Saiba como o ETL facilita a coleta e a transformação de dados de forma organizada
A sigla ETL refere-se às iniciais de “Extract, Transform, Load” (extração, transformação e carregamento). Trata-se de um processo crucial no mundo da tecnologia da informação e gerenciamento de dados. O ETL é usado para coletar dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um sistema de destino, como um data warehouse ou um banco de dados, de forma que esses dados possam ser analisados e utilizados para tomadas de decisões.
O que é ETL?
ETL é um processo fundamental no campo da Data Analytics e gestão de bancos de dados, especialmente quando se lida com grandes volumes de informações provenientes de várias fontes. O objetivo é preparar os dados de forma que sejam úteis e confiáveis para usos posteriores.
O ETL pode ser manual, semiautomatizado ou totalmente automatizado, dependendo da complexidade dos dados e ferramentas disponíveis. Atualmente, existem ferramentas especializadas chamadas de ETL tools, que facilitam muitos aspectos desse processo.
O processo de ETL é fundamental para garantir que os dados utilizados em análises, relatórios e tomadas de decisões estejam limpos, consistentes e prontos para uso. Isso é especialmente importante quando se lida com grandes volumes de informações de diversas origens, uma vez que o processo permite que as organizações obtenham insights significativos a partir desses dados, promovendo uma base sólida para estratégias e ações baseadas em informações confiáveis.
As etapas do ETL
O ETL é dividido em três etapas principais, vamos entender cada uma delas:
- Extract (extrair): nesta etapa, os dados são coletados de diversas fontes, que podem ser bancos de dados, planilhas, sistemas de aplicativos, arquivos CSV, APIs, entre outros. A extração envolve recuperar as informações relevantes das fontes originais e prepará-las para a próxima fase.
- Transform (transformar): depois de extrair os dados, muitas vezes eles precisam ser limpos, organizados e transformados em um formato consistente e adequado para análise. Isso pode incluir a remoção de dados duplicados, a correção de erros, a padronização de formatos, a conversão de unidades, a agregação e criação de novos atributos derivados. A transformação visa preparar os dados para uma melhor compreensão e interpretação.
- Load (carregar): aqui, os dados transformados são carregados em um repositório de destino, que pode ser um data warehouse, um banco de dados relacional ou outra infraestrutura de armazenamento. A carga é feita garantindo a integridade e a consistência dos dados no sistema de destino. Dependendo dos requisitos, pode-se carregar os dados de forma incremental (somente com dados novos ou alterados) ou completa.
ELT e ETL: entenda a diferença
Basicamente, ELT e ETL são abordagens relacionadas à integração e ao processamento de dados, mas diferem na sequência das etapas e na forma como os dados são tratados. Vamos entender a diferença entre os dois processos:
ETL (Extract, Transform, Load)
No processo de ETL, como vimos acima, os dados são, primeiramente, extraídos das fontes de origem para um local intermediário, muitas vezes conhecido como “staging area” (área de preparação). Após a etapa de extração entramos em transformação. Agora, os dados extraídos são limpos, enriquecidos e preparados para atender aos requisitos de análise. Essa transformação ocorre no estágio intermediário. Então, chega a hora de load, quando os dados são carregados em seu destino final, que geralmente é um data warehouse ou um banco de dados otimizado para análises.
ELT (Extract, Load, Transform)
Assim como no ETL, o processo se inicia em extract: os dados são extraídos das fontes de origem. Agora, porém, passamos para a etapa intermediária. Em vez de transformar os dados imediatamente após a extração, os dados extraídos são carregados (load) diretamente no destino final, que é geralmente um data lake ou um data warehouse. A etapa de transformação (transform) ocorre após o carregamento dos dados no destino. Os dados são transformados e preparados para análise já dentro do ambiente de armazenamento.
Ou seja, a principal diferença entre ETL e ELT está na sequência das etapas de transformação e carregamento.
ETL ou ELT, qual escolher?
A escolha entre ETL e ELT depende das necessidades da organização, do volume de dados, das tecnologias envolvidas e das características do fluxo de trabalho de análise de dados
O ELT é frequentemente usado quando se trabalha com grandes volumes de dados e quando o destino final suporta transformações eficientes, como em data warehouses modernos. Já o ETL é tradicionalmente usado em cenários em que é necessário realizar transformações complexas antes de carregar os dados em um sistema otimizado para análises.
No entanto, com o avanço das tecnologias de armazenamento e processamento de dados, a distinção entre ELT e ETL pode eventualmente se tornar menos rígida, com sobreposições de abordagens.
