O que é ETL e ELT e como escolher o melhor para seu negócio?
- dataside
- há 4 horas
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Processar dados com eficiência é um dos pilares de empresas que buscam maturidade analítica.
Entre as principais abordagens usadas para preparar dados estão ETL e ELT, dois modelos que parecem semelhantes, mas têm diferenças importantes e que influenciam diretamente performance, custo e escalabilidade.
Quer saber mais sobre esses dois processos? Olha só o que vamos falar nesse texto:
Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?
A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.
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O que significa ETL?
ETL é a sigla para Extract, Transform, Load (Extrair, Transformar e Carregar, em português).
Trata-se de um processo tradicional de integração de dados amplamente utilizado por décadas em projetos de BI.
Como funciona o ETL?
Extract é a etapa que coleta dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs e arquivos.
Transform aplica regras de limpeza, padronização, enriquecimento e modelagem para preparar os dados.
Load envia as informações já tratadas para um data warehouse, onde ficam prontas para análise.
As etl tools mais comuns no mercado incluem soluções que facilitam essas etapas de forma automatizada e escalável:
Ferramenta | Categoria | Pontos fortes |
Talend | Open Source | Flexibilidade e grande comunidade |
Pentaho | Open Source | Componentes visuais intuitivos |
Informatica PowerCenter | Enterprise | Alta performance e governança |
AWS Glue | Cloud | Escalabilidade nativa em nuvem |
Microsoft SSIS | Enterprise | Integração com o ecossistema SQL Server |
O que significa ELT?
ELT quer dizer Extract, Load, Transform (Extrair, Carregar e Transformar, em português).
A principal diferença é que a transformação ocorre depois da carga, aproveitando o poder computacional de data warehouses como BigQuery, Snowflake ou Redshift.
Extract é a etapa em que os dados são extraídos diretamente das fontes de origem.
Load corresponde ao carregamento rápido desses dados para o destino, sem transformações prévias.
Transform representa o momento em que os dados são tratados dentro do próprio warehouse, usando recursos altamente escaláveis.
Qual a diferença entre ETL e ELT?
Embora as siglas sejam parecidas, o fluxo e a arquitetura são diferentes.
Veja um pouco da tabela que montamos:
Critério | ETL | ELT |
Ordem do processo | Extrai → Transforma → Carrega | Extrai → Carrega → Transforma |
Local da transformação | Antes da carga, em servidor dedicado | No próprio data warehouse |
Velocidade de ingestão | Mais lenta | Muito rápida |
Escalabilidade | Limitada à infraestrutura | Altamente escalável (cloud) |
Custo | Pode ser maior | Costuma ser menor |
Casos de uso | Dados sensíveis, ambientes legados | Big Data, análises avançadas, nuvem |
Como escolher entre ETL e ELT para o seu negócio?
A escolha entre ETL e ELT depende diretamente das necessidades e características do seu ambiente de dados.
Grandes volumes costumam favorecer o ELT, que aproveita melhor o poder de processamento da nuvem. Já empresas com sistemas legados podem ter mais facilidade para implementar ETL.
Os custos também influenciam, já que o ELT tende a ser mais econômico por concentrar o processamento no data warehouse.
Em ambientes com forte necessidade de governança e compliance, o ETL pode ser mais adequado por oferecer maior rastreabilidade.
Por fim, se o seu negócio exige análises avançadas, machine learning ou pipelines complexos, o ELT é geralmente a opção mais eficiente e moderna.
Como a Dataside pode ajudar sua empresa com Dados e IA
Escolher entre ETL e ELT é mais do que uma decisão técnica — é uma decisão estratégica. A Dataside, como consultoria especializada em Dados e Inteligência Artificial, apoia empresas em toda a jornada:
Diagnóstico da maturidade analítica
Definição da arquitetura de dados ideal (ETL, ELT ou híbrida)
Implementação de pipelines escaláveis
Governança, Data Quality e documentação
Criação de dashboards, modelos preditivos e automações
Suporte contínuo e evolução do ambiente
Com especialistas em engenharia de dados, analytics e IA, a Dataside ajuda sua empresa a tomar decisões baseadas em dados com mais velocidade, segurança e precisão.