Processo ETL e as etapas de transformação para sua implementação

By |2022-04-20T10:23:03+00:004 de fevereiro de 2020|

O mundo do gerenciamento de dados está evoluindo rapidamente; a indústria agora está quase irreconhecível em comparação com o que era há meia década. Se dermos uma olhada em um passado não tão distante, muito poucas pessoas tiveram a resposta para “o que é o processo ETL”. Termos como processo automatizado de ETL, data mart, data lake ou warehousing seriam incompreensíveis para a maioria das pessoas, ou pior, uma palavra da moda que as pessoas usam para soar mais inteligente.

Mas o que é ETL? Simplificando, é o processo pelo qual um usuário extrai, transforma e carrega dados para seus respectivos destinos.

No mundo moderno, é fundamental prestar atenção aos avanços tecnologia de gerenciamento de dados está fazendo e as oportunidades potenciais que apresenta para uma empresa. Atualmente, as empresas estão transbordando de dados brutos que precisam desesperadamente ser examinados. O verdadeiro desafio é organizar os dados no processo de ETL para fornecer insights acionáveis ​​aos tomadores de decisão.

Bons dados facilitam melhores decisões e usando as ferramentas certas para gerenciar o Processo ETL, é uma maneira poderosa de fazer isso. Portanto, para uma visão precisa, os dados no processo ETL precisam estar livres de erros.

Este blog explicará o processo de ETL de dados e sua importância. Vamos começar definindo ETL.

O que é o processo ETL?

Simplificando, o processo de ETL de dados é extração e compilando dados brutos, transformando para torná-lo inteligível, e carregamento em um sistema de destino, como um banco de dados ou data warehouse, para fácil acesso e análise. ETL, abreviação de Extract, Transform, Load, é um componente importante no ecossistema de dados de qualquer empresa moderna e é usado principalmente para processamento OLAP em um data warehouse. O processo de ETL de dados é o que ajuda a quebrar os silos de dados e torna o acesso aos dados mais fácil para os tomadores de decisão.

Como os dados provenientes de várias fontes têm um esquema diferente, cada conjunto de dados deve ser transformado de maneira diferente antes de utilizar BI e análises. Por exemplo, se você estiver compilando dados de sistemas de origem como SQL Server e Google Analytics, essas duas fontes precisarão ser tratadas individualmente com todo o processo de ETL. O processo de ETL de dados aumentou em importância desde que a análise de big data se tornou uma parte necessária de todas as organizações.

Implementação do processo ETL: três etapas fáceis

A sigla ETL pode ser dividida em três fases que implementam todo o processo.

  1. E - Extração
  2. T - Transformação
  3. EU - Carregando

Processo ETL

Vamos mergulhar e aprender como converter dados brutos em insights por meio do processo ETL de dados de três etapas.

1st Etapa - Extração

Antes de começar a organizar seus dados, a primeira etapa no processo de ETL de dados é extrair ou extrair os dados de todas as fontes relevantes e compilá-los. Este requisito e processo de coleta de ETL incluirá a preparação necessária para realizar a integração de dados. As fontes de dados podem incluir dados de várias fontes: bancos de dados no local, Sistemas de CRM, plataformas de automação de marketing, data warehouses em nuvem, arquivos não estruturados e estruturados, aplicativos em nuvem e quaisquer outras fontes das quais você deseja obter insights por meio de processamento analítico.

Depois que todos os dados críticos forem consolidados, você notará que os dados de diferentes fontes são datados e estruturados em diferentes formatos. Nesta etapa, os dados compilados devem ser organizados de acordo com data, tamanho e fonte para se adequar ao processo de transformação. Um certo nível de consistência é necessário em todos os dados a serem alimentados no sistema e convertidos na próxima etapa. A complexidade desta etapa pode variar significativamente, dependendo dos tipos de dados, do volume de dados e das fontes de dados.

Etapas de extração de ETL

  • Compile dados de fontes relevantes.
  • Organize os dados para torná-los consistentes.

2º Passo - Transformação

Transformação de Dados é a segunda etapa do processo ETL em data warehouses. Na primeira etapa, foi realizada a implantação do ETL. Agora, na segunda fase ETL, a transformação ETL é realizada: os dados extraídos das fontes são compilados, convertidos, reformatados e limpos na área de teste para serem alimentados no banco de dados de destino na próxima etapa.

