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O que é ETL (Extrair, Transformar, Carregar)?

25 de abril de 2024

O que é ETL?

Extrair, transformar e carregar (ETL) é um processo para integrar dados em um data warehouse. Ele fornece um confiável fonte única de verdade (SSOT) necessário para business intelligence (BI) e várias outras necessidades, como armazenamento, análise de dados e aprendizado de máquina (ML).

Com dados confiáveis, você pode tomar decisões estratégicas com mais confiança, seja otimizando cadeias de suprimentos, adaptando esforços de marketing ou aprimorando as experiências dos clientes.

O processo ETL (extrair, transformar, carregar)

O Processo ETL

A evolução do ETL

O ETL tradicional foi projetado principalmente para processamento em lote e envolveu processos manuais: extração de dados, transformação e carregamento são tarefas demoradas e que consomem muitos recursos. No entanto, a explosão de dados em tempo real gerados por dispositivos IoT, plataformas de redes sociais e outras fontes exigiu uma mudança no sentido de lidar com dados contínuos. fluxos de dados.

A ascensão das tecnologias de big data e o surgimento dos bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL também teve um impacto profundo Práticas de ETL, que evoluíram para lidar com grandes volumes de dados distribuídos entre clusters. O advento do moderno Ferramentas ETL—agora alimentado por automação e IA — significa maior eficiência e escalabilidade para integração de dados processos. Recursos sofisticados para orquestrar, agendar, monitorar e gerenciar fluxos de trabalho tornaram-se indispensáveis ​​para as organizações, pois reduzem significativamente a necessidade de intervenção manual.

Além dos avanços tecnológicos, os processos ETL têm tb evoluiu para abordar a crescente importância da qualidade dos dados e governança de dados. As organizações agora priorizam garantir a precisão e a conformidade dos dados em todo o Pipeline ETL.

Por que o ETL é importante?

As organizações armazenam e usam grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados para executar com êxito as operações diárias. Esses dados vêm de múltiplas fontes e em diferentes formatos. Por exemplo, dados de clientes e de marketing de diferentes canais e CRMs, dados de parceiros e da cadeia de suprimentos de sistemas de fornecedores, relatórios financeiros e dados de RH de sistemas internos e assim por diante. O problema é ainda agravado pelo facto de estes conjuntos de dados serem frequentemente isolados, o que torna a análise precisa dos dados e a tomada de decisões eficaz uma realidade distante.

O ETL permite extrair dados de todas essas fontes, transformá-los para que cada conjunto de dados esteja em conformidade com os requisitos do sistema de destino e carregá-los em um repositório onde sejam facilmente acessíveis para análise. A importância do ETL reside não apenas no grande volume de dados que ele trata, mas também na precisão e eficiência com que gerencia esses dados.

Benefícios de ETL

Visão unificada: A integração de dados de fontes diferentes falha silos de dados e fornece uma visão unificada de suas operações e clientes. Esta imagem holística é crítica para uma tomada de decisão informada.

Análise aprimorada: O estágio de transformação converte matérias-primas, dados não estruturados em formatos estruturados e analisáveis. A prontidão de dados alcançada capacita os profissionais de dados e os usuários empresariais a realizar análises avançadas, gerando insights acionáveis ​​e impulsionando iniciativas estratégicas que impulsionam o crescimento e a inovação dos negócios. 

Análise histórica: você pode armazenar dados históricos, que são inestimáveis ​​para análise de tendências, identificação de padrões e tomada de decisões estratégicas de longo prazo. Ele permite que você aprenda com experiências anteriores e se adapte de forma proativa. Jogo do gato e do rato

Eficiência operacional: A automação ETL reduz o esforço manual e reduz os custos operacionais. Esta nova eficiência garante que recursos humanos valiosos sejam alocados para tarefas de maior valor acrescentado. 

Qualidade dos dados: ETL facilita gerenciamento de qualidade de dados, crucial para manter um alto nível de integridade de dados, que, por sua vez, é fundamental para análises bem-sucedidas e outras iniciativas baseadas em dados.

