O que é um pipeline ETL? Um guia abrangente

O que é um pipeline ETL?

Um pipeline ETL é um tipo de pipeline de dados isso inclui o ETL processo para mover dados. Na sua essência, é um conjunto de processos e ferramentas que permite às empresas extrair dados brutos de sistemas de múltiplas fontes, transformá-los para atender às suas necessidades e carregá-los em um sistema de destino para diversas iniciativas baseadas em dados. O sistema alvo é mais comumente um banco de dados, um data warehouse, Ou um lago de dados.

Pipelines ETL são cruciais para manter qualidade de dados durante integração de dados e, em última análise, permitir que as organizações tomem decisões informadas com base num conjunto de dados unificado e bem organizado.

Exemplo de pipeline ETL

Os pipelines ETL visam transformar os dados para atender aos requisitos do sistema de destino. Por exemplo, seu site pode ter dados espalhados por vários bancos de dados, incluindo informações de clientes, detalhes de pedidos e informações de produtos. Para garantir que os dados sejam consistentes com o destino, será necessário transformá-los, normalmente usando Ferramentas ETL.

A transformação geralmente envolve limpando os dados, enriquecendo-os para contexto adicional, removendo duplicatas, etc. Assim que seus dados estiverem no formato necessário, eles serão movidos ao longo do pipeline ETL e carregados nas tabelas de destino. Esses dados centralizados do site com um formato consistente permitem realizar análises de dados precisas e tomar decisões melhores e mais informadas.

 

 

Pipeline ETL x ELT

ETL e ELT (extrair, carregar, transformar) pipelines são semelhantes no contexto de que ambos envolvem extração, transformação e carregamento de dados. No entanto, a principal diferença entre um pipeline ELT e ETL é a sequência das etapas de transformação e carregamento. A escolha entre ETL x ELT depende de fatores como volume de dados, estrutura e capacidades dos sistemas de armazenamento e processamento de destino.

O pipeline ETL extrai dados de diferentes fontes e os armazena em uma área de preparação onde você pode aplicar transformações complexas. Somente depois que os dados forem transformados eles poderão ser movidos da área de preparação para um banco de dados de destino ou data warehouse. Use um pipeline ETL quando precisar limpar, enriquecer ou agregar dados antes que eles cheguem ao armazenamento final, garantindo que os dados no destino já estejam refinados e prontos para análise. Os pipelines ETL são frequentemente preferidos ao lidar com dados estruturados e quando o sistema de destino requer um formato específico.

Por outro lado, um pipeline ELT é voltado para carregar dados no sistema de destino o mais rápido possível. Os dados são então transformados usando os recursos de processamento do sistema de destino quando necessário. Um pipeline ELT é adequado para cenários de big data onde o sistema de destino, como um armazém de dados na nuvem, é capaz de lidar com transformações em grande escala com eficiência. Os pipelines ELT são mais flexíveis ao lidar com dados brutos ou semiestruturados e aproveitam o poder computacional dos armazéns de dados modernos para transformações dinâmicas durante a análise.

Pipeline ETL vs Pipeline de Dados

Pipelines ETL são um subconjunto de pipelines de dados. Embora ambos os pipelines movam dados dos sistemas de origem para os sistemas de destino, o que separa um pipeline de ETL de um pipeline de dados é que um pipeline de dados nem sempre envolve transformação de dados. Na verdade, você pode dizer que um pipeline ETL é um tipo de pipeline de dados que envolve extração de dados, transformação e carregamento como os processos principais.

