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Processamento em lote ETL: um guia abrangente

Abeeha Jaffery

Líder - Marketing de campanha

Março 18th, 2024

Você sabia que o mundo está criando mais dados do que nunca? Se você quiser saber os números exatos, estima-se que os dados cresçam além de um número impressionante 180 zetabytes em 2025! O tratamento de todas essas informações requer processos robustos e eficientes. Isso e onde ETL entra. ETL – Extrair, Transformar, Carregar – é um mecanismo fundamental para gerenciar grandes quantidades de informações. Agora, imagine pegar esse poderoso processo de ETL e repeti-lo para que você possa processar grandes quantidades de dados em lotes. Isso é processamento em lote ETL. Vamos explorar mais esse assunto!

O que é ETL?

ETL refere-se a um processo usado em integração de dados e armazenamento. Ele reúne dados de diversas fontes, transforma-os em um formato consistente e, em seguida, carrega-os em um banco de dados de destino, data warehouseou lago de dados.

  • Extrato: Reúna dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos ou serviços da web.
  • Transformar: Limpe, valide e reformate os dados para obter consistência e qualidade.
  • Carga: Transfira os dados transformados para um banco de dados ou armazém de destino para análise e geração de relatórios.

o processo ETL

O que é processamento em lote ETL?

O processamento em lote ETL envolve o tratamento de dados em blocos ou lotes predefinidos, em vez de em tempo real. Ele coleta dados em períodos específicos, como intervalos de hora em hora ou diários, e depois os processa em lote. É particularmente útil quando o processamento em tempo real não é essencial ou quando se lida com grandes volumes de dados que exigem um tempo de processamento significativo.

O processamento em lote é eficiente para lidar com grandes volumes de dados, pois fornece tempo suficiente para transformação abrangente de dados e verificações de qualidade e garante que apenas dados limpos e precisos sejam carregados no sistema de destino. Como não exige processamento imediato na chegada dos dados, pode ser programado fora dos horários de pico, reduzindo a sobrecarga do sistema e otimizando o uso de recursos.

O processamento em lote é uma estratégia ideal quando as cargas de trabalho são previsíveis e podem ser previstas com antecedência. Também é adequado para gerar relatórios e análises periódicas, pois fornece insights sobre tendências e padrões históricos, em vez de atualizações imediatas.

Como funciona o processamento em lote ETL?

Quando se trata de processamento em lote de ETL, o fluxo de trabalho geralmente consiste em três etapas principais de ETL: extração, transformação e carregamento.

  1. Processo de
    Nesta etapa, os dados são extraídos de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs ou serviços web, com base em critérios predefinidos, como tabelas, arquivos ou prazos específicos. Ferramentas ETL tais como Astera extrair as informações necessárias dos bancos de dados. Essas ferramentas sem código podem simplificar a extração de dados, seja apenas selecionando todas as linhas de uma tabela, ou tão complexa quanto juntar várias tabelas e aplicar filtros. Os dados extraídos são então buscados e armazenados na memória ou em arquivos temporários, prontos para a próxima etapa. Quando se trata de extrair dados de arquivos, as ferramentas ETL suportam uma ampla variedade de formatos, como CSV, Excel, XML, JSON e muito mais. As ferramentas analisam esses arquivos, extraindo os dados relevantes e convertendo-os em um formato estruturado que pode ser facilmente processado posteriormente. Além disso, as ferramentas ETL também podem extrair dados de fontes externas, como APIs ou serviços web. Eles fazem solicitações HTTP para recuperar dados em um formato específico, como JSON ou XML, e depois analisam e extraem as informações necessárias.
  2. Transformação
    Uma vez extraídos os dados, eles passam por um processo de transformação, que envolve a limpeza dos dados, a validação de sua integridade e a transformação em um formato padronizado para que sejam compatíveis com o banco de dados ou data warehouse de destino. A limpeza de dados é um aspecto importante do processo de transformação. Envolve a remoção de quaisquer inconsistências, erros ou duplicatas dos dados extraídos. As ferramentas ETL fornecem diversas funcionalidades para lidar com a limpeza de dados, como remoção de caracteres especiais, correção de erros ortográficos ou aplicação de regras de validação de dados. É importante garantir a integridade dos dados durante o processo de transformação. Você precisa verificar a integridade referencial e a consistência do tipo de dados e garantir que os dados estejam de acordo com as regras ou restrições de negócios. Você pode automatizar o processo se estiver usando uma ferramenta ETL. Além disso, o processo de transformação muitas vezes envolve o enriquecimento dos dados, combinando-os com informações adicionais através de pesquisas em tabelas de referência, mesclando dados de múltiplas fontes ou aplicando cálculos ou agregações complexas.
  3. Carregando
    A etapa final é carregar os dados transformados no sistema de destino, como um data warehouse, um banco de dados ou qualquer outro sistema de armazenamento que permita análises e relatórios eficientes. Ao carregar dados em um data warehouse, as ferramentas ETL usam diversas técnicas para otimizar o desempenho. Eles empregam métodos de carregamento em massa, que permitem a inserção mais rápida de grandes volumes de dados. Além disso, eles utilizam estratégias de indexação para melhorar o desempenho das consultas e permitir a recuperação eficiente de dados. As ferramentas ETL também fornecem mecanismos para lidar com atualizações de dados e carregamento incremental. Isto significa que apenas os dados alterados ou adicionados recentemente são carregados no sistema de destino, minimizando o tempo de processamento e reduzindo o impacto nos recursos do sistema.