A etapa de transformação envolve a execução de uma série de funções e a aplicação de conjuntos de regras aos dados extraídos para convertê-los em um formato padrão para atender aos requisitos de esquema do banco de dados de destino. O nível de manipulação necessário em Transformação ETL depende exclusivamente dos dados extraídos e das necessidades do negócio. Inclui validação de dados, bem como rejeição, se não forem aceitáveis.

As fontes de dados de qualidade não exigirão muitas transformações, enquanto outros conjuntos de dados podem exigir significativamente. Para atender aos requisitos técnicos e comerciais de seu banco de dados de destino, você pode submetê-lo a várias técnicas de transformação.

Etapas de transformação de ETL

  • Converta dados de acordo com os requisitos de negócios.
  • Reformate os dados convertidos para um formato padrão para compatibilidade.
  • Limpe dados irrelevantes dos conjuntos de dados.
    • Classifique e filtre os dados.
    • Limpar informações duplicadas.
    • Traduzir onde necessário.

3º Passo - Carregamento

A etapa final no processo de ETL de dados de três etapas é carregar os conjuntos de dados que foram extraídos e transformados anteriormente no banco de dados de destino. Existem duas maneiras de fazer isso; a primeira é uma rotina de inserção SQL que envolve a inserção manual de cada registro em cada linha de sua tabela de banco de dados de destino. A outra abordagem de carregamento usa um carregamento em massa de dados, reservado para o carregamento massivo de dados.

A inserção de SQL pode ser lenta, mas realiza verificações de qualidade de dados com cada entrada. Embora o carregamento em massa seja muito mais rápido para carregar grandes quantidades de dados, ele não considera a integridade dos dados para todos os registros. O carregamento em massa é ideal para conjuntos de dados que você tem certeza de que não contêm erros.

Etapas de carregamento de ETL

  • Carregue conjuntos de dados bem transformados por meio de carregamento em massa.
  • Carregue conjuntos de dados questionáveis ​​através do SQL Inserts.

Significado do processo ETL nos negócios

Existem algumas razões para abraçando o processo de extração de ETL dentro da sua organização. Vamos discutir algumas das principais vantagens:

Maior inteligência de negócios

O papel do processo de extração, transformação e carregamento em uma organização é de grande importância, pois permite uma tomada de decisão bem informada e mais rápida.

Tecnologia ETL essencialmente melhora o nível de acesso que você tem aos seus dados. Você pode obter os conjuntos de dados mais relevantes para todas as decisões de negócios que você precisa tomar para ajudá-lo. Isso impacta diretamente seus empreendimentos operacionais e estratégicos, dando a você uma vantagem. Com insights baseados em dados ao seu alcance, você pode preparar o caminho para o seu negócio e dar o suor à concorrência.

Maior ROI

Gerenciar grandes volumes de dados não é uma tarefa fácil. Sem o processo de ETL de dados, para organizar os dados e torná-los inteligíveis, uma empresa estaria desperdiçando recursos coletando dados. A implementação da camada de processo ETL significa que você pode colocar todos os dados coletados em bom uso, permitindo assim uma maior geração de receita. Na verdade, a International Data Corporation conduziu um estudo que revelou que as implementações de ETL atingiram uma mediana de 5 anos ROI de 112% com um retorno médio de 1.6 anos.

Desempenho escalável

À medida que a empresa cresce e a dinâmica do mercado muda, o mesmo ocorre com os recursos da sua organização e a tecnologia que ela emprega. A infraestrutura do sistema ETL permite que você adicione outras tecnologias, simplificando os processos de dados subsequentes. Além disso, várias ferramentas de aprimoramento de desempenho vêm como um complemento para o processo ETL no data warehouse. Isso inclui as ferramentas para extrair dados não estruturados, soluções de virtualização de dados e plataformas de armazenamento de dados automatizadas.

Processo de documento ETL

Existem alguns requisitos de ETL que são necessários para agilizar o processo de dados. É importante que você crie documentação externa contendo todas as etapas e mapas de dados para cada configuração. Esses mapas de dados devem ter gráficos, incluindo dados de origem, conjuntos de dados de destino e informações resumidas para cada etapa do processo de ETL de dados.

O documento ajudará a corrigir erros mais rapidamente e permitirá que iniciantes aprendam o processo de ETL facilmente.

Os dados coletados por meio do processo de extração de ETL fornecem um contexto histórico detalhado de seus negócios para os tomadores de decisão. Sabendo o que é ETL e por que ele é importante, é aconselhável que uma ferramenta de ETL válida esteja presente no baú de cada empresa que almeja um processo de ETL eficiente para capturar a vantagem dos dados.

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