ELT (Extract, Load, Transform) é a variante moderna do ETL clássico. Os dados são extraídos das fontes e carregados directamente no data warehouse no seu formato bruto; as transformações são aplicadas no destino, tipicamente em SQL sobre o motor do data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift). A ordem das letras faz toda a diferença arquitectural.
O ELT ganhou espaço porque data warehouses cloud-native têm poder de compute ilimitado a pedido. Transformar no destino permite guardar os dados brutos (úteis para reanálise posterior com novas perguntas), paralelizar transformações pesadas, e usar ferramentas SQL familiares a analistas em vez de software ETL especializado. A tendência ELT é dominante em implementações novas desde 2020.
ParaClientes INFOS com volumes de dados maiores ou requisitos analíticos mais complexos, a combinação Qlik Sense + data warehouse cloud (via pipeline ELT) é a arquitectura de referência. Para operações mais pequenas, ETL tradicional continua válido — menos complexidade, menos custo de infraestrutura, desempenho suficiente para necessidades.