ETL, do inglês Extract, Transform, Load (Extrair, Transformar, Carregar), é uma sigla para designar processos de preparação e tratamento de dados em diferentes contextos. Tudo começa na captação de informações em diversos sistemas, a transformação desses dados conforme regras estabelecidas de negócio, até o carregamento para uma ferramenta de análise ou BI.
Mas, na prática, o que é ETL e como ajuda as grandes empresas? Você extrai dados na sua rotina para fazer análises? No mundo dos negócios, ter acesso a dados precisos e confiáveis é essencial para tomar decisões bem fundamentadas em uma empresa. No entanto, a tarefa de gerenciar grandes volumes de dados pode ser bastante complexa e desafiadora. Nesse momento, saber o que é ETL pode fazer toda diferença.
Em resumo, esse é o fluxo de dados que envolve todo o processo de extração, transformação e carga de dessas informações. O seu conceito pretende garantir a qualidade e precisão das informações coletadas.
O que é o processo de ETL?
ETL é o processo de extração de dados a partir de múltiplas fontes de informação para prepará-los para análises que vão ajudar as organizações em suas tomadas de decisão. Neste artigo, aprofundaremos o tema, explorando mais sobre o que é ETL, como ele funciona e porque é tão importante para as grandes empresas. Boa leitura!
O que significa ETL
ETL é uma sigla que significa Extrair, Transformar e Carregar, do inglês Extract, Transform, Load. Ou seja, envolve processos de preparação e tratamento de dados em diferentes contextos. Tudo começa na captação de informações em diversos sistemas, a transformação desses dados conforme regras estabelecidas de negócio, até o carregamento para uma ferramenta de análise ou BI.
O processo de ETL envolve três etapas distintas: extração, transformação e carga de dados (exctract, transform, load, da sigla original). O objetivo geral da técnica é realizar um processamento de dados a partir da coleta de diversas fontes, tratamento e transformação em formatos coerentes e confiáveis para análises seguras.
Dessa forma, eles podem ser utilizados com precisão na tomada de decisões.
Quais as três principais etapas na transformação de dados?
Destacamos, a seguir, um aprofundamento na definição de cada uma das três principais etapas do processo de ETL. Confira!
Extração, a primeira etapa do ETL
A extração é a primeira etapa do processo para entender o que é ETL. Ela é a responsável por coletar dados de diversas fontes e prepará-los para serem transformados e carregados em um repositório centralizado, como data warehouses ou data lakes, por exemplo.
Durante a etapa de extração, os dados podem ser obtidos de diferentes fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs, aplicativos etc. É importante destacar que esses elementos podem estar em diferentes formatos, como texto, planilhas, XML, JSON ou outros.
Quais são as ferramentas ETL
A extração pode ocorrer de forma manual ou automatizada, dependendo da complexidade do processo e das ferramentas disponíveis. Em muitos casos, é mais eficiente automatizar a obtenção desses dados usando ferramentas de ETL específicas.
Elas podem simplificar o processo de extração, economizar tempo e reduzir erros. Enquanto os dados são obtidos, também é importante definir quais serão coletados e como eles serão organizados. Um exemplo deste tipo de ferramenta é o módulo de preparação de dados 100% no-code da Dattos.
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Esse processo pode envolver a seleção de dados específicos de uma ou mais fontes, a definição de critérios de filtragem ou a exclusão de dados irrelevantes. A seleção correta dos dados a serem extraídos é crucial para garantir que o processo de ETL seja eficiente.
Além disso, também é fundamental que os elementos coletados sejam úteis para análise e tomada de decisões.
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Transformação de dados no ETL
A etapa de transformação é a segunda no processo de ETL. Ela é responsável por preparar os dados extraídos na fase anterior para serem carregados em um repositório centralizado. Isso envolve a manipulação, limpeza, conversão e conciliação dos dados, para que eles possam ser úteis na análise e tomada de decisões.
Durante a etapa de transformação, é comum que ocorram diversas operações em diferentes conjuntos de dados. Algumas das operações mais comuns incluem:
- Limpeza de dados: remoção de valores nulos, duplicados, inválidos e outras inconsistências que possam prejudicar a análise;
- Padronização de dados: conversão desses itens em um formato consistente e padrão para garantir a sua precisão;
- Conversão: transformação de dados de um formato para outro. Por exemplo, de texto para data, de unidades métricas para unidades imperiais e de outras conversões necessárias;
- Combinação de dados: fusão de diferentes conjuntos de elementos de diferentes fontes;
- Criação de campos derivados: aplicação de novos campos com base em cálculos matemáticos ou lógicos de outros campos existentes.
