ETL para iniciativas de data warehouse: um olhar mais atento

By |2022-04-20T10:18:56+00:00Dezembro 3rd, 2020|

As estatísticas mostram que cerca de 44 zetabytes (ou seja, 44 trilhões de gigabytes) de dados foram criados globalmente no início de 2020. Vivemos em uma era digital em que os dados são um ativo como o ouro, e as empresas que não conseguem utilizar seus dados de forma eficaz apenas se encontram em desvantagem competitiva.

Considerando isso, não é nenhuma surpresa que os data warehouses são uma parte inestimável do mais de 70% das empresas. Com as empresas agora lidando com terabytes e petabytes de dados, as técnicas tradicionais de relatório com sistemas OLTP não são mais suficientes e é aí que surge a necessidade de data warehouses.

Se sua organização está planejando construir um data warehouse, você deve entender que ETL (Extrair, Transformar e Carregar) é e como funciona a camada ETL em um data warehouse. Continue lendo para aprender mais sobre um dos blocos de construção de qualquer data warehouse ETL.

Entendendo ETL e Data Warehousing

ETL para data warehouse

A arquitetura de armazém de dados consiste em várias camadas, ou camadas, pelos quais os dados passam. Seus dados residem em vários sistemas de origem, como aplicativos da web e em nuvem, bancos de dados, sistemas legados e muito mais. A partir desses sistemas de origem, você reúne e transforma seus dados em um banco de dados de teste e os move para seu data warehouse para relatórios e análises. Esta é a visão de alto nível de como os dados fluem em uma arquitetura de data warehouse.

Tem vários tipos de arquiteturas de data warehouse, mas o mais comum é o arquitetura de três camadas que consiste nas seguintes camadas:

  • Camada inferior: É aqui que existe o banco de dados do data warehouse. Nesta camada, os dados são reunidos, limpos, transformados e carregados dos sistemas de origem.
  • Camada intermediária: É aqui que existem os servidores OLAP para o data warehouse, que fornecem uma visão abstrata do banco de dados. Aqui, os dados são transformados em uma estrutura adequada para análise.
  • Camada superior: Esta é a camada de front-end acessível aos usuários finais e consiste nas ferramentas e APIs que podem ser usadas para relatórios, visualização ou análise dos dados.

Dessa forma, é importante saber que a qualidade de um data warehouse depende de quão uniforme e confiável os dados fluem entre essas camadas. É aqui que o ETL desempenha um papel vital. Cada vez que você deseja mover dados de uma camada para outra, deve implantar um pipeline de ETL. Esta é a razão de um eficaz Desenvolvimento ETL processo é fundamental para o sucesso de qualquer iniciativa de armazenamento de dados.

O que é ETL em Data Warehouse?

A seção acima discutiu como a camada inferior de um data warehouse coleta dados de diferentes fontes. Mas como todos os dados chegam a essa camada? Por meio do ETL.

ETL é o termo coletivo para um conjunto de processos usados ​​para construir uma fonte de dados unificada para um negócio. Para explicar o processo ETL em um data warehouse, mais adiante, aqui está uma análise de como funciona o processo ETL:

  • Extrato: A primeira etapa recupera e combina dados de todos os sistemas de origem para processamento posterior.
  • Transformar: A segunda etapa limpa, formata e estrutura os dados para que os dados padronizados sejam carregados no data warehouse. A transformação de dados é essencial porque sistemas de origem díspares podem ter dados em diferentes formatos e estruturas. Por exemplo, em um sistema, o nome completo de um cliente pode ser armazenado junto na mesma coluna, enquanto em outro sistema, o nome do cliente pode ser armazenado em colunas separadas para primeiro, meio, e último No estágio de transformação, os dados são convertidos em um formato consistente para carregá-los no data warehouse.
  • Carga: O estágio final é onde os dados são movidos dos sistemas de origem (ou área de teste) para o data warehouse.

Ferramenta ETL de integração de dados

Como carregar dados em um data warehouse?

Existem diferentes técnicas que você pode usar para carregar, mas as mais utilizadas são:

  • Carga máxima: Uma carga completa, também conhecida como carga destrutiva, envolve a remoção ou exclusão de todos os registros do data warehouse e, em seguida, recarregar tudo do zero. Essa abordagem permite uma implementação simples e rápida e garante a integridade dos dados em todos os casos (já que os dados são replicados diretamente dos sistemas de origem a cada vez). No entanto, também existem algumas desvantagens, sendo a mais óbvia os longos tempos de carregamento envolvidos. Imagine ter milhões de linhas de dados e carregar todos eles a cada vez, sempre que seu data warehouse precisar ser atualizado.
  • Carga incremental: Na abordagem de carregamento incremental, você só grava novos dados ou dados que foram alterados desde o último carregamento. Essa abordagem acelera o processo de carregamento em comparação com o carregamento total, pois o tamanho dos dados a serem gravados é muito menor. Você também pode usar essa abordagem para preservar o histórico de dados. No entanto, a desvantagem é que a carga incremental requer a configuração de um mecanismo complexo para ser implementado corretamente.

