y cuando un proceso ELT

 

Teniendo en cuenta las principales diferencias descritas entre los dos procesos y, siempre teniendo en cuenta que la calidad del dato es excelente en ambos, determinará cuál implementar en nuestra empresa según ciertos factores pesen más que otros.

Así, si somos una empresa donde es vital la jerarquización de datos y que éstos estén disponibles desde un mismo lugar a diferentes departamentos que lo intervengan, puede interesarnos más un proceso ETL que un proceso ELT: no porque el proceso ELT no cubra esta necesidad, sino porque el ETL cuenta con una interfaz más sencilla y comprensible para departamentos que, como marketing y ventas, no están habituados a procesar datos como sí lo está IT.

Sin embargo, si la ingesta de datos es continua y masiva, o simplemente queremos apostar en firme por un sistema de almacenamiento en la nube  por su escalabilidad y flexibilidad a menor coste, un  sistema ELT nos resultará más adecuado.

En cualquier caso, antes de tomar la decisión correcta, es muy importante comprender las necesidades y estrategias únicas de nuestra empresa para determinar qué proceso producirá los mejores resultados. En este sentido, desde elternativa no solo te implementamos la herramienta adecuada al proceso adecuado, sino que cuentas con la asesoría de nuestros expertos en cualquier momento para que tengas la decisión correcta siempre a tu alcance.