O mundo do gerenciamento de dados tem evoluído rapidamente; a indústria agora está quase irreconhecível em relação ao que era há meia década. Se dermos uma olhada em um passado não tão distante, pouquíssimas pessoas tiveram a resposta para “O que é o processo ETL”. Termos como processo ETL automatizado, 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 inteligentes.
Mas o que é ETL? Simplificando, é o processo pelo qual um usuário extrai, transforma e carrega dados para um destino.
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 ser analisados desesperadamente. O verdadeiro desafio é obter insights por meio desses dados; um processo ETL torna isso possível.
Bons dados facilitam melhores decisões e usar as ferramentas certas para gerenciar o processo de ETL é uma maneira poderosa de fazer isso.
Este blog explicará o processo ETL em detalhes e como ele pode ajudar as organizações a crescer. Vamos começar definindo ETL.
O que é o Processo ETL?
O processo ETL inclui 3 etapas: extrair, transformar e carregar. Etapas adicionais incluem validação e análise de dados. O processo ETL envolve 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 Extrair, Transformar e Carregar, é um componente importante no ecossistema de dados de qualquer empresa moderna. O ETL ajuda a quebrar silos de dados e facilita o acesso aos dados para os tomadores de decisão.
Como os dados 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 devem ser tratadas individualmente ao longo do processo de ETL. A importância desse processo aumentou 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.
- E - Processo de
- T - Transformação
- EU - Carregando
Vamos mergulhar e aprender como converter dados brutos em insights por meio do processo ETL de três etapas.
1st Etapa - Extração
Antes de começar a organizar seus dados, a primeira etapa no processo de ETL é obter ou extrair os dados de todas as fontes relevantes e compilá-los. Esta etapa incluirá a preparação necessária para realizar a integração de dados. As fontes podem incluir dados de várias fontes: bancos de dados no local, sistemas de CRM, plataformas de automação de marketing, armazéns de dados em nuvem, arquivos não estruturados e estruturados, Aplicativos em nuvem, e quaisquer outras fontes das quais você deseja obter insights.
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 por data, tamanho e origem para atender o processo de transformação. É necessária consistência 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
- Compilar dados de fontes relevantes
- Organize os dados para torná-los consistentes
2º Passo - Transformação
Transformação de dados é a segunda etapa do processo ETL. A segunda fase envolve transformação; os dados extraídos das fontes são compilados, convertidos, reformatados e limpos na área de preparação para serem inseridos 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 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 exigido em Transformação ETL depende exclusivamente dos dados extraídos e das necessidades do negócio. Inclui validação e rejeição de dados.
Fontes de dados de qualidade não exigirão muitas transformações, enquanto outros conjuntos de dados podem exigir isso significativamente. Você pode submetê-lo a várias técnicas de transformação para atender aos requisitos técnicos e comerciais do seu banco de dados de destino.
Etapas de transformação de ETL
- Converter dados de acordo com os requisitos de negócios
- Reformate os dados convertidos para um formato padrão para compatibilidade
- Limpar dados irrelevantes dos conjuntos de dados
- Classificar e filtrar dados
- Limpar informações duplicadas
- Traduza quando necessário
3º Passo - Carregamento
A etapa final no processo ETL de três etapas é carregar os conjuntos de dados extraídos e transformados 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 da tabela de banco de dados de destino. A outra abordagem de carregamento usa uma carga de dados em massa reservada para carregamento de dados em massa.
A inserção 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 cada registro. O carregamento em massa é ideal para conjuntos de dados que você tem certeza de que estão livres de erros.
Etapas de carregamento de ETL
- Carregar conjuntos de dados transformados por meio de carregamento em massa
- Carregar conjuntos de dados questionáveis por meio de inserções SQL
Significado do processo ETL nos negócios
Existem algumas razões para adotar o processo ETL em sua organização. Vamos discutir algumas das principais vantagens:
Maior inteligência de negócios
O papel do processo ETL em uma organização é de grande importância, pois permite uma tomada de decisão bem informada e mais rápida.
A tecnologia ETL melhora essencialmente o nível de acesso que você tem aos seus dados. Você pode obter os conjuntos de dados mais relevantes para cada decisão de negócios que deve tomar para ajudá-lo. Isso afeta diretamente seus empreendimentos operacionais e estratégicos, dando a você uma vantagem. Você pode preparar o caminho para o seu negócio com insights orientados por dados e fazer sua concorrência suar.
Maior ROI
Gerenciar grandes volumes de dados não é tarefa fácil. Sem o processo ETL para organizar os dados e torná-los inteligíveis, uma empresa estaria desperdiçando recursos valiosos na coleta de dados. A implementação da camada de processo ETL significa que você pode colocar todos os dados coletados em bom uso, permitindo assim maior geração de receita. A International Data Corporation realizou um estudo que revelou que as implementações de ETL alcançaram uma média 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, os recursos de sua organização e a tecnologia que ela emprega também devem mudar. A infraestrutura do sistema ETL permite adicionar mais 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 automatizadas de armazenamento de dados.
Processo de documento ETL
Alguns requisitos de ETL são necessários para agilizar o processo de dados. Você deve criar documentação externa para as etapas e mapas de dados de 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 aprofundado de seus negócios para os tomadores de decisão. Sabendo o que é ETL e por que é importante, é sensato que uma ferramenta ETL digna esteja presente no baú de todas as empresas que buscam um processo ETL eficiente para capturar a vantagem dos dados.
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