Processamento ETL de streaming

O processamento de ETL de streaming, também conhecido como ETL em tempo real ou ETL contínuo, envolve o tratamento de dados em um fluxo contínuo, em vez de em lotes. Ele foi projetado para processar e analisar dados à medida que chegam, permitindo transformações e carregamento quase instantâneos no sistema de destino. O streaming ETL é valioso em cenários onde insights em tempo real ou quase em tempo real são essenciais, como:

  • Detecção de fraude: Análise de transações em tempo real para detectar atividades fraudulentas.
  • Processamento de dados IoT: Manipulação e análise de dados de sensores ou dispositivos conectados à medida que chegam.
  • Analytics em tempo real: Tomar decisões de negócios imediatas com base nos dados mais atuais.
  • Monitoramento de registro: análise de logs em tempo real para identificar problemas ou anomalias.

Ao processar os dados à medida que eles chegam, as organizações podem obter insights oportunos, reagir prontamente aos eventos e tomar decisões baseadas em dados com base nas informações mais atualizadas.

Processamento em lote versus processamento de streaming

A escolha do processamento em lote ou do processamento de streaming depende do seu caso de uso e da capacidade do seu processador. Aqui está uma lista de diferenças entre os dois para ajudá-lo a fazer uma escolha informada:

Tamanho dos Dados

O processamento em lote lida com conjuntos de dados grandes e predefinidos, enquanto o processamento de streaming gerencia fluxos de dados menores e contínuos. A natureza finita dos dados em lote facilita as operações em massa, enquanto o processamento de streaming se adapta a volumes de dados potencialmente infinitos e variáveis, exigindo uma abordagem mais adaptável.

Hora de Execução

O processamento em lote de ETL lida com dados em massa em intervalos programados ou acionados manualmente, em contraste com o ETL de streaming, que inicia o processamento instantaneamente após a introdução de novos registros. As operações em lote são discretas e periódicas, enquanto as operações em fluxo são executadas continuamente à medida que os dados chegam.

Tempo de Processamento

O ETL em lote pode durar de minutos a horas, enquanto o ETL de streaming conclui tarefas em milissegundos ou segundos. O processamento em lote se destaca ao lidar com grandes volumes de dados, enquanto a análise em tempo real do streaming, como na detecção de fraudes, solicita ação imediata.

Ordem de processamento de dados

O processamento em lote carece de garantias de processamento sequencial, o que pode potencialmente alterar a sequência de saída. O Stream ETL garante o processamento de dados em tempo real na ordem em que são recebidos, o que é crucial para manter a precisão dos dados, principalmente em serviços financeiros onde a ordem das transações é importante.

Aqui está uma tabela de comparação que resume as principais diferenças entre o processamento em lote ETL e o processamento ETL de streaming:

Processamento em lote ETL Processamento ETL de streaming
Latência Maior (minutos a dias) Inferior (segundos a milissegundos)
Tamanho dos Dados Lida com conjuntos de dados grandes e finitos em massa Gerencia fluxos de dados menores, contínuos e potencialmente infinitos
Hora de Execução Processa dados em massa em intervalos programados Inicia instantaneamente o processamento após a chegada de novos registros
Tempo de Processamento Mais longo (minutos a horas) Mais curto (milissegundos a segundos)
Ordem de processamento de dados Não garante a sequência de dados original Processa dados em tempo real na ordem em que chegam
adequação Adequado para lidar com grandes quantidades de dados Ideal para análises em tempo real e ações imediatas.

Como construir um pipeline ETL com processamento em lote

Construindo um Pipeline ETL para processamento em lote envolve várias etapas. Aqui está um esboço geral do processo:

  • Compreendendo os requisitos: Defina fontes e destinos de dados e determine a frequência de execução em lote para estabelecer a estrutura do ETL.
  • Extrair dados: Recuperar dados de diversas fontes, garantindo integridade e conformidade com critérios definidos em lotes.08-partner-onboarding-excel-sort
  • Transformar dados: Limpe, filtre, agregue e aplique lógica de negócios enquanto normaliza os formatos conforme necessário.09-partner-onboarding-excel-sort-data-cleanse
  • Carregar dados: Prepare e atualize esquemas de destino, carregando dados transformados em lotes no armazenamento.Destino do banco de dados de integração de 14 parceiros
  • Orquestração: Utilize ferramentas de fluxo de trabalho para gerenciar e programar execuções em lote e monitorar qualidade e desempenho.Agendador de trabalhos de integração de 42 parceiros
  • Tratamento e monitoramento de erros: Implemente mecanismos para resolver inconsistências e falhas, monitorar desempenho e gerar alertas para anomalias.
  • Otimização e escalabilidade: Otimize regularmente para obter melhor desempenho e escalabilidade, adaptando-se a volumes de dados maiores ou a novas fontes.
  • Teste e Validação: Completamente testar e validar o pipeline ETL para garantir resultados precisos, completos e consistentes.

