Blog da Five Acts

06 de Novembro de 2020

etl: o que é importância e exemplos práticos

ETL é a sistematização do tratamento de dados e a limpeza de que necessitam, originados em sistemas de organização para um DW.

Indispensável para qualquer empresa que utiliza um DW – Data Warehouse -, o conceito desse processo é a junção de três processos para o tratamento de dados: extração, transformação e carga.

Embora o nome tenha origem inglesa – Extraction, Transformation e Lead -, o ETL já é um processo consolidado no Brasil.

Esse processo está presente em todos os trabalhos com dados e é dividido, necessariamente, nas três etapas que o denominam.

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

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ETL: Entenda como tudo começou

O processo de Extract, transform e load surge como uma estratégia para a análise e o uso de dados armazenados em bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.

Através deste processo é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados, a fim de transformá-los em uma informação que possa ser legível e confiável.

Se a sua empresa, seja ela pequena, seja ela grande, necessita utilizar os dados gerados e armazenados, ele pode ser essencial para que seja possível traçar uma estratégia de uso desses dados.

Para que isso possa ser feito, é fundamental estabelecer regras para a manipulação padronizada dos dados, de forma que não haja qualquer perda ou prejuízo no processo.

Como funciona o processo ETL

como funciona o processo de Extract, transform e load

O processo é composto por três fases distintas, conforme vimos anteriormente.

Veja mais a seguir:

Extração

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

Nesta fase 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 a um formato único, o que possibilita que possamos manipulá-los nas próximas fases.

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

Transformação

Neste segundo momento, de transformação, ocorre a adaptação das informações que foram analisadas e padronizadas na fase da extração.

Nesta fase transformamos dados, padronizando-os e, até mesmo, limpando-os.

Dessa forma, conseguimos maior homogeneidade nas informações presentes no banco de dados, tratando quaisquer eventuais desvios e inconsistências, sempre mirando os objetivos da empresa em relação à utilização dos dados.

É importante, nesta fase, que criemos uma tabela com a informação original e correta e, depois, que criemos novos campos ou novas tabelas para agregar e relacionar dados ou cálculos que se façam necessários.

Podemos, nesta fase, criar filtros para agrupar informações de critérios geográficos, de idade, temporais, de cargo na organização, de nível hierárquico ou qualquer outra informação que seja útil para viabilizar a análise a ser feita.

Essa fase é essencial para a organização de campanhas publicitárias em mídias digitais, por exemplo.

Tratando os dados de clientes já existentes, conseguimos, através da etapa de transformação, visualizar qual o perfil do consumidor habitual e, assim, direcionar campanhas e fluxos de informação para novos e potenciais clientes.

Carregamento

Nesta última fase, no terceiro e último passo do processo, é necessário fazer o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório de dados.

Em um ambiente corporativo, datawarehouse, ou em um ambiente departamental, datamart.

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

Mantendo o padrão dos dados organizados, é possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura.

É importante frisar que o ETL, como um todo, 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 processo concluído, é possível também fazer a mineração de dados, de forma que possamos estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, de compradores ou de, até mesmo, fornecedores.

ETL e Data Warehouse: compreenda a relação

ETL e Data Warehouse: relação

O ETL é essencial para que, no ambiente do DW, possamos criar e observar as estruturas de Dimensões e Fatos.

É o ETL que cria uma ponte, ligando a parte operacional e o DW. Por conta disso, é importante que escolhamos corretamente as ferramentas em que criaremos e daremos também o suporte ao processo, a fim de que as atividades dele sejam bem executadas.

É importante frisar que este processo é fundamental para todas as iniciativas de DW, mas deve ser planejado de forma cuidadosa para que não sejam comprometidos os demais sistemas da empresa.

Assim, ele deve ser totalmente escalonável e, principalmente, propiciar uma manutenção facilitada.

Antes, ainda, de iniciar a operação desse processo, é também necessário observar qual será a sua janela operacional, sobretudo porque não é em qualquer tempo que o processo pode ser executado, bem como planejar a periodicidade da sua execução.

Como aplicar o ETL em sua estratégia BI

O ETL é fundamental para qualquer estratégia de Business Intelligence e hoje é possível afirmar que não existe BI sem ETL.

É através do desse processo que organizamos todos os dados que embasarão todas as iniciativas analíticas do BI.

Assim, é fundamental que possamos, para traçar uma boa estratégia de BI, ter os dados já previamente organizados a fim de facilitarmos a execução do projeto, o que é feito, necessariamente, através do processo de Extract, transform e load.

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

Conclusão

Conforme vimos, o processo de ETL possibilita a homogeneização de dados que possibilitarão, no futuro, a implementação de um projeto de BI.

É fundamental para o projeto a organização prévia e possibilidade de identificar padrões não naturalmente observáveis através da mineração de dados, importantes para a compreensão de comportamentos, seja de usuários, de clientes e até mesmo de fornecedores.

Através da análise, é possível compreender padrões e, assim, utilizá-los a favor da própria organização.

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