Conheça o processo ETL e descubra como usar os dados a favor da Inteligência Empresarial

Em um mundo cada vez mais digital, ter acesso a dados confiáveis e de forma tempestiva pode representar um grande diferencial competitivo para as empresas. Por isso, muitas delas utilizam o processo Extraction, Transformation and Loading (ETL), ou seja, Extração, Transformação e Carga, em português.

Esse é um método de coletar, gerenciar e interpretar dados de maneira eficiente com o objetivo de impulsionar o sucesso e fazer com que as decisões sejam fundamentadas em análises assertivas.

Para alcançar isso, o ETL permite que as organizações obtenham informações valiosas de várias fontes de dados, as transformem em um formato adequado e as carreguem em um destino final, como um data warehouse ou um sistema de análise.

Se você é uma pessoa curiosa e quer entender mais sobre o assunto, não deixe de conferir este artigo até o final. Aqui você irá descobrir:

• O que é ETL?;
• Qual a importância do ETL?;
• Etapas do ETL;
• Diferença entre ELT e ETL;
• Vantagens das ferramentas de ETL;
• Casos de uso ETL.

O que é ETL?

O processo de ETL é fundamental na gestão de dados, afinal, ele consiste em extrair, transformar e carregar de forma consistente as informações necessárias para as companhias.

Vale ressaltar que esses tipos de dados podem vir de várias fontes, além de ser possível a sua transformação em um formato adequado e a carga em um sistema de destino conforme a demanda de cada usuário que utiliza as ferramentas de ETL.

Como você já pôde perceber, esse é um processo altamente adaptável e por isso as suas funcionalidades podem ser combinadas e aplicadas de acordo com cada projeto. Mas esse não é o único motivo pelo qual o ETL tem ganhado cada vez mais destaque no mercado. Confira a seguir outros impactos positivos que a sua utilização pode trazer!

Qual a importância do ETL?

Para começar a entender a importância do ETL, é fundamental conhecer sobre os impactos positivos dessa abordagem na integração, na preparação, na qualidade dos dados e no business intelligence. Afinal, ela permite uma análise eficaz e informada porque fornece informações confiáveis e atualizadas.

Por isso, o ETL desempenha um papel fundamental na tomada de decisões estratégicas e no suporte às operações de negócios.

Sendo assim, podemos destacar as principais razões pelas quais essa metodologia é importante para diversas organizações:

Integração de dados 

Em muitas organizações, os dados estão dispersos em várias fontes e sistemas, como bancos de dados, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), sistemas de recursos humanos, arquivos CSV, entre outros.

O ETL permite extrair dados dessas diferentes fontes e integrá-los em um local centralizado, proporcionando uma visão abrangente e consistente para análise.

Embasamento na tomada de decisão 

O ETL também possui um papel importante no que tange ao suporte para a tomada de decisão. Isso porque antes que os dados possam ser analisados, muitas vezes é necessário realizar transformações neles. Como por exemplo:

• Limpeza de dados; 
• Correção de erros; 
• Padronização de formatos; 
• Agregação; 
• Enriquecimento de dados. 

Por permitir a aplicação dessas transformações de maneira sistemática e automatizada, além de garantir que os dados estejam prontos para análise, o ETL é uma das metodologias de destaque no que tange ao fornecimento de informações que embasam a tomada de decisão.

Agilidade na tomada de decisões 

O ETL é muito importante para que as organizações obtenham informações atualizadas e relevantes em tempo hábil. Afinal, ao automatizar o processo de extração, transformação e gerenciamento de dados, ele agiliza o fluxo de informações, fornecendo acesso rápido aos dados necessários para análises e tomada de decisões.

Conformidade e auditoria

Por fim, o ETL também desempenha um papel muito importante ao que tange a conformidade com regulamentos e normas de privacidade de dados.

Isso se dá pelo fato de que ao rastrear e registrar as transformações aplicadas aos dados, essa metodologia fornece uma trilha de auditoria detalhada, o que permite a revisão e a validação de todas as etapas executadas no processo.

Com a facilidade de acompanhar o racional e as execuções por trás dos processos, torna-se mais fácil garantir a conformidade legal e a cibersegurança dos dados sensíveis.