 

 

Processo ETL: Como funciona o ETL?

Extrair, transformar e carregar (ETL) funciona extraindo dados de várias fontes, transformando-os para atender aos requisitos do sistema de destino e carregando-os em um data warehouse. ETL é um processo de três etapas:

Extração de dados

O processo começa com a extração de dados brutos de fontes de dados relevantes, incluindo bancos de dados, arquivos, etc. Os dados extraídos são armazenados em uma zona de destino, também chamada de área de preparação. Uma área de teste é um armazenamento intermediário onde os dados são armazenados apenas temporariamente. Existem três maneiras comuns de extrair dados em ETL:

Extração Incremental

Somente dados novos ou alterados desde a última extração são extraídos neste método. Esta abordagem é comum quando se lida com grandes conjunto de dadoss isso reduzirs a quantidade de dados transferidos. Por exemplo, você pode extrair apenas os novos registros de clientes adicionados desde o último tempo você extratodados de edição.

Extração completa

Isso extrai todos os dados do sistema de origem numa única tentativa. Por exemplo, uma extração completa significaria retirar todos os registros do cliente se você é extraindo dados de Seu cliente banco de dados.

Notificação de atualização

Ele se concentra no monitoramento de alterações nos dados e na notificação das partes ou sistemas relevantes sobre essas alterações antes da extração de dados. Você pode use este método quando you necessidade de manter as partes interessadas informadas sobre atualizações ou eventos relacionados a um conjunto de dados.

Transformação de Dados

Transformação de dados é a segunda etapa do processo de ETL. Os dados armazenados na área de preparação são transformados para atender aos requisitos do negócio, uma vez que os dados extraídos carecem de padronização. O grau em que os dados são transformados depende de fatores como fontes de dados, tipos de dados, etc.

Quaisquer melhorias qualidade de dados também são finalizados aqui. As equipes de dados normalmente contam com as seguintes transformações de dados para manter a integridade dos dados durante o ETL:

Limpeza de dados 

Inclui identificar e corrigir erros ou inconsistências em conjunto de dadoss para garantir a precisão e confiabilidade dos dados. Por exemplo, em um banco de dados de clientes, limpeza de dados pode envolver a remoção de registros com endereços de e-mail ausentes, correção de erros tipográficos em nomes de clientes, etc.

Deduplicação de dados 

Deduplicação identifica e remove registros duplicados ou redundantes dentro de um conjunto de dados. O processo envolve comparar registros de dados com base em critérios específicos, como identificadores exclusivos ou atributos-chave, e remover entradas duplicadas enquanto retenção um registro representativo. Ajuda a reduzir os requisitos de armazenamento de dados e a melhorar a precisão dos dados.

Junções e junções de árvores 

Joins são operações no gerenciamento de banco de dados e informática que combinam dados de duas ou mais tabelas com base em colunas relacionadas. Ele permite recuperar e analisar dados de múltiplas fontes de maneira unificada. 

As junções de árvores são usadas em estruturas de dados hierárquicas, como organogramas, para conectar nós pai e filho. Por exemplo, numa base de dados hierárquica de empregados, uma junção de árvore ligaria os empregados aos seus respectivos supervisores, criando uma hierarquia que reflecte a estrutura organizacional.

Normalização e desnormalização 

A normalização envolve a organização de um esquema de banco de dados para minimizar a redundância de dados e melhorar a integridade dos dados. Você pode conseguir isso dividindo as tabelas em tabelas menores e relacionadas e definindo relacionamentos entre elas. 

Por outro lado, a desnormalização envolve a introdução intencional de redundância em um esquema de banco de dados para otimizar o desempenho da consulta. Isso pode envolver a fusão de tabelas, a duplicação de dados ou o uso de outras técnicas que tornam a recuperação de dados mais rápida às custas de alguma redundância de dados.

ir 

ir transformação é comumente usado em ETL para consolidar informações de várias fontes. É uma operação de transformação de dados que combina dados de dois ou mais dados conjuntos ou fontes em um único conjunto de dados alinhando registros com base em atributos ou chaves comuns.