Para maior clareza, aqui está um passo-a-passo para usando Astera para criar e orquestrar um processo ETL para integração de parceiros com capturas de tela do produto.

Casos de uso de processamento em lote ETL

Vamos explorar alguns cenários comuns onde o processamento em lote ETL é amplamente utilizado.

Gerenciamento de dados de saúde

Na área da saúde, o processamento em lote ETL é usado para agregar registros de pacientes, históricos médicos, dados de tratamento e diagnósticos de diversas fontes. Isso apoia análises abrangentes para melhor atendimento ao paciente, pesquisa e conformidade com padrões regulatórios como HIPAA. O processamento em lote gera relatórios e análises periódicos que fornecem insights sobre tendências, resultados e desempenho em intervalos de tempo específicos.

Logística e Supply Chain Management

O processamento em lote ajuda a otimizar as operações logísticas através da análise de dados da cadeia de abastecimento. Ele suporta a atualização regular dos dados de inventário, permitindo que as organizações reconciliem os níveis de estoque, identifiquem discrepâncias e ajustem os registros de inventário de maneira controlada e eficiente. Também fornece uma forma estruturada e organizada de troca de dados entre parceiros da cadeia de abastecimento. Os arquivos em lote podem ser transmitidos em intervalos acordados, o que melhora a colaboração e minimiza o impacto nas operações em tempo real.

Comércio eletrônico e varejo

Para empresas de comércio eletrônico, o ETL auxilia na análise de dados transacionais, comportamento do cliente, padrões de compra e preferências de produto. Isso permite estratégias de marketing direcionadas, recomendações personalizadas e gerenciamento de estoque com base nas tendências do consumidor.

Análise de mídias sociais e marketing

O processamento em lote ETL auxilia na análise de dados de mídia social para avaliar o sentimento do cliente, as métricas de engajamento e a eficácia das campanhas de marketing. Ele consolida dados de múltiplas plataformas para obter insights acionáveis ​​para estratégias de marketing.

Processamento de dados em tempo real aumentado por análise em lote

Embora o processamento em lote ETL normalmente opere em intervalos programados, ele também complementa o processamento de dados em tempo real. A análise em lote de dados coletados em tempo real oferece insights mais profundos, permitindo que as empresas obtenham tendências, padrões e modelos preditivos para estratégias futuras.

Relatórios de conformidade e regulamentação

Em setores sujeitos a regulamentações rigorosas, como finanças e saúde, o processamento em lote garante a consolidação e a geração de relatórios precisos dos dados necessários para a conformidade. Isso inclui a geração de relatórios, auditorias e envios regulatórios de diversas fontes de dados.

Instituições Educacionais e Sistemas de Gestão de Aprendizagem

Para instituições educacionais e plataformas de aprendizagem online, o ETL auxilia na consolidação de registros de alunos, dados de cursos, avaliações e análises de aprendizagem. Ele oferece suporte a experiências de aprendizagem personalizadas, monitoramento de desempenho e melhorias curriculares.

Astera—a solução ETL automatizada para todas as empresas

Astera é 100% sem código Solução ETL que agiliza a criação de abrangentes pipelines de dados. A plataforma integra perfeitamente dados de diversas fontes, seja no local ou na nuvem, permitindo movimentação sem esforço para destinos preferidos, como Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake e Microsoft Azure. AsteraA habilidade da empresa reside em sua capacidade de construir pipelines de ETL totalmente automatizados, acelerar o mapeamento de dados por meio do AI Auto Mapper, estabelecer conexões entre múltiplas fontes e destinos, elevar a qualidade dos dados para uma única fonte confiável de verdade e gerenciar sem esforço vastos volumes de dados com seu paralelo processando mecanismo ETL. Aqui estão alguns dos principais recursos:

  • Interface visual que simplifica o processo de gerenciamento de dados de ponta a ponta, permitindo a funcionalidade de arrastar e soltar em todas as fases do ciclo de vida do ETL.
  • Conectores abrangentes, garantindo conectividade perfeita com diversas fontes e destinos de dados, incluindo bancos de dados, aplicativos e serviços em nuvem.
  • Agendador integrado, que permite executar seus trabalhos uma vez, em processamento em lote ou repetidamente de acordo com a programação selecionada. Entre as programações disponíveis estão: “Executar uma vez”, “De hora em hora”, “Diário”, “Semanal”, “Mensal” e “Quando o arquivo for descartado”.
  • Recursos avançados de validação de dados que garantem a precisão e a integridade dos dados durante todo o processo de integração, permitindo que os usuários definam e implementem regras de validação complexas.

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