Diferencias de ETL Y ELT

• Oracle Data Integrator casi aborda todos los problemas de datos que se pueden esperar,  viene con muchos paquetes de datos escritos previamente. Si uno tiene que cargar datos desde Excel a la base de datos Oracle, hay un paquete listo disponible para ellos, lo que reduce mucho esfuerzo al escribir el código. De manera similar, existen paquetes para Oracle a SQL, SQL a Oracle y todas las demás combinaciones posibles.

ETL

Es un enfoque de integración que extrae información de fuentes remotas, la transforma en formatos y estilos definidos y luego la carga en bases de datos, fuentes de datos o almacenes de datos también es común cargar los datos a un data warehouse.

Los procesos de este tipo son los encargados de mover grandes volúmenes de datos, integrarlos e ingestarlos en un lugar común para ser accesibles de una forma adecuada por los miembros de la organización interesados.

ETL requiere la gestión de los datos sin procesar, incluida la extracción de la información requerida y la ejecución de las transformaciones para satisfacer en última instancia las necesidades comerciales. Al usar ETL, los analistas y otros usuarios de BI normalmente no están acostumbrado a esperar, ya que el acceso simple a la información no está disponible hasta que se haya completado todo el proceso de ETL.

ELT

Explicacion grafica

En el enfoque ELT, después de haber extraído sus datos, inmediatamente comienza la fase de carga: mueve todas las fuentes de datos a un único repositorio de datos centralizado. Con las tecnologías de infraestructura actuales que utilizan la nube, los sistemas ahora pueden admitir un gran almacenamiento y una computación escalable. Por lo tanto, un gran grupo de datos en expansión y un procesamiento rápido son prácticamente infinitos para mantener todos los datos sin procesar extraídos.

De esta manera, el enfoque ELT proporciona una alternativa moderna a ETL. Sin embargo, todavía está evolucionando. Por lo tanto, los marcos y herramientas para respaldar el proceso ELT no siempre están completamente desarrollados lo cual genera que no se pueda facilitar la carga y el procesamiento de una gran cantidad de datos. Es optima : permite el acceso ilimitado a todos sus datos en cualquier momento y ahorra tiempo y esfuerzos a los desarrolladores para los usuarios y analistas de BI.

• ETL:La fuente de datos y el destino usan tecnologías y tipos de datos distintos
• ELT:La fuente de datos y el destino son la misma tecnología, por ejemplo Oracle

• Debido a que la complejidad de datos que manejan los procesos ELT es menor en comparación a los ETL, el volumen de información es mayor.
• Debido a que las estructuras de los datos en un ETL son muy rígidos o estructurados son difíciles de cambiar luego de haberse completado el proceso. En el caso de ELT es mucho más sencillo.

1. Tiempo - Carga

ETL: presenta un tiempo adicional para cargar datos mientras ELT carga solo una vez

2. Tiempo - Transformación

Para ETL es necesario esperar, debido a los tamaños de big data cómo es esto ósea  a medida que aumentan los datos, aumenta el tiempo de transformación, mientras en ELT  la velocidad no depende del tamaño de los datos

3. Tiempo - Mantenimiento

ETL: Presenta un Alto mantenimiento: debido a que  la elección de datos se debe hacer nuevamente si se elimina o desea mejorar el repositorio de datos principal mientras que ELT: tiene un bajo mantenimiento: porque los todos los datos están siempre disponibles

...