Carregamento de dados

Carregar dados no sistema de destino é a última etapa do processo ETL. Os dados transformados são movidos da área de preparação para um sistema de armazenamento permanente, como um data warehouse.

Os dados carregados são bem estruturados, que profissionais de dados e usuários corporativos podem usar para suas necessidades de BI e análise. Dependendo dos requisitos da sua organização, você pode carregar dados de diversas maneiras. Esses incluem:

Carga máxima 
Como o nome sugere, todos os dados dos sistemas de origem são carregados no data warehouse sem considerar alterações ou atualizações incrementais. Cargas completas são frequentemente usadas ao preencher inicialmente um data warehouse ou iniciar um novo processo de integração de dados. Nesses casos, é necessário trazer todos os dados históricos da origem para o sistema de destino para estabelecer uma linha de base. 

É importante observar que, embora uma carga completa seja adequada para a configuração inicial de dados, não é prática para atualizações de dados contínuas, em tempo real ou frequentes. Nesses casos, o carregamento incremental ou outras estratégias devem ser empregados para otimizar a utilização dos recursos.

Carregamento em lote 

Carregamento em lote em ETL refere-se à prática de processar e carregar dados em conjuntos discretos e predefinidos ou lotes. Cada lote é processado e carregado sequencialmente. Os lotes normalmente são programados para execução em intervalos específicos, como noturno, semanal ou mensal.

Carga a granel 

Um carregamento em massa refere-se a um método de carregamento de dados que envolveres transferir um grande volume de dados em uma única operação em lote. Não é específico se todos os dados são carregados ou apenas um subconjunto. Em vez disso, o carregamento em massa pode ser empregado em vários cenários, incluindo carga total e incremental. Pense nisso como um método de carregamento para otimizar a velocidade e eficiência da transferência de dados.

Carga Incremental 

A carga incremental carrega apenas os dados novos ou alterados desde a última execução de ETL. Está usado em situações onde é necessário minimizar a transferência de dados e sobrecarga de processamento ao lidar com freqüentemente mudança conjunto de dadoss.

Game 

Nesse caso, os dados são carregados quase em tempo real ou em tempo real à medida que ficam disponíveis. É frequentemente usado para streaming de fontes de dados e é ideal para aplicações que exigem dados atualizados para análise ou tomada de decisões. O streaming de dados de atividade do usuário em um painel analítico em tempo real é um exemplo comum.

 

ETL vs ELT

Extrair, transformar e carregar (ETL) e extrair, carregar e transformar (ELT) são duas das abordagens mais comuns usadas para mover e preparar dados para análise e relatórios. Então, como eles diferem? A diferença básica está na sequência do processo. No ELT, a transformação de dados ocorre somente após o carregamento dos dados brutos diretamente no armazenamento de destino, em vez de em uma área de armazenamento temporário. No entanto, no ETL, você deve transformar seus dados antes de carregá-los. 

A tabela abaixo resume ETL vs ELT:

ETL (extrair, transformar, carregar) ELT (extrair, carregar, transformar)
Seqüência Extrai dados da origem primeiro e depois os transforma antes de finalmente carregá-los no sistema de destino. Extrai dados da origem e carrega-os diretamente no sistema de destino antes de transformá-los.
Transformação de Dados A transformação de dados ocorre fora do sistema de destino. A transformação de dados ocorre dentro do sistema de destino.
Performance Provavelmente terá problemas de desempenho ao lidar com grandes conjuntos de dados. Pode se beneficiar da paralelização durante o carregamento devido às modernas estruturas de processamento distribuído.
Armazenamento Requer um local de armazenamento intermediário para preparação e transformação de dados, chamado área de preparação. Pode usar armazenamento direto no armazenamento de dados de destino.
Complexidade Normalmente envolve lógica de transformação complexa em ferramentas ETL e um servidor dedicado. Simplifica a movimentação de dados e concentra-se na transformação de dados dentro do destino.
AMPLIAR Requer recursos adicionais para processar grandes volumes de dados. Pode escalar horizontalmente e aproveitar recursos baseados em nuvem.
Exemplos Cenários tradicionais como armazenamento de dados. Plataformas modernas de análise de dados e baseadas em nuvem lagos de dados.