Para garantir que todas as suas importantes aplicações sejam bem-sucedidas, é fundamental que suas etapas sejam corretamente executadas. Por isso, conheça mais sobre cada uma delas a seguir!

Mas antes…

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Etapas do ETL

Durante a execução de um processo baseado no ETL, é preciso ter em mente a sequência cronológica que precisa ser cumprida. Afinal, cada etapa possui sua contribuição individual para que o todo seja bem-sucedido.

Por isso, conheça em detalhes os passos a serem seguidos:

Extração

A etapa de extração é responsável pela obtenção dos dados por meio de várias fontes, como por exemplo: bancos de dados, sistemas legados, arquivos CSV, APIs. Após isso, em geral, eles são copiados para uma área temporária de armazenamento, conhecida como staging area.

As atividades inseridas nessa etapa são:

• Identificação das fontes de dados: verificação de todas as fontes de dados das quais é preciso extrair informações relevantes. Esse é o processo de entender o que será analisado em conjunto e de onde essas informações vem;
• Conexão às fontes de dados: estabelecimento de conexões com as fontes de dados para acessar os mesmos. O processo pode envolver ações como configuração de conexões de rede, autenticação e autorização; 
• Seleção e extração de dados: determinação de quais dados são necessários e, finalmente, a extração deles por meio das respectivas fontes. Para isso, é preciso envolver consultas em bancos de dados, leitura de arquivos, chamadas a APIs ou outras técnicas de extração de dados. 

Transformação 

Após a primeira etapa, chega o momento de submeter os dados a uma série de transformações para prepará-los para análise. Para isso, podem ser necessários processos como:

• Limpeza de dados: o processo pode incluir ações como como o tratando valores ausentes, a remoção de duplicatas e a correção de erros; 
• Padronização e normalização: atividade focada em unificar as unidades de medida e valores, conforme característica das informações a serem trabalhadas;
• Validação: aplicação das regras de validação para garantir a integridade dos dados;
• Filtragem: foco em retirar da base de análise dados indesejados ou irrelevantes;
• Transformações e cálculos: após a limpeza e os demais ajustes, deverão ser feitas as transformações e cálculos nos dados. Para isso, é possível tomar ações como agregações, derivação de novos atributos, aplicação de regras de negócio e formatação; 
• Enriquecimento de dados: inclusão de dados adicionais às informações existentes, como dados geográficos, dados demográficos ou dados externos relevantes; 
• Mapeamento e integração: incorporação dos dados extraídos para uma estrutura de destino. Vale ressaltar que as transformações de dados são aplicadas de acordo com as regras de negócio e os requisitos específicos do projeto. Por isso, para que a segunda etapa seja bem-sucedida é preciso que esses parâmetros estejam bem alinhados e mapeados. 

Carga

Por fim, chega-se à etapa de carga. Nela os dados transformados são carregados no destino final, geralmente um data warehouse ou um banco de dados de análise. Assim, podem ser organizados em estruturas dimensionais que facilitam consultas e análises eficientes. Mas, para que isso seja feito de maneira assertiva, é preciso:

• Preparar o ambiente de destino definindo tabelas, esquemas e outros objetos necessários para armazenar os dados transformados; 
• Carregar os dados transformados no ambiente de destino, por exemplo: anexando dados a conjuntos de dados existentes, criando ou atualizando tabelas; 
• Verificar se os dados foram carregados corretamente, comparando-os com as expectativas e executando testes para garantir a integridade e a qualidade dos dados carregados; 
• Programar o processo ETL para execução regular ou sob demanda, conforme demanda do projeto em específico.

Você já ouviu a respeito do ELT? Esse é um processo que pode ser facilmente confundido com o ETL. Por isso, aprenda a diferenciá-los a seguir!

Diferença entre ELT e ETL

Apesar das siglas ELT e ETL se referirem a diferentes abordagens no processo de integração e preparação de dados, muitas vezes esses termos são confundidos e utilizados de maneira errada. Por isso, é fundamental entender a fundo as similaridades e diferenças entre elas.

