Confronto tra gli approcci ETL ed ELT 

L'estrazione, la trasformazione e il caricamento (ETL) e l'estrazione, il caricamento e la trasformazione (ELT) sono due approcci comuni per lo spostamento dei dati dai sistemi di origine in un data warehouse o data lake. Hanno lo stesso scopo generale, ma funzionano in modi leggermente diversi. Esamineremo quindi le principali differenze tra ETL ed ELT e quando scegliere uno o l'altro approccio.

Per prima cosa definiamo gli acronimi.

1. ETL sta per Estrai, Trasforma, Carica. La fase di estrazione raccoglie dati da varie fonti. Successivamente, la fase di trasformazione pulisce, filtra, aggrega e prepara i dati per l'analisi. Infine, la fase di caricamento inserisce i dati trasformati nella destinazione di destinazione
2. ELT è Estrai, Carica, Trasforma. L'ordine delle operazioni è diverso: i dati vengono estratti dalle sorgenti e quindi caricati direttamente nel sistema di destinazione. Le trasformazioni avvengono successivamente e spesso all'interno del database stesso.

Una differenza fondamentale è dove risiede la logica di trasformazione dei dati. Con ETL, le trasformazioni avvengono generalmente all'esterno del database di destinazione in un motore specializzato o in una logica programmata esterna.
ETL è più flessibile e può gestire dati semistrutturati e non strutturati come JSON, diversi formati di testo, file, immagini e video. ELT è più adatto per dati strutturati come tabelle e file CSV.

Pulendo e rendendo anonimi i dati prima del caricamento, ETL riduce al minimo il rischio che i dati regolamentati entrino nel sistema di destinazione. Quando ci sono requisiti di conformità più semplici in settori non regolamentati che la piattaforma cloud può gestire, è possibile utilizzare ELT.

L'ELT è auspicabile quando si dà priorità alla semplicità della gestione. Tuttavia, se le competenze di progettazione del cloud e del data warehouse e di gestione delle operazioni sono interne, ETL potrebbe avvantaggiare.

ETL è una tecnologia matura con ampia adozione. ELT è più recente ma sta guadagnando popolarità poiché i data warehouse sul cloud enfatizzano la scalabilità e la flessibilità.

Per set di dati di piccole o medie dimensioni, in particolare fonti relazionali, ETL rimane una buona scelta. Ma man mano che i volumi di dati crescono, ELT diventa più interessante grazie ai tempi di caricamento e trasformazione più rapidi.

Per riassumere alcune considerazioni chiave:

- Per i casi d'uso del data warehousing, ELT è in genere più adatto, con SQL che gestisce le trasformazioni

- Negli ambienti Data Lake, ETL rimane preferibile nella maggior parte delle situazioni. ETL brilla quando lo spostamento dei dati coinvolge file.

- Tuttavia, per i casi d'uso di data Lake che richiedono una bassa latenza, offrendo la flessibilità di consumare dati grezzi senza trasformazione.

- Quando il rispetto delle normative sulla privacy dei dati è una priorità assoluta, le protezioni per la pulizia dei dati di ETL sono interessanti.

- L'ETL richiede maggiori investimenti iniziali in strumenti e competenze di integrazione, mentre l'ETL sfrutta l'infrastruttura esistente.

- ETL rimane la scelta prudente per origini dati relazionali di piccole dimensioni.

- Man mano che il volume, la varietà e la velocità dei dati aumentano, l'ELT diventa più attraente.

L'approccio ottimale dipende dall'ambiente dati specifico, dai requisiti dei casi d'uso e dalle competenze del team. ETL ed ELT presentano entrambi vantaggi e svantaggi e spesso possono completarsi a vicenda anziché fungere da opzioni reciprocamente esclusive. Comprendendo le principali differenze qui delineate, sarai in una posizione migliore per scegliere la giusta strategia o combinazione di entrambe per le esigenze di integrazione dei dati della tua organizzazione.

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