Qual é a diferença entre ETL e Data Warehousing?

A diferença entre um data warehouse e ETL é básica. O processo de ETL empurra os dados para um data warehouse, enquanto o data warehouse serve como um local de coleta ou armazenamento para todos os dados da organização.

O papel do ETL no data warehouse: por que o ETL é importante no data warehouse?

Agora que você sabe que o ETL é um dos componentes principais do processo de armazenamento de dados, vamos esclarecer sua importância no construindo a arquitetura DW.

Garante resultados de alta qualidade

A primeira etapa de qualquer iniciativa de data warehouse é descobrir e planejar como você processará as entradas (ou seja, dados dos sistemas de origem) e gerará as saídas desejadas (business intelligence e análises). As empresas precisam de um camada ETL confiável e eficiente para extrair e combinar dados de várias fontes de dados em seu data warehouse. Se o processo ETL não for desenvolvido corretamente, ele pode afetar diretamente a qualidade dos insights de seu data warehouse.

Prepara Dados para Vários Níveis da Arquitetura

A função do ETL não se limita apenas a uma parte da arquitetura do data warehouse, mas é um componente-chave em todas as transferências de dados. Por exemplo, ao mover dados dos sistemas de origem para um servidor temporário, você cria um fluxo ETL; ao mover dados do servidor de teste para o data warehouse, você cria outro fluxo ETL. Portanto, é uma parte crucial de vários estágios em seu projeto de armazenamento de dados.

Permite agendamento de trabalho e automação de processos

Codificar e preparar fluxos de dados e fluxos de trabalho pode ser uma tarefa complexa e demorada, pois envolve construir e juntar vários componentes de seu data warehouse. O processo envolve não apenas a criação de scripts ETL e consultas SQL, mas também a contabilização do agendamento de trabalhos (para carregamento automatizado de dados), garantia de qualidade de dadose monitoramento do processo. É por isso que é recomendado usar uma ferramenta ETL para automatizar e simplificar o projeto e a implementação de processos ETL para seu data warehouse.

Considerações de ETL para uma iniciativa de data warehouse

Projetando processos ETL para armazenamento de dados apresenta vários desafios para as equipes de TI. É importante compreender e abordar o seguinte ao desenvolver os processos ETL para sua iniciativa de data warehouse.

Entenda as fontes de dados

É uma boa prática projetar um data warehouse flexível a mudanças estruturais. Isso significa que o design final do seu data warehouse deve ser capaz de lidar com todos os tipos de dados recebidos, mesmo quando novas fontes e fluxos de dados são adicionados ao seu ecossistema de negócios. Para conseguir isso, seu ETL ou ferramenta de armazenamento de dados deve ter a capacidade de fazer alterações rapidamente nos processos de ETL após sua implantação.

Você pode ter dados vindos de vários sistemas de banco de dados, como MS SQL e Oracle SQL, diferentes aplicativos SaaS, como QuickBooks e HubSpot, e arquivos simples, como CSVs e arquivos de texto. Você precisa identificar todas essas fontes, traçá-las de acordo com seu tipo, entender como irá extrair dados dessas fontes e listar os formatos e a estrutura dos dados usados. Você precisa entender onde residem seus dados e como eles variam para executar o processo de ETL do banco de dados com precisão.

Determine como transformar os dados

Depois de saber sobre suas fontes e tipos de dados, decida como seus dados serão transformados e armazenados em seu data warehouse. Continuando com o exemplo anterior, neste estágio, você especifica se deseja armazenar o nome completo do cliente em uma única coluna ou como colunas separadas (para nome, nome do meio e sobrenome). Da mesma forma, você precisa determinar o que fazer com valores de dados ausentes e incorretos e como corrigir inconsistências e melhorar a qualidade geral dos dados recuperados das fontes de dados.

Você precisará aplicar várias transformações em diferentes estágios do pipeline ETL. Para isso, certifique-se de que suas ferramentas ETL tenham transformações integradas ou mecanismos de suporte para validar, limpar e converter adequadamente os dados de origem na forma final antes de carregá-los em seu data warehouse.

Melhores práticas para gerenciar data warehouse de alto volume

Decida sobre como projetar e desenvolver o pipeline de ETL

Após as considerações de design, você deve decidir como irá desenvolver seus pipelines de ETL. Você pode fazer isso de duas maneiras:

  1. Escrevendo código para o pipeline ETL: Essa abordagem envolve uma equipe dedicada de arquitetos de dados e engenheiros trabalhando no desenvolvimento de pipelines de ETL. Envolve escrever longas linhas de código e scripts para recuperar, transformar, limpar e carregar seus dados no data warehouse. A vantagem é que você tem melhor controle sobre como cada elemento do processo ETL funciona. No entanto, essa abordagem envolve longos tempos de desenvolvimento, implementações errôneas, altos requisitos de manutenção e problemas de desempenho.
  2. Usando uma ferramenta ETL de terceiros: Ferramentas ETL são soluções especializadas equipadas com recursos e funcionalidades incorporados para construir seus pipelines ETL em um ambiente de desenvolvimento intuitivo e sem código. Com uma ferramenta ETL, você obtém um mecanismo ETL de alto desempenho, uma variedade de recursos prontos para transformações e automação de processos, conectores nativos para uma ampla variedade de fontes, levando a tempos de desenvolvimento mais rápidos, maior flexibilidade e economia de custos.

