ETL X ELT no Microsoft Fabric

Conversando com Paulo Henrique Leoni, um membro da nossa equipe aqui da L3, surgiu o assunto da diferença entre ETL e ELT dentro do Microsoft Fabric. Com isso, resolvi fazer este post para esclarecer melhor essa distinção.

ETL vs ELT no Microsoft Fabric

No universo de dados, os processos de extração, transformação e carga (ETL) e extração, carga e transformação (ELT) são abordagens essenciais para a movimentação e manipulação de dados. No contexto do Microsoft Fabric, essas abordagens ganham ainda mais relevância devido à integração das ferramentas dentro do ecossistema da Microsoft.

O que é ETL?

O ETL (Extract, Transform, Load) segue a abordagem clássica em que os dados são extraídos de suas fontes, transformados antes da carga e então armazenados no destino final, como um Data Warehouse. Esse método é comumente usado quando se precisa garantir que os dados cheguem prontos para consumo analítico, evitando a necessidade de grandes processamentos no destino. No Microsoft Fabric, o ETL pode ser implementado com Dataflows Gen2 ou com Pipelines dentro do Data Factory.

O que é ELT?

Já o ELT (Extract, Load, Transform) inverte a ordem das operações: primeiro, os dados são extraídos e carregados em um ambiente de armazenamento (como o OneLake do Fabric) e, somente depois, são transformados. Essa abordagem se beneficia do poder de processamento dos engines modernos, como o Synapse Data Warehouse, para realizar transformações em larga escala com eficiência.

Quando usar ETL ou ELT no Microsoft Fabric?

A escolha entre ETL e ELT no Microsoft Fabric depende de vários fatores, como o volume de dados, a necessidade de processamento e a infraestrutura disponível. Aqui estão alguns cenários comuns:

• Use ETL quando:

  • Você precisa garantir que os dados estejam limpos e prontos antes de chegarem ao destino final.

  • O ambiente de destino tem limitações de processamento.

  • O pipeline exige regras de governança rígidas antes do carregamento.

• Use ELT quando:

  • O volume de dados é muito grande e as transformações são intensivas.

  • Você deseja aproveitar a escalabilidade do Synapse para transformar dados após o carregamento.

  • Há a necessidade de ingestão rápida dos dados brutos para transformações dinâmicas posteriormente.

Exemplos de Arquiteturas para ETL e ELT no Microsoft Fabric

Arquitetura ETL no Microsoft Fabric

• Fonte de Dados: SQL Server, SAP, APIs

• Ferramenta de Extração e Transformação: Dataflows Gen2 ou Pipelines do Data Factory

• Destino: Lakehouse ou Data Warehouse no Fabric

• Uso: Organizações que precisam garantir qualidade e padronização antes da carga, como setores financeiros e de compliance

Arquitetura ELT no Microsoft Fabric

• Fonte de Dados: IoT, Logs, Data Lakes externos

• Ferramenta de Carga: Pipelines do Data Factory carregando dados brutos no OneLake

• Transformação: Queries diretas no Synapse Data Warehouse ou notebooks Spark

• Uso: Empresas com grandes volumes de dados e necessidade de processamento distribuído, como e-commerce e analytics em tempo real

Conclusão

O Microsoft Fabric oferece flexibilidade para trabalhar tanto com ETL quanto com ELT, permitindo que as organizações escolham a abordagem mais adequada para seus cenários. Se o objetivo é um processamento estruturado e validado antes do carregamento, o ETL é a melhor escolha. Já para cenários que exigem maior escalabilidade e agilidade na ingestão, o ELT se destaca.

Se você assim como o Paulo tem algum assunto que gostaria de uma explicação, ou tem alguma dúvida, fique a vontade para me chamar e terei o maior prazer de colocar aqui no BI com Bueno tudo sobre o que pergunto e as possíveis soluções