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O que é ETL? – Extrair, transformar, carregar explicado
O que é ETL?
ETL significa extrair, transformar e carregar. O processo ETL inclui extração de dados, transformação e carregamento. É uma das muitas maneiras pelas quais as organizações integrar dados para business intelligence (BI) e diversas outras necessidades, como armazenamento, análise de dados, aprendizado de máquina (ML), etc.
ETL fornece às organizações um fonte única de verdade (SSOT) necessário para uma análise precisa dos dados. Com dados confiáveis, você pode realizar movimentos estratégicos com mais confiança, seja otimizando cadeias de suprimentos, adaptando esforços de marketing ou aprimorando as experiências dos clientes.
Definição de ETL
ETL é o processo de extrair dados de múltiplas fontes, transformá-los para torná-los consistentes e, finalmente, carregá-los no sistema de destino para diversas iniciativas baseadas em dados.
Embora o destino possa ser qualquer sistema de armazenamento, as organizações frequentemente usam ETL para seus armazenamento de dados projetos.
O processo ETL (extrair, transformar, carregar)
Como o ETL beneficia as empresas?
O ETL serve como ponte que conecta vastos reservatórios de dados gerados pelas organizações a insights acionáveis. A sua importância reside não apenas no grande volume de dados que trata, mas também na precisão e eficiência com que os gere.
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: A etapa de transformação no processo ETL converte dados brutos, 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 usar ETL para armazenar dados históricos, o que é inestimável 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.
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 tomadas de decisões baseadas em dados.
ETL vs. ELT: qual é a diferença?
ETL e ELT (extrair, carregar, transformar) são duas das abordagens mais comuns usadas para mover e preparar dados para análise e relatórios. Então, qual é a diferença entre ETL e ELT? 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. |
| Desempenho | Pode envolver 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 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 ETL dedicado. | Simplifica movimento de dados e se concentra na transformação de dados dentro do destino. |
| Escalabilidade | Pode exigir 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 data lakes baseados em nuvem. |
O que é ETL reverso?
ETL reverso é um conceito relativamente novo no campo da engenharia e análise de dados. É um integração de dados processo que 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.
Saiba Mais
O que é um pipeline ETL?
Pipeline ETL é o meio pelo qual uma organização realiza o processo ETL. Em outras palavras, é uma combinação de processos interconectados que executam o fluxo de trabalho ETL, facilitando a movimentação de dados dos sistemas de origem para o sistema de destino.
Os pipelines de ETL garantem que os dados estejam alinhados com regras de negócios e padrões de qualidade predefinidos. Este compromisso com qualidade de dados não apenas reduz o risco de decisões erradas, mas também aumenta a eficiência operacional e a competitividade geral da sua organização.
Você pode automatizar seus pipelines de ETL e acelerar o processo de ETL 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.
A tabela resume as diferenças entre pipeline de dados vs. pipeline ETL:
| Pipeline de dados | Pipeline ETL | |
|---|---|---|
| Propósito | Para mover dados dos sistemas de origem para o destino. | Extrair, transformar e carregar dados em um formato estruturado para análise. |
| Transformação de Dados | Pode ou não envolver transformação de dados. | Ele se concentra na extensa transformação de dados como um componente central. |
| Movimentação de dados | Os pipelines de dados lidam com vários cenários de movimentação de dados, incluindo replicação, migração e streaming. | Os pipelines ETL normalmente envolvem processamento em lote e transformação estruturada de dados. |
| Processamento em Tempo Real | Pode incluir recursos de streaming de dados em tempo real. | Ele foi projetado principalmente para processamento em lote, embora também existam pipelines ETL em tempo real. |
| Casos de uso | Ele oferece suporte a diversos casos de uso, incluindo integração de dados, migração de dados e processamento de eventos. | É usado especificamente para preparar dados para análises, relatórios e inteligência de negócios. |
| Qualidade de dados | Manter a qualidade dos dados nem sempre é um requisito. | Envolve limpeza de dados e verificações de qualidade como etapas integrais. |
| Automação | Enfatiza a automação para movimentação e orquestração de dados. | Automatiza processos de extração, transformação e carregamento de dados. |
O Processo ETL
Então, como funciona o ETL? É uma abordagem sistemática que combina dados de múltiplas fontes, sejam díspares ou similares, e os move para o sistema de destino. ETL é um processo de três etapas:
Extração de dados
O processo ETL começa extraindo 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 esta 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 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 na qualidade dos dados também são finalizadas 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, numa base de dados de clientes, a limpeza de dados pode envolver a remoção de registos com endereços de e-mail em falta, a 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 durante o ETL. 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 o processo ETL e minimizar o uso de 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 no processo ETL 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. É 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.
Quais são os desafios do ETL?
