Julgue o item a seguir, relativos a ELT e ETL. Em geral, par...

Gab: Certo.

Quanto ao ETL... a transformação ocorre antes de os dados serem carregados no banco de dados de destino. Se ocorrerem mudanças ou ajustes, pode ser necessário reprocessar e recarregar os dados, o que pode ser mais trabalhoso e caro em termos de tempo e recursos...

Em comparação ao ELT o ETL é mais caro.

GABARITO: CERTO

ETL (Extract, Transform e Load). --> Processa e carrega para o Data Warehouse

Altos custos de manutenção, dado que a atualização do repositório de dados requer o trabalho recorrente de profissionais caros e escassos no mercado, como engenheiros de dados e desenvolvedores.

ELT (Extract, Load eTransform) --> Carrega bruto e transforma no Data Warehouse

Baixos custos de manutenção, pois os dados estão sempre disponíveis e acessíveis para todos sem a necessidade de profissionais extremamente especializados.

ETL (sigla em inglês para Extract, Transform e Load) é um processo tradicional de transformação de dados que inclui três etapas importantes: extração, transformação e carregamento. 

O ELT (sigla em inglês para Extract, Load e Transform) é a modernização do processo de ETL, pois inverte a ordem das etapas de transformação de informações da abordagem tradicional de ETL com o principal objetivo de agilizar o processo, considerando massas de dados maiores. O ELT carrega dados brutos diretamente em um data warehouse de destino, em vez de movê-los para um servidor de processamento para transformação.

Como no ETL há um servidor de processamento secundário, há um aumento de cargas de manutenção. Em contrapartida, no ELT a carga de manutenção é reduzida, já que há menos sistemas no fluxo dos dados.

Muito subjetivo. O que é manutenção? Na questão Q2276018, a afirmação "Para uma mesma base de dados, um ETL demanda menos espaço de armazenamento do que um ELT." foi considerado correto. Ora, se um ELT demanda mais espaço de armazenamento, como o custo de manutenção dele é menor do que um ETL?

GABARITO: CERTO

Considerando o volume massivo de dados para processamento nas operações modernas, muitas empresas têm optado pelo ELT em vez do tradicional ETL, buscando mais flexibilidade e agilidade nos seus pipelines de dados. O ELT permite analisar grandes volumes de dados de forma rápida, com menos manutenção e gastos de recursos – além de possibilitar uma maior colaboração entre equipes de negócio e profissionais técnicos.

Por essa razão, ainda que o ELT seja um processo mais complexo, exigindo mais esforços nos quesitos de design e infraestrutura do que o ETL, a primeira oferece mais vantagens no longo prazo. Além disso, o ELT leva menos tempo no carregamento e na transformação de dados e, por isso, é mais econômico. No entanto, caso o repositório de dados de destino não seja robusto para comportar um volume massivo de dados, o processo de ETL pode ser uma opção mais viável.