Para iniciarmos, o principal ponto precisa ser destacado: as fases de cada uma das abordagens possuem diferentes ordens nas etapas de transformação e carga. Veja:

• ETL: Extração, transformação e carga;
• ELT: Extração, carga e transformação.

Essa pequena alteração pode causar mudanças significativas no que tange ao resultado obtido por meio do processamento de dados.

O ETL é uma abordagem mais tradicional e possui a estrutura que você conheceu no tópico anterior. Por isso, para que você entenda mais a fundo as diferenças das duas abordagens, é preciso conhecer também a sequência do ELT. Veja abaixo!

• Extração (Extract): de maneira similar ao ETL, nesta primeira etapa os dados são extraídos de várias fontes e copiados para uma ou mais áreas temporárias de armazenamentos de dados;
• Carga (Load): de forma diferente ao ETL, no ELT os dados extraídos são diretamente carregados no destino final, antes que eventuais transformações sejam realizadas nessa fase. Esse destino é comumente um data lake, um repositório de dados não estruturados ou semiestruturados que permite armazenar grandes volumes de dados brutos;
• Transformação (Transform): por fim, no ELT, a transformação dos dados ocorre após a carga, já dentro do data lake ou no momento em que a análise é realizada. Nesse momento podem ser utilizadas ferramentas de análise e processamento de big data, como Hadoop e Spark. Elas são usadas para executar as transformações necessárias.

Sendo assim, de maneira geral, o ETL é utilizado quando há a necessidade de transformações complexas e estruturas dimensionais otimizadas para análises, enquanto o ELT é mais adequado para ambientes de big data, nos quais a flexibilidade e a escalabilidade são prioritárias.

Vantagens das ferramentas de ETL

Em geral, as ferramentas ETL (Extração, Transformação e Carga) desempenham um papel fundamental na integração e preparação de dados para análise. Isso acontece pois elas oferecem várias vantagens para a maior parte dos contextos que em empresas que lidam com grandes volumes de dados de diversas fontes estão inseridas.

Para que você entenda mais a fundo os benefícios dessa aplicação, separamos as principais vantagens das ferramentas ETL. Confira!

Integração de dados 

Uma das principais vantagens das ferramentas ETL é a possibilidade que elas oferecem de extrair dados de várias fontes diferentes. Como por exemplo:

• Bancos de dados; 
• Arquivos CSV; 
• APIs. 

Além disso, a forma com que elas podem ser aplicadas é mais um ponto positivo. Afinal, elas fornecem uma maneira eficiente de consolidar e combinar dados de várias fontes em um único local, facilitando a análise e a geração de relatórios do profissional data analyste de outros que possam demandar.

Limpeza e transformação de dados

As ferramentas ETL permitem realizar uma série de operações de limpeza e transformação nos dados extraídos. Dentre elas, é possível destacar:

• Remoção de dados duplicados; 
• Correção de erros; 
• Padronização de formatos; 
• Normalização de valores; 
• Aplicação de regras de negócio; 
• Preparação dos dados para análise. 

Melhoria contínua da qualidade dos dados 

Além de terem impactos quanto à análise de dados, as ferramentas ETL também possuem um papel importante no que tange a melhoria contínua da qualidade. Isso pode ser feito por meio de da identificação para lidar com problemas, como:

• Dados inválidos; 
• Valores ausentes; 
• Dados inconsistentes. 

Sendo assim, torna-se possível garantir que os dados utilizados nas análises sejam confiáveis e precisos.

Rastreabilidade e auditoria

As ferramentas ETL geralmente fornecem recursos de rastreabilidade e auditoria. Com isso, torna-se possível acompanhar o histórico das transformações aplicadas aos dados e garantir a conformidade com regulamentos e a segurança, bem como para solucionar problemas e investigar discrepâncias nos dados.

Automatização de processos 

Outra vantagem trazida pelas ferramentas ETL é a automatização do fluxo de trabalho de integração e preparação de dados. Essa característica reduz a necessidade de intervenção manual, economizando tempo e minimizando erros.

Além disso, os processos podem ser agendados para serem executados em momentos específicos, garantindo a atualização regular dos dados.

