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ETL: o que é, importância e como aplicar na sua estratégia BI

mai. 30, 2023

Um ETL é fundamental na hora de tratar dados de grande interesse para seu negócio.


O termo Extraction, Transformation and Load se refere a um conjunto de processos em empresas que utilizam um data warehouse (DW) – banco de dados que permite análises avançadas.


O conceito do ETL tem como base a junção de três passos para o tratamento de dados: extrair para transformar e, em seguida, carregar.


A importância dele está relacionada, também, com a versatilidade do processo, que pode ser aplicado em bancos de dados simples, como o SQL, e em bancos mais complexos, como uma nuvem de Big Data.


Quer aprender mais sobre o tema e sua aplicação prática?


Avance na leitura e descubra o que os processos de ETL podem fazer para melhorar a gestão dos dados e o Business Intelligence (BI) em seu negócio.



ETL: O QUE É?


ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados.


Ele surge como uma estratégia para a análise e o uso de informações armazenadas em bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.


Por meio do ETL, é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável.


Independentemente do porte da sua empresa, se ela necessitar utilizar os dados gerados e armazenados, deverá recorrer ao ETL para traçar uma estratégia de usabilidade.


Para que isso seja feito, é fundamental estabelecer regras para a manipulação padronizada da informação e, assim, garantir seu máximo aproveitamento.



COMO FUNCIONA O PROCESSO ETL?


O processo é composto por três etapas distintas, conforme vimos no tópico anterior. 


Entenda melhor cada uma delas agora:



EXTRAÇÃO

A primeira fase do processo é destinada à extração de dados SQL.


Nesse estágio, é possível fazer uma análise preliminar dos dados, organizando-os em uma área de transição.


No processo de extração, os dados são organizados e convertidos em um formato único, o que torna possível manipulá-los nas próximas etapas.


Como os dados são muito diferentes entre si, é necessário adotar essa medida inicial, fazendo a padronização massiva deles.



TRANSFORMAÇÃO

Na fase de transformação, ocorre a adaptação das informações que foram analisadas e padronizadas no estágio da extração.


Aqui, transformamos dados, fazendo o que se chama de higienização.


O objetivo é levar para a análise do gestor apenas aquilo que será efetivamente aproveitado.


Também são criados nessa etapa os filtros para agrupar informações de critérios como idade, localização, tempo, cargo, nível hierárquico ou qualquer outro que seja útil para a realização de futuras análises.



CARREGAMENTO


No terceiro e último passo do processo, é preciso fazer o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório.


Isso ocorre em um ambiente corporativo (data warehouse) ou em um ambiente departamental (data mart).


Para essa fase, novamente duplicamos a tabela com a informação tratada e realizamos os ajustes necessários para corrigir novos desvios de fluxo informacional.


Mantendo um modelo dos dados organizadosé possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura.


É importante frisar que o ETL não é, necessariamente, executado em um único ambiente de tratamento informacional.


Podemos utilizar diversas aplicações para o processo todo, seja em nuvem ou não.


Em um estágio mais avançado e com o trabalho concluído, é possível também fazer a mineração de dados, de forma que seja viável estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, compradores ou, até mesmo, fornecedores.



ETL E DATA WAREHOUSE: QUAL É A RELAÇÃO?


O ETL é essencial para que, no ambiente de um data warehouse, possamos criar e observar as estruturas de dimensões e fatos relacionados aos dados.


Afinal, o DW é destinado ao armazenamento dos dados que, em algum momento, deverão ser acionados.


É onde entram os processos de Extraction, Transformation and Load, pelos quais, como vimos, a informação em estado bruto é tratada para atender a propósitos específicos.


Portanto, o ETL transforma os dados que ficam estáticos em um data warehouse, em uma espécie de modo standby.


+ Leia mais em: Data WareHouse: o que é, como funciona e vantagens.

 


ETL E DATA OPS: QUAL A RELAÇÃO?


No contexto de Data Ops, o ETL é uma parte fundamental da pipeline de dados, responsável por extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um destino final, como um Data Warehouse ou um sistema de análise de dados.

ETL é usado para migrar dados entre sistemas, consolidar dados de várias fontes, preparar dados para análise e para garantir que os dados estejam em conformidade com as políticas de governança de dados da empresa.


+Leia mais em: Data Ops: o que é, como funciona e como implementar.

 


COMO APLICAR O ETL EM SUA ESTRATÉGIA DE BI?


Como destacamos antes, o ETL é fundamental para as estratégias de Business Intelligence e, por isso, ambos são interdependentes.


É por meio desse processo que organizamos todos os dados que vão embasar as iniciativas analíticas de inteligência de negócios.


Para traçar uma estratégia efetiva de BI, é essencial que tenhamos os dados previamente organizados a fim de viabilizarmos a execução do projeto.


Assim sendo, é preciso categorizá-los, criar hierarquias e relações para que possam ser consultados e deem as respostas esperadas.


Leia também: Saiba o que é o Data Analytics e como utilizar este poderoso ramo da ciência de dados em sua empresa



ETL: EXEMPLOS DE FERRAMENTAS


Certamente, você já percebeu que, quando se trata de ETL, o que não faltam são alternativas para operacionalizar dados não estruturados.