Construindo um Pipeline ETL Integrado para Seu Data Warehouseprocesso de data warehouse

O método exato para construir um pipeline de ETL para vários estágios de seu data warehouse varia de acordo com seus requisitos de negócios. No entanto, aqui estão algumas etapas e diretrizes gerais que você pode seguir para sua iniciativa:

  1. Prepare um conjunto de dados para valores aceitáveis: Analise suas fontes de dados e prepare uma lista de valores permitidos para seus campos de dados. Por exemplo, para o estado civil, os valores podem ser solteiro, casado, separado e assim por diante.
  2. Extrair dados: Recupere e combine dados de todas as suas fontes de dados em um único formato para processamento posterior. O processo de extração de dados em ETL varia de fonte para fonte. Por exemplo, você pode querer consumir APIs para recuperar dados de aplicativos SaaS, enquanto pode exportar registros para CSV ou consultar dados diretamente de bancos de dados relacionais.
  3. Limpe e desduplique os dados: Depois de extrair os dados, desduplique-os para evitar gravar os mesmos registros de dados várias vezes e evitar redundância. Em seguida, use o conjunto de dados que você preparou na primeira etapa acima para validar e limpar os dados. Por exemplo, se você tiver um campo de dados com o estado civil 'Nenhum', você pode definir o fluxo para rejeitar ou descartar tais registros para garantir a correção dos dados.
  4. Aplicar transformações: Com base no design de seu data warehouse, aplique transformações para agregar ou, de outra forma, alterar seus valores de dados para corresponder à saída necessária. Por exemplo, para armazenar o nome completo como uma única coluna, assegure-se de que os registros sejam transformados para que os campos de nome sejam sempre concatenados.
  5. Hospedagem de dados na área de teste: Embora esta seja uma etapa opcional, geralmente é recomendado carregar seus dados transformados em uma área de preparação antes de movê-los para o data warehouse. Essa camada torna mais fácil diagnosticar quaisquer problemas com os dados e reverter as alterações, se necessário.
  6. Carregue os dados no data warehouse: Usando a técnica de carregamento mais adequada (carregamento total ou carregamento incremental), mova os dados transformados para o data warehouse. Você pode fazer isso de hora em hora, diariamente, semanalmente ou com qualquer frequência necessária para atender aos seus requisitos de negócios.

Melhorando o desempenho de processos ETL em data warehouse

Soluços e problemas em qualquer parte do pipeline de ETL podem ser motivo de preocupação para as empresas. Várias coisas podem dar errado nessa área, mas uma das mais assustadoras são os problemas de desempenho. Portanto, otimizar os processos de ETL em data warehouses é crucial.

O que você pode fazer quando se depara com problemas de desempenho em seus processos de ETL? Aqui estão algumas dicas de otimização eficazes:

  • Use cargas incrementais: Se você estiver lidando com grandes volumes de dados, é recomendável usar cargas incrementais porque carregar gigabytes e terabytes de dados a cada vez com uma carga completa pode prejudicar seus sistemas e seu desempenho geral. Embora o carregamento de incremento exija mais trabalho de preparação para desenvolver e automatizar o processo, ele pode ajudá-lo a melhorar o desempenho significativamente.
  • Remova os pontos de dados irrelevantes: Você nem sempre precisa armazenar tudo em seu data warehouse. Identificar e remover campos de dados estranhos de seu pipeline de ETL pode ajudar a resolver problemas de desempenho. Por exemplo, suponha que você tenha arquivos e imagens armazenados em bancos de dados transacionais com pouco ou nenhum valor analítico. Nesse caso, você pode cortá-los durante a fase de extração do pipeline.
  • Identifique e resolva os gargalos: Monitore os logs de seus processos ETL e observe o tempo gasto por cada estágio e o número de registros processados ​​junto com o uso do hardware. Você pode encontrar diferentes tipos de gargalos em um pipeline de ETL, e cada um precisa ser tratado de forma diferente. Aqui estão dois exemplos:
    • Sua CPU pode estar com 100% da capacidade ao executar o trabalho ETL, enquanto a memória e o uso de disco são mínimos, o que indica que você pode dimensionar o desempenho atualizando ou acelerando sua CPU.
    • Você pode notar que extrair ou gravar registros de uma tabela específica no banco de dados sempre leva mais tempo do que outras. Isso indicaria um problema com a própria tabela, como a falta de índices ou partições. Você pode melhorar o desempenho otimizando essas tabelas em seu banco de dados de origem ou destino.

Astera Centerprise: Ferramenta ETL End-To-End para Data Warehouse

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