Blog da Five Acts

12 de Março de 2021

etl o que é

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?

como funciona o processo de Extract, transform e load

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 organizados, é 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?

ETL e Data Warehouse: 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.

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

exemplos de ferramentas etl

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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