Qualidade e consistência dos dados: Os processos ETL dependem fortemente 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, os processos ETL podem enfrentar desafios de escalabilidade. Garantir que a infraestrutura ETL 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 um desafio, especialmente quando se lida com diversos formatos de dados, estruturas e regras de negócios.
Segurança de Dados e Conformidade: O tratamento de informações confidenciais durante os processos de ETL levanta preocupações sobre a segurança e conformidade dos dados. Garantir que os dados sejam tratados e transferidos com segurança e que os processos ETL cumpram os requisitos regulamentares 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 em processos ETL pode ser um desafio. Garantir que os dados estejam atualizados e disponíveis para análise em tempo real requer soluções ETL sofisticadas e pode consumir muitos recursos.
Como as ferramentas ETL ajudam?
Ferramentas ETLservir como um mecanismo vital para as empresas organizarem e darem sentido aos seus dados. Eles ajudam a agilizar a coleta de dados de diversas fontes, transformando-os em um formato mais digerível e acionável. Este processo leva a uma melhor qualidade dos dados e reduz o risco de tomar decisões com base em informações erradas.
Veja como as ferramentas ETL ajudam as organizações em todos os níveis:
Automação
As ferramentas ETL simplificam os fluxos de trabalho de dados, extraindo automaticamente dados de várias fontes, transformando-os no formato desejado e carregando-os em um arquivo central. repositório de dados. Este processo opera de forma autônoma e reduz a necessidade de intervenção manual. Conseqüentemente, você pode lidar com grandes volumes de dados com eficiência, sem gastar tempo e recursos humanos excessivos, levando a uma maior eficiência operacional e economia de custos para sua organização.
Única fonte de verdade
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 fonte única de verdade 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.
Compliance
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.
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. Essa mudança de foco amplifica a produtividade, estimula a inovação e impulsiona o crescimento dos negócios.
Casos de uso de ETL
Estabelecer pipelines de ETL eficazes é um pré-requisito para alcançar a excelência de dados dentro de uma organização, especialmente porque o ETL está no centro da integração de dados. A eficiência e confiabilidade que ofertas são inestimáveis para empresas de todos os setores. Aqui estão alguns casos de uso de ETL que são aplicáveis para a maioria das organizações:
Armazenamento de dados
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 varejo podem usar ETL para combinar dados de vendas de lojas e plataformas de vendas on-line para obter insights sobre os padrões de compra dos clientes e otimizar seu estoque de acordo.
Modernização do sistema legado
No contexto da migração e modernização de sistemas legados, o ETL pode desempenhar um papel fundamental para ajudar na transição de seus negócios 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 outro aplicativo ETL importante, especialmente benéfico se sua empresa precisar responder instantaneamente às mudanças nos fluxos de dados. Os pipelines ETL podem ser otimizados para extrair, transformar e carregar dados continuamente à medida que são gerados.
Para os varejistas on-line, isso significa aproveitar os 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 de nuvem
Os processos ETL são indispensáveis na transição para ambientes em nuvem. Eles extraem dados de sistemas locais, adaptam-nos para compatibilidade com plataformas de nuvem e carregam-nos perfeitamente na nuvem. Tanto startups quanto empresas se beneficiam do ETL em sua busca por expansão rápida, aproveitando ao máximo os recursos da nuvem sem comprometer a consistência ou disponibilidade dos dados.
Gestão de qualidade de dados
As empresas aproveitam o ETL para aprimorar seus esforços de gerenciamento de qualidade de dados. Os processos ETL utilizam diversas técnicas, como criação de perfil de dados, regras de validação e limpeza de dados, para detectar e retificar anomalias em conjuntos de dados. Ao garantir a integridade dos dados nas etapas de extração, transformação e carregamento, o ETL garante que você tome 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.
Melhores práticas de ETL
Otimize toda a empresa gestão de dados incorporando as seguintes práticas recomendadas de ETL em seu 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 de ETL.
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.
Automatize o processo ETL
Depois que seu pipeline ETL for criado, você pode automatize-o para agilizar em toda a empresa integração de dados. Processos ETL automatizados seguem fluxo de trabalho predefinidoareia minimizare o risco de erros que, de outra forma, seriam altamente prováveis com o processamento manual. Ultra-Bag Ferramenta ETLs que oferecem recursos de automação pode fazer maravilhas para sua negócio como ovocê oferece um interface visual para projetar fluxos de trabalho ETL e agendar trabalhos.
Astera—a solução ETL automatizada para todas as empresas
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.
Astera capacita você a:
- Conecte-se a uma variedade de fontes e destinos de dados com conectores integrados
- Extraia dados de múltiplas fontes, sejam estruturados ou não estruturados
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autores:
Khurram Haider
