Da Carreira Tradicional para o Mundo do Big Data.

Olá, Comunidade! Hoje, quero compartilhar com vocês um pouco sobre minha jornada no mundo do Big Data. Estou aprendendo sobre dois conceitos fundamentais: ETL (Extract, Transform, Load) e ELT (Extract, Load, Transform). 🚀

O ETL é um processo que estou aprendendo a dominar. Ele envolve a extração de dados de várias fontes, a transformação desses dados para atender aos requisitos de negócios e, em seguida, o carregamento dos dados transformados em um data warehouse.

Exemplo: Imagine que eu tenha dados de vendas em um arquivo CSV e dados de clientes em um banco de dados SQL. Eu posso extrair esses dados, transformá-los para ter um formato consistente e, em seguida, carregá-los em um data warehouse para análise futura.

O ELT, por outro lado, é uma variação do ETL onde a transformação de dados acontece após os dados serem carregados no data warehouse. Isso é particularmente útil quando se trabalha com grandes volumes de dados, pois permite que a transformação seja feita de forma mais eficiente usando a potência computacional do data warehouse.

Exemplo: Usando o mesmo exemplo anterior, eu extrairia os dados de vendas e clientes, carregaria esses dados diretamente no data warehouse e, em seguida, transformaria os dados para análise.

ETL vs ELT

A principal diferença entre ETL e ELT reside na ordem e na maneira como os dados são transformados e carregados. No ETL, a transformação ocorre antes do carregamento, o que pode ser útil quando os dados precisam ser limpos e validados antes de serem armazenados. No ELT, a transformação ocorre após o carregamento, o que pode ser benéfico ao trabalhar com grandes volumes de dados, pois aproveita a potência computacional do data warehouse.

Estou animado com essa nova jornada e mal posso esperar para compartilhar mais aprendizados com vocês! 🎲

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Créditos da imagem: https://lnkd.in/dgSC8hDB