Dessa forma, o mercado responde com uma ampla variedade de ferramentas, cada uma com seus respectivos pontos fortes.


Conheça a seguir as mais utilizadas, bem como as suas características e funcionalidades.



SAP BUSINESS OBJECTS DATA SERVICES


Desenvolvido pela empresa alemã homônima, o SAP Business Objects Data Services permite o acesso a dados brutos para que sejam contextualizados.


Trata-se de uma poderosa ferramenta para descobrir o verdadeiro valor dos seus dados, criando uma visão completa ao gerar novas informações.


O SAP trabalha dados de qualquer tamanho e fonte, podendo ser implementado on-premise.


Ele torna o processo decisório mais ágil, padronizando e combinando dados para reduzir duplicatas, identificando relacionamentos e corrigindo problemas de qualidade.



IBM INFOSPHERE DATASTAGE


O IBM DataStage pode prover dados de alta qualidade.


Ele combina a ferramenta de integração de dados líder do setor com DataOps, soluções em governança e análise em uma única plataforma de dados e Inteligência Artificial (IA).


Também é útil para acelerar as tarefas administrativas e, assim, reduzir o chamado Total Cost of Ownership (TCO).


O IBM InfoSphere permite obter informações confiáveis e para iniciativas de negócios críticos em ambientes locais na nuvem com sistemas hiperconvergentes.


Ou seja, é uma ferramenta indicada para tratar dados e transformá-los em informação útil no contexto corporativo.



MICROSOFT SQL SERVER INTEGRATION SERVICES (SSIS)


Já o SQL Server Integration Services (SSIS), é um componente do software de banco de dados Microsoft SQL Server, que pode ser usado para realizar uma ampla variedade de tarefas de migração de dados.


Funciona como uma plataforma para integração de dados e aplicativos de fluxo de trabalho, somada a uma ferramenta de armazenamento usada para processos de ETL.


Também pode ser usada para automatizar a manutenção de bancos de dados do SQL Server e realizar atualizações de dados de cubo OLAP multidimensional.



PENTAHO DATA INTEGRATION


Assim como o SSIS, o Pentaho Data Integration (PDI) é uma das ferramentas mais indicadas para processos ETL.


Com ela, o trabalho de captura, limpeza e armazenamento de dados é realizado por um formato acessível para os usuários finais e tecnologias IoT.


Ele tornou-se também conhecido como Kettle, termo que, na verdade, deriva do Kettle Extraction Transformation Transport Load Environment, ou seja, Ambiente Kettle de Extração, Transporte, Transformação e Carga.



INFORMATICA POWER CENTER


O Power Center da Informatica dá todo um suporte ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a inicialização até a sua implantação em processos empresariais.


Tal como as melhores ferramentas de ETL, ele ajuda a integrar dados de todos os tipos de fontes com conectores formatados para uso de alto desempenho.


Ele conta com suporte para grid computing, processamento distribuído, alta disponibilidade e muito mais.


Também ajuda a revelar o valor dos dados não relacionais por meio da análise abrangente em XML, JSON, PDF e IoT.


Por fim, com essa ferramenta é possível criar protótipos e validar resultados de forma rápida e iterativa.



ORACLE DATA INTEGRATOR (ODI)


O Oracle Data Integrator é uma ferramenta de ETL modular.


Ele é formado por um repositório mestre que, por sua vez, é composto por um ou vários repositórios de trabalho para armazenamento de metadados.


Esses repositórios podem ser instalados em qualquer mecanismo de banco de dados que ofereça suporte à sintaxe ANSI ISO 89.


Também conta com os seguintes módulos de interface gráfica:


  • Gerenciador de topologia
  • Designer
  • Gerenciador de segurança
  • Operador
  • Agentes de execução.

 

Eles são construídos com componentes Java que dão acesso ao repositório no modo cliente / servidor.


Outro componente interessante do ODI é o Metadata Navigator, um aplicativo Servlet / JSP que permite o acesso ao repositório por meio de uma interface web.


Ele também conta com o Lightweight Designer, um outro aplicativo para visualizar e editar objetos no repositório a partir de um navegador da web.


Já pelo Oracle Data Integrator Public Web Services, os usuários podem aproveitar os recursos do ODI por meio de uma arquitetura orientada a serviços (SOA).



CONCLUSÃO


Conforme vimos, o processo de ETL viabiliza a homogeneização de dados que possibilitarão, no futuro, a implementação de uma estratégia de BI.


Nesse sentido, são fundamentais a organização prévia e a oportunidade de identificar padrões não naturalmente observáveis por meio da mineração de dados.


Afinal, só assim será possível fazer análises para compreender comportamentos, seja de usuários, clientes ou fornecedores, e utilizá-los a favor da própria empresa.


Se você tem dúvidas sobre qual ferramenta usar ou como implementar um processo de ETL, saiba que não está sozinho.


Seja qual for a sua necessidade analítica, a FiveActs tem a resposta.


Conheça nossas soluções e faça mais com os dados do seu negócio.

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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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