A tabela abaixo resume o Pipeline ETL versus pipeline de dados:

 

Benefícios dos pipelines ETL

Pipelines ETL tornam os dados mais acessíveis, especialmente quando construídos e mantidos via Ferramentas de pipeline ETL. Os seguintes benefícios juntos contribuem para melhorar a tomada de decisões:

Dados Integrados

Seus dados residem em vários formatos em bancos de dados, planilhas e armazenamento em nuvem. Uma vantagem significativa dos pipelines ETL é que eles preenchem a lacuna entre diferentes repositórios de dados. Esses pipelines de dados extraem dados relevantes, transformam-nos em uma estrutura consistente e carregam-nos em um destino onde podem ser perfeitamente integrados aos conjuntos de dados existentes. Em essência, os pipelines ETL quebram silos de dados e levar a uma visão unificada dos dados de toda a empresa, seja em bancos de dados relacionais tradicionais ou espalhados por plataformas baseadas em nuvem.

Qualidade de dados aprimorada

Pipelines ETL podem ser usados ​​para identificar e corrigir discrepâncias em seus dados. O “T” em pipelines ETL significa transformação, e esta etapa facilita gerenciamento de qualidade de dados. Através de regras e algoritmos predefinidos, a fase de transformação aborda questões como valores ausentes, entradas duplicadas e inconsistências de formato. A transformação não apenas limpa os dados, mas também os enriquece e padroniza, garantindo a uniformidade que é essencial para análises e tomadas de decisão robustas.

Compatibilidade elevada

À medida que o seu negócio evolui, também evoluem as suas necessidades de dados. Os pipelines ETL são projetados com uma arquitetura modular e escalável que permite incorporar novas fontes de dados. Esta adaptabilidade garante que a estrutura ETL permaneça compatível com tecnologias emergentes e diversos formatos de dados. Além disso, a natureza transformadora dos pipelines de ETL permite a modificação de formatos e estruturas de dados para atender às necessidades analíticas em evolução. Por exemplo, os pipelines ETL continuam a incorporar sistemas de armazenamento de dados mais recentes, como data lakes, para consolidação de dados.

Conformidade Regulamentar

A transparência e a rastreabilidade inerentes aos pipelines de ETL contribuem significativamente para a conformidade regulatória. Esses pipelines geralmente incorporam recursos que permitem rastrear e auditar todo o ciclo de vida dos dados e fornecer um registro abrangente da linhagem dos dados. A linhagem de dados é inestimável em auditorias regulatórias, onde as organizações são obrigadas a demonstrar a integridade e a segurança dos seus processos de dados.

Automação

Os pipelines ETL automatizados servem como uma estratégia robusta para minimizar o risco de erros humanos, especialmente porque o tratamento manual de dados é inerentemente suscetível a inconsistências devido a descuidos e imprecisões. A automação de tarefas repetitivas e demoradas, como extração e transformação de dados, também permite agilizar fluxos de trabalho e alocar recursos de forma mais estratégica. Ele acelera o ritmo de processamento de dados e, ao mesmo tempo, reduz os custos operacionais associados ao trabalho manual.

Casos de uso de pipeline ETL

Armazenamento de dados: Carregar dados de vários sistemas operacionais em um data warehouse central é um caso de uso clássico de pipeline de ETL. Ele permite que você prepare e consuma dados para análises e relatórios.

Migração de dados: Os pipelines ETL facilitam a migração de dados de um sistema de origem para outro, onde são armazenados temporariamente para processamento posterior ou um destino final para consumo.

Integração de dados: As empresas frequentemente usam pipelines ETL para integrar dados de toda a empresa e construir um fonte única de verdade (SSOT).

Inteligência de Negócios: Inclui o aproveitamento de pipelines ETL para business intelligence (BI), conectando-os diretamente a ferramentas de BI, como Power BI, e gerando insights.

Modernização do sistema legado: Neste cenário, os pipelines ETL desempenham um papel crítico na agilização da transição. Eles permitem que as organizações incorporem sistemas modernos em sua tecnologia e pilha de dados sem perder dados históricos valiosos.

Como construir um pipeline ETL

Existem duas maneiras de construir um pipeline ETL: você pode escrever código usando linguagens como Python ou use um dedicado Ferramenta ETL, como Astera. A escolha entre escrever código personalizado e usar uma ferramenta de pipeline ETL depende de vários fatores, como a complexidade dos seus pipelines ETL, a escala dos seus dados, a flexibilidade necessária e o conjunto de habilidades da sua equipe.