O que é um pipeline ETL?

Pipeline ETL é o meio pelo qual uma organização realiza os processos de extração, transformação e carregamento de dados. É uma combinação de processos interligados que executam o fluxo de trabalho ETL, facilitando movimento de dados dos sistemas de origem para o sistema de destino.

Esses pipelines garantem que os dados estejam alinhados com regras de negócios e padrões de qualidade predefinidos. Você pode automatizar seus pipelines e acelerar o processo usando ferramentas de integração de dados para promover suas iniciativas baseadas em dados.

Pipeline de dados versus pipeline ETL

No nível mais básico, um pipeline de dados é um conjunto de fluxos de trabalho automatizados que permitem a movimentação de dados de um sistema para outro. Comparados aos pipelines ETL, os pipelines de dados podem ou não envolver quaisquer transformações de dados. Neste contexto, um pipeline ETL é um tipo de pipeline de dados que move dados extraindo-os de um ou mais sistemas de origem, transformando-os e carregando-os em um sistema de destino.

Leia mais sobre as diferenças entre pipeline de dados vs. pipeline ETL.

O que é ETL reverso?

ETL reverso é um conceito relativamente novo no campo da engenharia e análise de dados. Isto envolve mover dados de um data warehouse, data lake ou outros sistemas de armazenamento analítico de volta para sistemas operacionais, aplicativos ou bancos de dados usados ​​para operações comerciais diárias. Portanto, os dados fluem na direção oposta.

Enquanto os processos tradicionais de ETL se concentram na extração de dados de sistemas de origem, transformando-os e carregando-os em um data warehouse ou outros destinos para análise, o ETL reverso é voltado para casos de uso operacionais, onde o objetivo é impulsionar ações, personalizar experiências do cliente ou automatizar processos de negócios.

Essa mudança na movimentação de dados foi projetada para capacitar usuários não técnicos, como equipes de marketing ou suporte ao cliente, com acesso a dados enriquecidos e atualizados para impulsionar a tomada de decisões e ações em tempo real.

Procurando a melhor ferramenta ETL? Aqui está o que você precisa saber

Com tantas ferramentas de pipeline ETL para escolher, selecionar a solução certa pode ser complicado. Aqui está uma lista das melhores ferramentas de pipeline ETL com base em critérios-chave para ajudá-lo a tomar uma decisão informada.

Saber Mais​

Desafios de ETL a serem observados

Qualidade e consistência dos dados: O ETL depende muito da qualidade dos dados de entrada. Dados inconsistentes, incompletos ou imprecisos podem levar a desafios durante a transformação e resultar em insights falhos. Garantir a qualidade e a consistência dos dados em diversas fontes pode ser um desafio persistente.

Problemas de escalabilidade: À medida que os volumes de dados aumentam, você poderá enfrentar desafios de escalabilidade. Garantir que a infraestrutura possa lidar com quantidades crescentes de dados e, ao mesmo tempo, manter os níveis de desempenho é uma preocupação comum, especialmente para empresas em rápido crescimento.

Complexidade das Transformações: Requisitos de negócios complexos geralmente exigem transformações de dados complexas. Projetar e implementar essas transformações pode ser desafiador, especialmente ao lidar com diversos formatos de dados, estruturas, regras de negócios ou ao usar SQL para dados ETL.

Segurança de Dados e Conformidade: O tratamento de informações confidenciais durante a movimentação de dados levanta preocupações sobre a segurança e a conformidade dos dados. Garantir que os dados sejam tratados e transferidos com segurança representa um desafio contínuo.