ETL na nuvem: como funciona?
À medida que a evolução da tecnologia de ETL avançou, tanto a diversidade de tipos de dados quanto a multiplicidade de fontes aumentaram de maneira exponencial. A ascensão da computação em nuvem viabilizou a criação de amplos repositórios de dados, também conhecidos como coletores de dados, capazes de receber informações de múltiplas fontes.
Dessa forma, as ferramentas de ETL têm conquistado maior sofisticação, operando em parceria com esses modernos coletores de dados. Com isso, os processos realizam a conversão de formatos de dados herdados mais antigos para formatos contemporâneos, utilizando armazenagem de dados moderna como os exemplos a seguir:
Data warehouses
Um data warehouse configura-se como um sistema que trabalha com dados preparados para a análise, e é capaz de armazenar dados históricos e acumulados. É capazes de integrar dados de diversas fontes, e, por ser uma solução de armazenamento não volátil, é uma ótima opção para empresas que querem trabalhar com análise de dados, estudando mudanças e tendências numa série histórica. Atualmente, existem soluções de data warehouse baseadas na nuvem, apresentando ótimo desempenho e proporcionando mais agilidade e escalabilidade nos processos.
Data lakes
Com um data lake, torna-se possível armazenar dados estruturados ou não estruturados em um repositório centralizado, abarcando qualquer escala necessária. Diferente da warehouse, os dados podem ser preservados em seu formato original, sem a necessidade de aplicar estruturação com base em potenciais questionamentos futuros. Data lakes também conferem a capacidade de realizar diversos tipos de análise de dados, incluindo consultas em SQL, análises de Big Data, pesquisas de texto completo, análises em tempo real e Machine Learning (ML), visando orientar decisões mais informadas.
Casos de uso
O processo de ETL desempenha um papel crucial ao consolidar todas as informações relevantes em um único ponto, tornando-as prontas para análise. Isso capacita executivos, gerentes e outros stakeholders a embasar suas decisões de negócios em dados sólidos.
Mas, como esse processo é utilizado dentro do cotidiano dos negócios? O ETL geralmente é empregado para cumprir as seguintes funções:
Armazenamento de dados
O armazenamento de dados engloba a reunião de dados provenientes de diversas fontes em um banco unificado, possibilitando análises conjuntas com objetivos comerciais. O ETL é habitualmente utilizado para transferir esses dados para um repositório de armazenamento.
Machine Learning e Inteligência Artificial
Aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma abordagem que confere significado aos dados sem requerer a programação explícita de modelos analíticos. Em vez disso, o sistema extrai insights dos dados por meio de técnicas de Inteligência Artificial. O ETL encontra aplicação na centralização dos dados para fins de Machine Learning.
Integração de dados de marketing
A consolidação de informações de marketing envolve a unificação de dados de diversas fontes como clientes, redes sociais e métricas de análise da web em um único ambiente. Isso possibilita análises e formulação de planos futuros – e o ETL é instrumental na coleta e na preparação desses dados.
Integração de dados da Internet das Coisas (IoT)
A Internet das Coisas (IoT) compreende a interconexão de dispositivos capazes de coletar e transmitir dados por meio de de sensores incorporados. Esses dispositivos englobam equipamentos industriais, servidores de rede, smartphones e uma ampla gama de outras máquinas, incluindo até wearables e dispositivos implantados. O ETL é empregado para centralizar informações oriundas de múltiplas fontes de IoT, permitindo sua análise.
Réplica de bancos de dados
A replicação de bancos de dados envolve a extração de dados de bases de origem – como Oracle, Cloud SQL para MySQL, Microsoft SQL Server, Cloud SQL para PostgreSQL, MongoDB, entre outros – e a posterior transferência desses dados para o armazenamento em nuvem. Esse processo pode ser pontual ou contínuo conforme os dados são atualizados, sendo que o ETL é utilizado para executar essa replicação.
Migração para a nuvem
Empresas têm migrado seus dados e aplicações para ambientes em nuvem para otimizar custos, escalabilidade e segurança dos dados. O ETL também desempenha um papel crucial ao facilitar essas migrações.
Em um mundo cada vez mais orientado por dados, o ETL torna-se uma peça fundamental para extrair valor significativo de informações diversas.
Os benefícios do processo são impactantes no cenário atual de análise de dados e tomada de decisões. A capacidade de transformar dados brutos em insights valiosos é um diferencial competitivo essencial, permitindo que as organizações prosperem em um ambiente empresarial dinâmico e em constante evolução.
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