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O que é ETL e por que é importante a sua utilização?

O mundo de administração de dados está evoluindo rapidamente e, para as organizações, essas informações se tornaram um bem ainda mais valioso no auxílio ao processo de decisão. É nesse contexto que ocorre o processo de ETL.   

Em um breve passado, não havia menção para o termo ETL, apesar de muitas organizações já utilizarem esse processo. Hoje, termos como Data Warehouse (DW), Data Lake e Big Data fazem parte do vocabulário comum das empresas. E não é por menos, o gerenciamento de dados traz grandes oportunidades para o desenvolvimento das organizações, possibilitando conhecer a sua empresa, seus clientes e seu potencial.  

Para isso, é necessário fazer com que os seus dados brutos sejam organizados no processo de ETL, de modo a fornecer insights acionáveis ​​aos tomadores de decisão. A sigla ETL vem do inglês Extration, Transformation, Loading (extração, transformação e carga) e refere-se a um conjunto de processos para a utilização de Data Warehouse, um banco de dados que permite análises avançadas. O ETL visa trabalhar toda a parte de extração de dados de fontes externas, realizar a transformação desses dados para atender as necessidades de negócio e efetivar a carga desses dados para dentro do Data Warehouse.

O Data Warehouse é um ambiente destinado ao armazenamento de dados para acionamento em qualquer momento. Em qualquer iniciativa de DW, aplicar o processo de ETL é fundamental e deve ter escalabilidade, ser de fácil manutenção e ter um planejamento cuidadoso para não comprometer os sistemas transacionais (ou Online Transaction Processing – OLTP) das empresas. 

A importância do processo de ETL está também relacionada com a sua versatilidade, podendo ser aplicado em bancos de dados simples, como o SQL, e em bancos mais complexos, como uma nuvem de Big Data.

O ETL é comumente utilizado em Data Warehouse para ambiente de BI, mas é possível fazer uso de suas ferramentas em qualquer tipo de trabalho de importação, exportação e transformação para outro ambiente de banco de dados ou para outras necessidades de negócios.

Os projetos de Data Warehouse costumam consolidar dados das mais diferentes fontes, sendo mais comum serem em banco de dados relacionais ou flat files (arquivos simples). Os sistemas de ETL devem ser capazes de se comunicar com as mais diferentes bases de dados e ler os mais diversos tipos de formatos de arquivos.

O processo de ETL permite definir a qualidade e a forma com que os dados serão manipulados para que se tenha uma informação compreensível e confiável. Também serve para traçar uma estratégia de usabilidade ao estabelecer regras para a manipulação, padronizando e garantindo o aproveitamento dessas informações. Como funciona o processo de ETL?

O processo de ETL funciona em 3 etapas:  

  1. Extração; 
  2. Transformação; 
  3. Carregamento. 

Confira, a seguir, as características de cada uma dessas etapas.

Primeira fase: Extração

Fase destinada à extração de dados SQL. É o momento em que é realizada a análise preliminar através da organização dos dados, convertendo-os em um formato único, com a finalidade de padronização.

Segunda fase: Transformação 

É o momento em que ocorre a adaptação e a limpeza das informações, reunindo somente o que efetivamente será aproveitado para análise. Nessa etapa são criados os filtros, de modo que as informações sejam agrupadas conforme critérios específicos para futuras análises

Terceira fase: Carregamento

Nesta fase do processo é onde os dados organizados são transferidos para um novo repositório. A tabela é duplicada com a informação tratada e corrigida para impedir novos fluxos de desvio de informação. 

Necessariamente, o ETL não é executado em um único ambiente de tratamento informacional, podendo haver diversas aplicações para todo o processo.Uma ação muito importante é analisar a janela de operação do ETL, pois não é a qualquer momento que ele deverá ser executado. Deve-se analisar o seu período de execução e definir o alcance dos dados que o ETL irá abranger, para que se tenha sucesso no processo. Onde usar o processo de ETL? O processo de ETL geralmente é usado em:  

  • Armazenamento de dados; 
  • Machine learning e inteligência artificial; 
  • Integração de dados de marketing; 
  • Integração de dados de Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês);
  • Réplica de banco de dados;
  • Migração para nuvem. 

Confira abaixo.

Armazenamento de dados

Geralmente usado para mover os dados para um banco de dados em que várias origens são combinadas para análise.

Machine learning e inteligência artificial

No aprendizado de máquina, o sistema aprende usando técnicas de inteligência artificial e o ETL atua para mover os dados para um local único com finalidade exclusiva para o machine learning.

Integração de dados de marketing

O ETL atua na coleta e preparo dos dados, envolve mover todos os seus dados de marketing, como clientes, redes sociais e dados de análise da web.

Integração de dados de Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês)

Uma rede de objetos cotidianos físicos, capaz de reunir e de transmitir dados. O ETL ajuda a mover os dados de várias origens de IoT para um único lugar onde você pode analisá-los.

Réplica do banco de dados

O intuito é realizar uma cópia dos dados para a nuvem, pegando os dados dos seus bancos de origem (como Oracle, Cloud SQL para MySQL, Microsoft SQL Server, Cloud SQL para PostgreSQL, MongoDB, etc). Isso pode ser uma operação única ou um processo contínuo à medida que seus dados são atualizados, e o ETL pode ser usado para replicar os dados.

Migração para a nuvem

Usa-se o processo de ETL para executar as migrações dos dados para nuvem. ETL uma ótima solução para seu negócio![/wgl_double_headings][vc_column_text]Conforme vimos, o processo de ETL possibilita a unificação dos dados, permitindo a implementação de uma estratégia de BI para utilização futura. Identificar padrões por meio dos dados é fundamental, pois resulta na compreensão de comportamentos que viabilizam as decisões do negócio.

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Por Thais Naberezny

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