Integração de dados em tempo real: A demanda por análises em tempo real cresceu, mas conseguir a integração de dados em tempo real via ETL pode ser um desafio. Garantir que os dados estejam atualizados e disponíveis para análise em tempo real requer soluções sofisticadas Soluções ETL e pode consumir muitos recursos.

Como as ferramentas ETL ajudam?

Ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) ajudam as empresas organizam e dão sentido aos seus dados. Eles agilizam a coleta de dados de diversas fontes, transformando-os em um formato mais digerível e acionável.

Veja como você pode se beneficiar das ferramentas ETL:

Automação ETL

As ferramentas ETL simplificam os fluxos de trabalho ETL extraindo automaticamente dados de várias fontes, transformando-os no formato desejado e carregando-os em um arquivo central. repositório de dados. Esse processo opera de forma autônoma e reduz a necessidade de processos manuais, como codificação para ETL (SQL para extração e transformação de dados). Você pode lidar com grandes volumes de dados com eficiência, sem gastar tempo e recursos humanos excessivos, resultando em maior eficiência operacional e economia de custos para sua organização.

Fonte Única da Verdade (SSOT)

No cenário empresarial contemporâneo, os dados muitas vezes residem em múltiplos sistemas e formatos, levando a inconsistências e discrepâncias. As ferramentas ETL superam essas divisões, harmonizando os dados em um formato e localização unificados. Esta SSOT serve como uma base confiável para a tomada de decisões, garantindo que todas as partes interessadas tenham acesso a informações consistentes e precisas.

Acesso a dados em tempo real

Na era da gratificação instantânea e da rápida tomada de decisões, as empresas precisam de acesso a insights de dados atualizados para permanecerem competitivas. As ferramentas ETL modernas oferecem a capacidade de integrar fluxos de dados em tempo real, permitindo que você responda prontamente às mudanças nas circunstâncias e tendências. Esse acesso aos dados em tempo real confere ao seu negócio uma vantagem competitiva, pois você pode tomar decisões ágeis com base nas informações mais atuais disponíveis.

Melhor Conformidade

As empresas hoje operam em um ambiente fortemente regulamentado, exigindo conformidade com regulamentações como HIPAA e RGPD. As ferramentas modernas de ETL oferecem recursos como rastreamento de linhagem de dados e trilhas de auditoria, que são essenciais para demonstrar adesão à privacidade de dados, segurança e outros mandatos de conformidade. Esta capacidade mitiga riscos legais e de reputação, salvaguardando a posição da sua organização no mercado.

Melhor Produtividade

Essas ferramentas liberam os recursos humanos para se concentrarem em tarefas de maior valor, automatizando processos de integração e transformação de dados que exigem muita mão de obra. Os funcionários podem direcionar seus esforços para análise de dados, interpretação e formulação de estratégias, em vez de gastar horas excessivas em tarefas manuais. disputa de dados ou usando SQL para dados ETL. Essa mudança de foco amplifica a produtividade, estimula a inovação e impulsiona o crescimento dos negócios.

 

Melhores práticas de ETL para conhecer

Otimize toda a empresa gestão de dados processos incorporando as seguintes práticas recomendadas de ETL em seus estratégia de armazenamento de dados:

Entenda suas fontes de dados

Comece por identificar todas as fontes de dados das quais você precisa extrair dados. Essas fontes podem incluir bancos de dados, arquivos, APIs, serviços web e muito mais. Você também deve compreender a estrutura, localização, métodos de acesso e quaisquer metadados relevantes da fonte individual.

Priorize a qualidade dos dados

Criação de perfil de dados fornece insights sobre as características dos dados e permite que você identificar questões que podem impacto sua confiabilidade e usabilidade. Por identificar anomalias no início do processo, você pode resolver esses problemas antes que eles se propaguem nos sistemas downstream, garantindo a precisão e a confiabilidade dos dados.

Usar registro de erros

Estabeleça um formato de registro uniforme com detalhes como carimbos de data/hora, códigos de erro, mensagens, impactada dados e a etapa específica de ETL envolvida. Além disso, categorizare erros com níveis de gravidade, por exemplo, INFO para mensagens informativas, WARNING para problemas não fatais e ERROR para problemas críticos, para permitir priorização e solução de problemas eficiente. Essa prática sistemática de registro de erros capacita os profissionais de dados a rapidamente identificar e resolver problemas que possam surgir durante o processo.