Construindo um pipeline ETL usando Python

utilização Python construir pipelines ETL oferece flexibilidade e personalização. Ele permite que você adapte o processo às suas necessidades específicas. Portanto, esse método é adequado quando você tem requisitos exclusivos ou quando lida regularmente com transformações complexas de dados. Aqui está uma visão de alto nível do processo de construção de um pipeline ETL usando Python:

1. Definir requisitos: Identifique as fontes de dados das quais você precisa extrair dados, a lógica de transformação necessária para torná-los consistentes e o destino onde os dados processados ​​serão armazenados.
2. Instale as bibliotecas necessárias: Certifique-se de ter as bibliotecas Python necessárias instaladas, como Pandas para manipulação e transformação de dados e quaisquer conectores de banco de dados, se necessário.
3. Extrair dados: Escreva código para extrair dados de fontes de dados, como bancos de dados, APIs, formatos de arquivo, etc.
4. Transformar dados: Aplique as transformações necessárias aos dados extraídos. Use Pandas ou outras bibliotecas para limpar, filtrar e manipular os dados conforme necessário.
5. Carregar dados: Escreva o código para carregar os dados transformados no sistema de destino.
6. Programe e automatize: Implemente o agendamento para automatizar seus pipelines de ETL. Você pode usar ferramentas como Apache Airflow ou criar seu próprio mecanismo de agendamento usando Python cron empregos.
7. Registro e monitoramento: Implemente o registro em log para rastrear, depurar e monitorar a integridade do seu pipeline.
8. Manipulação de erros: Certifique-se de incluir mecanismos de tratamento de erros para lidar com problemas durante a extração, transformação ou carregamento. Esses mecanismos protegem seus pipelines e permitem que eles se recuperem de falhas.
9. Teste: Teste seu pipeline de ETL minuciosamente com diferentes cenários e casos extremos para garantir sua confiabilidade.
10. Documentação: Documente seu pipeline de ETL, incluindo detalhes sobre fontes de dados, lógica de transformação e destino. A documentação torna mais fácil para outras pessoas entenderem e manterem o pipeline.

A desvantagem desse método manual é que ele requer mais esforço e tempo de desenvolvimento. Escrever código Python personalizado para pipelines ETL significa que você precisa lidar com todos os aspectos do processo, incluindo extração, transformação e carregamento de dados, bem como tratamento e monitoramento de erros. Ao contrário das ferramentas de pipeline ETL dedicadas com interfaces gráficas, o código Python personalizado pode não ser tão fácil de usar para usuários não técnicos envolvidos no projeto ou monitoramento de fluxos de trabalho ETL.

Construindo um pipeline ETL por meio de ferramentas de pipeline ETL sem código

Ferramentas dedicadas de pipeline de ETL vêm com interfaces gráficas e conectores e transformações pré-construídos, facilitando o design e o gerenciamento de fluxos de trabalho de ETL sem codificação. Depois de decidir sobre uma ferramenta, a próxima etapa é construir o pipeline de ETL.

 

 

Embora as etapas específicas possam variar dependendo da ferramenta real, o processo de alto nível permanece o mesmo:

1. Conecte-se a fontes de dados: Arraste e solte os conectores no fluxo de dados e conecte-se às fontes de dados das quais deseja extrair dados. Podem ser bancos de dados, APIs, arquivos simples ou qualquer outra fonte compatível.
2. Extrair dados: Use a interface gráfica da ferramenta ETL para projetar o processo de extração. Configure conectores e configurações para extrair dados das fontes definidas.
3. Transformar dados: Implemente transformações de dados integradas à ferramenta de pipeline ETL. Isso pode envolver a aplicação de filtros, agregações ou outras transformações para limpar e preparar os dados para o destino.
4. Conecte-se ao destino: Especifique e estabeleça conectividade com o destino onde os dados transformados serão carregados. As ferramentas ETL apresentam recursos como AI auto mapeador de dados para tornar o processo sem esforço.
5. Configurar processo de carregamento: Use a ferramenta ETL para configurar o processo de carregamento. Defina como os dados transformados serão gravados no destino, incluindo quaisquer considerações de formatação ou esquema. Você também pode configurar se os dados serão carregados em lotes, bem como o tamanho dos lotes.
6. Programe e automatize: Configure o agendamento para automatizar a execução do seu pipeline. Defina quando e com que frequência o pipeline deve ser executado. O pipeline ETL pode ser configurado para ser executado em intervalos ou eventos específicos, como quando um e-mail é recebido ou um arquivo é despejado em uma pasta.
7. Manipulação e registro de erros: Configure mecanismos de tratamento de erros na ferramenta ETL. Defina como a ferramenta deve lidar com erros durante a extração, transformação ou carregamento. Você também pode implementar o registro em log para rastrear a execução e identificar problemas.
8. Teste o pipeline: Teste minuciosamente o pipeline de ETL com dados de amostra para garantir que ele funcione conforme o esperado. Verifique se os dados são extraídos, transformados e carregados com precisão.
9. Desdobramento, desenvolvimento: Implante o pipeline ETL em seu ambiente de produção. Monitore seu desempenho e faça os ajustes necessários.

O uso de uma ferramenta automatizada pode ser benéfico quando você precisa configurar rapidamente pipelines de ETL, especialmente em cenários onde há necessidade de envolver um usuário não técnico ou um profissional de negócios no projeto, uso, manutenção ou monitoramento do pipeline. Além disso, o código personalizado requer manutenção contínua – você precisará atualizar e testar o código sempre que houver alterações nas fontes de dados, na lógica de transformação ou nos formatos de destino.

 

 

Melhores práticas para pipeline de ETL

Promova a modularidade: Projete componentes modulares e reutilizáveis ​​em seu pipeline de ETL. Dividir o processo em componentes reutilizáveis, cada um responsável por uma tarefa específica, torna o sistema geral mais flexível e fácil de gerenciar. A abordagem modular simplifica as atualizações de componentes individuais sem afetar todo o pipeline de ETL, promovendo consistência em todo o fluxo de trabalho.

Implemente carregamento incremental e CDC: Se você não lida com streaming de dados em tempo real, considere implementar carregamento incremental e captura de dados alterados (CDC) para processar apenas os dados alterados. Ele permite reduzir o tempo de processamento e a utilização desnecessária de recursos. Esta técnica é particularmente eficaz para grandes conjuntos de dados onde o processamento de todo o conjunto de dados em cada execução não é prático.

Otimize o desempenho: Você pode empregar diversas estratégias para otimizar o desempenho de seus pipelines de ETL. Por exemplo, considere particionar e paralelizar tarefas de processamento de dados para distribuir a carga de trabalho entre vários recursos e aumentar a velocidade geral. Utilize indexação e estruturas de dados adequadas para agilizar os processos de recuperação e transformação de dados. Além disso, você pode aproveitar mecanismos de cache para armazenar e reutilizar resultados intermediários e reduzir cálculos redundantes.

Implementar tratamento e registro de erros: Permita a rápida identificação e resolução de problemas durante o processamento de dados por meio do tratamento de erros. O registro abrangente fornece insights sobre o comportamento do pipeline, facilitando a solução de problemas e os processos de auditoria. Essa abordagem tandem aumenta a confiabilidade e a capacidade de manutenção dos pipelines de ETL.

Gerenciamento de metadados: Organize e documente metadados sobre fontes de dados, transformações e destinos para rastrear alterações e dependências em seu pipeline de ETL. O gerenciamento de metadados melhora a rastreabilidade e simplifica o processo de compreensão da linhagem dos dados. Isso, por sua vez, facilita a solução de problemas, garante a qualidade dos dados e implementa alterações.