Escalabilidade 

Como as ferramentas ETL são projetadas para lidar com grandes volumes de dados, é possível utilizá-la para escalar facilmente à medida que a quantidade de dados aumenta. Afinal, elas são capazes de processar grandes conjuntos de informações de forma eficiente e distribuída, permitindo a integração de dados em tempo real ou em lotes.

Suporte a diferentes formatos e fontes de dados 

As ferramentas ETL oferecem suporte a uma ampla gama de formatos e fontes de dados, como por exemplo:

• Bancos de dados relacionais; 
• Bancos de dados NoSQL; 
• Arquivos CSV, Excel, JSON e/ou XML. 

Com essa alta adaptabilidade, as organizações podem trabalhar de maneira conjunta e otimizada com dados provenientes de diferentes sistemas e plataformas. Por isso, chegou a hora de conhecer aplicações práticas do ETL. Veja no próximo tópico!

Casos de uso ETL

Como você já sabe, o ETL pode ser utilizado em diversos contextos. Afinal, é um método finalmente adaptável e eficaz. Por isso, separamos exemplos práticos de sua aplicação. Confira!

Integração de dados

Um caso comum de uso de ETL é a integração de dados de várias fontes em um único sistema. Afinal, é possível extrair dados de bancos de dados diferentes, arquivos CSV e feeds de API, transformá-los para ter um formato consistente e, em seguida, carregá-los em um data warehouse centralizado.

Exemplo: uma empresa de varejo precisa integrar dados de vendas de várias lojas físicas, bem como de uma loja online. Para isso, o ETL pode ser usado para extrair os dados de vendas de cada fonte, combiná-los em um formato padronizado e carregá-los em um data warehouse para análise de desempenho. Inclusive, aplicando a computação na nuvem.

Construção de um data warehouse

O ETL é essencial para a construção e manutenção de data warehouses, ou seja, um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados históricos e atuais de várias fontes. Depois desse processo, será possível fazer análises e gerar relatórios.

Exemplo: uma companhia de telecomunicações deseja criar um data warehouse para armazenar dados de faturamento, chamadas e planos de clientes. Para isso, usam o ETL para extrair esses dados de seus sistemas internos, transformá-los em um formato adequado e carregá-los para análise de negócios e tomada de decisões.

Migração de dados

Durante a migração de sistemas, é necessário transferir os dados existentes do sistema antigo para o novo. Nesse cenário, o ETL pode ajudar a extrair os dados do sistema antigo, transformá-los conforme necessário e carregá-los no novo sistema. Isso garante que os dados sejam movidos com segurança e eficiência, sem perder sua integridade ou estrutura.

Exemplo: uma empresa decide migrar seu sistema de gerenciamento de clientes para uma nova plataforma. Para isso, é possível utilizar o ETL para extrair os dados dos clientes do sistema antigo, realizar conversões de formato, se necessário, e carregá-los na nova plataforma, garantindo uma transição suave e sem perdas.

Limpeza e normalização de dados

Muitas vezes, os dados coletados de diferentes fontes podem conter erros, duplicatas ou estar em formatos incompatíveis. O processo de ETL é usado para limpar e normalizar esses dados, removendo duplicatas, corrigindo erros e garantindo que os dados sejam consistentes e compatíveis para uso em aplicativos e análises posteriores.

Exemplo: uma agência de marketing possui dados de contato de clientes provenientes de várias fontes, como formulários da web e importações de listas. Por isso, podem usar o ETL para padronizar os formatos de endereço, remover entradas duplicadas e corrigir erros de digitação. Garantindo, assim, que seus dados estejam corretos e prontos para campanhas de marketing direcionadas.

Atualização de dados em tempo real

Em alguns casos, é necessário manter os dados atualizados em tempo real. O ETL pode ser usado para capturar as alterações feitas nas fontes de dados em tempo real, transformá-las conforme necessário e carregá-las nos sistemas de destino, garantindo que os dados estejam sempre atualizados e disponíveis para uso.

Exemplo: um serviço de monitoramento de mídia social coleta dados de várias plataformas em tempo real. Sendo assim, usam o ETL para processar e transformar esses dados à medida que chegam, atualizando constantemente no data warehouse com as informações mais recentes para análise e geração de relatórios em tempo real.

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