Use carregamento incremental para eficiência

Use captura de dados alterados (CDC) para carregamento incremental se desejar atualizar apenas os dados novos ou alterados. Reduz o tempo de processamento e o consumo de recursos. Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros pode significativamente otimizar o desempenho de seus pipelines ETL utilizando a técnica de carregamento incremental para processar os dados das transações diárias.

Use ferramentas ETL para automatizar o processo

Use ferramentas ETL automatizadas para construir seu pipeline de ETL e agilizar em toda a empresa integração de dados. Fluxo de trabalho automatizados seguem regras predefinidas e minimizare o risco de erros que, de outra forma, seriam altamente prováveis ​​com o processamento manual. Ultra-Bag ferramentas que oferecem recursos de automação pode fazer maravilhas para os negócio como ovocê oferece um interface visual para projetar fluxos de trabalho e agendar trabalhos de ETL.

Casos de uso de ETL

Aqui estão alguns casos de uso de ETL que são aplicáveis para a maioria das organizações:

Data warehousing

ETL é um dos métodos mais utilizados para coletar dados de diversas fontes, tornando-os limpos e consistentes e carregando-os em um data warehouse central. Ele permite que você gere relatórios e tome decisões informadas. Por exemplo, as empresas de retalho podem combinar dados de vendas de lojas e plataformas de vendas online para obter informações sobre os padrões de compra dos clientes e otimizar o seu inventário em conformidade.

Modernização de sistemas legados

No contexto de migração e modernização de sistemas legados, o ETL pode ajudar sua empresa na transição de sistemas desatualizados para plataformas modernas. Ele pode extrair dados de bancos de dados legados, convertê-los em um formato compatível com sistemas contemporâneos e integrá-los perfeitamente.

Este caso de uso é crucial para setores como o da saúde, onde os registros dos pacientes devem ser migrados para sistemas modernos de registros eletrônicos de saúde, preservando a precisão e a acessibilidade dos dados.

Integração de dados em tempo real

A integração de dados em tempo real é outra aplicação importante, especialmente benéfica se sua empresa precisar responder instantaneamente às mudanças nos fluxos de dados. Você pode otimizar o ETL para extrair, transformar e carregar dados continuamente à medida que são gerados. Para os varejistas on-line, isso pode significar aproveitar dados de comportamento do cliente em tempo real para personalizar recomendações de produtos e estratégias de preços no cenário em constante mudança do comércio eletrônico.

Migração para a nuvem

ETL é indispensável quando se trata de migração de dados e transição para ambientes de nuvem. Ele extrai dados de sistemas locais, adapta-os para compatibilidade com plataformas em nuvem e carrega-os perfeitamente na nuvem. Tanto startups quanto empresas se beneficiam disso em sua busca por expansão rápida, aproveitando ao máximo os recursos da nuvem sem comprometer a consistência ou disponibilidade dos dados.

Melhorar a qualidade dos dados

As empresas aproveitam o ETL para aprimorar seus esforços de gerenciamento de qualidade de dados. Você pode utilizar diversas técnicas, como perfil de dados, regras de validação e limpeza de dados, para detectar e corrigir anomalias em conjuntos de dados. Ao garantir a integridade dos dados nas fases de extração, transformação e carregamento, você toma decisões com base em dados confiáveis ​​e livres de erros. Isto não só minimiza erros dispendiosos e riscos operacionais, mas também cultiva a confiança nos dados, permitindo a tomada de decisões informadas e precisas em várias funções empresariais.

 

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Astera é ponta a ponta solução de gerenciamento de dados alimentado por inteligência artificial (IA) e automação. Da extração de dados à transformação e carregamento, cada etapa é uma questão de arrastar e soltar com AsteraUI intuitiva e visual do.

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