Assim como na etapa de extração, para realizar essas operações, é possível utilizar diferentes ferramentas de ETL. Por exemplo: o Microsoft SQL Server Integration Services, o Oracle Data Integrator e outras disponíveis no mercado.
Nesse caso, é importante escolher a ferramenta certa para cada projeto de ETL. Sempre considerando a complexidade dos dados, a disponibilidade de recursos e a capacidade da equipe.
Em geral, a etapa de transformação é uma das mais críticas desse procedimento. Afinal, ela envolve a manipulação direta dos dados e, consequentemente, temos a possibilidade de cometer erros.
A transformação dos dados também pode ser executada dentro do módulo de preparação de dados no-code da Dattos, inclusive por meio de processamento de linguagem natural. É isso mesmo, conte com recursos de inteligência artificial, escreva os comandos de transformação que você precisa realizar, e veja a tecnologia trabalhando de forma automatizada para você. Conheça!
Carga: a última etapa do ETL
A etapa de carga é a terceira e última do processo de ETL. Nela, os dados são inseridos em um banco ou arquivo para permitir sua análise e uso por parte dos usuários. Ao longo da carga, é importante definir como os elementos serão organizados e estruturados no repositório centralizado.
Isso envolve a criação de tabelas, índices e outras estruturas de banco de dados para permitir o acesso rápido e eficiente. É importante destacar que a etapa de carga pode ser realizada de diferentes formas.
A execução da tarefa dependerá muito do tipo de projeto de ETL e ferramentas de gestão de dados disponíveis. Algumas das técnicas mais comuns de carga incluem:
- Carga incremental: essa técnica envolve a inserção apenas de novos dados ou dados atualizados desde a última carga. Isso pode economizar tempo e recursos ao realizar a carga de grandes volumes de informações;
- Carga completa: essa técnica envolve a inserção de todos os dados transformados em uma única carga. Essa técnica é útil para projetos menores ou quando a integridade deles não pode ser comprometida;
- Carga em tempo real: essa técnica envolve a inserção de dados em tempo real à medida que eles são gerados ou atualizados. Essa técnica é útil para projetos que exigem a análise imediata de dados em tempo real.
Em geral, a etapa de carga é uma etapa crítica do processo de ETL. Isso porque ela envolve o armazenamento de dados em tempo real, transformados, dentro de um repositório centralizado. Por isso, é importante garantir que os dados sejam inseridos corretamente e que possam ser acessados de maneira precisa.
Qual a importância do ETL para as empresas?
Ter um processo ETL bem definido e executado corretamente pode trazer muitos benefícios para as empresas, incluindo:
- Garantia de qualidade dos dados: é fundamental para garantir que os dados coletados sejam precisos, coerentes e confiáveis. Isso é crucial para a tomada de decisões informadas e precisas em qualquer negócio.
- Redução de erros e inconsistências: com a automatização de processos de ETL, é possível reduzir erros e inconsistências nos dados. Isso pode levar a decisões erradas ou à perda de tempo na correção de erros.
- Possibilidade de integrar diferentes fontes de dados: o processo ETL permite que as empresas integrem dados de diferentes fontes. Isso pode levar a insights valiosos sobre seus negócios e mercado.
Quais os exemplos de aplicação do ETL nas empresas?
Agora que você entendeu o que é ETL mostraremos como ele pode ser utilizado em alguns segmentos empresariais. Continue lendo!
Varejo
Empresas de varejo usam o processo de ETL para coletar dados de vendas de diferentes lojas e canais, como lojas físicas e lojas online. Os dados são extraídos, transformados e carregados em um data warehouse para permitir análises de vendas e estoque em tempo real.
Financeiro
O setor financeiro usa o processo de ETL para coletar dados de diferentes fontes. Alguns exemplos são as transações financeiras, informações de clientes e do próprio mercado em que atuam.
Dessa forma, eles são extraídos, transformados e carregados em alguma ferramenta de ETL que mencionamos. Em seguida, as informações são utilizadas para permitir análises financeiras, previsões e tomadas de decisão.
Saúde
O setor de saúde usa o processo de ETL para coletar dados de pacientes de diferentes fontes. Por exemplo: registros médicos eletrônicos, dispositivos de monitoramento e informações de seguradoras.
Quais as vantagens de usar ETL
Por fim, esses são apenas alguns exemplos de aplicação do processo de ETL. Em geral, a ferramenta é aplicada em qualquer cenário em que dados precisam ser coletados, transformados e carregados em um repositório centralizado para análise e tomada de decisões.
Por isso, saber o que é ETL pode revolucionar a forma que os dados são coletados e tratados na sua empresa. Esse conceito permite que as organizações extraiam esses elementos de diferentes fontes. Em seguida, transformem em informações precisas e detalhadas que servirão, principalmente, para tomar decisões mais acertadas.
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