O que é ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) é um processo de integração de dados que coleta dados de várias fontes e padroniza e carrega esses dados em um data warehouse para análise, em bancos de dados para armazenamento ou em algum outro tipo de fonte de dados. As organizações usam o ETL para transformar seus dados espalhados por vários sistemas em diferentes linguagens em formatos e estilos unificados, para que possam analisá-los com mais facilidade. Com o crescente volume de informações, as organizações têm enormes quantidades de dados à sua disposição. No entanto, muitas organizações tropeçam na diversidade e no volume dos dados. Muitas têm problemas para extrair os dados de seus sistemas de origem, convertê-los em uma linguagem comum e carregá-los em outro sistema para que possam analisá-los em sua totalidade e obter uma visão completa. O ETL ajuda as organizações a utilizarem os dados com eficiência, extraindo, transformando e carregando esses dados de vários sistemas para aprimorar sua business intelligence.

O ETL tem vários casos de uso em vários campos. Um deles é derivar valor dos dados do cliente. Os clientes interagem com uma marca de maneiras diferentes. O ETL reúne todos esses dados de clientes de várias fontes, transforma os dados para seguir um formato padrão e os carrega em um data warehouse ou outra fonte de dados para análise. Quando a empresa pode analisar facilmente seus dados que compartilham uma mesma linguagem e local, isso proporciona à organização uma visão precisa de 360 graus da interação do cliente com sua marca e lhe permite entender as necessidades dos clientes e fornecer a eles uma experiência altamente personalizada.

Por que as organizações precisam do ETL?

Os dados são um dos maiores ativos de uma organização. A maioria dos dados úteis não é estruturada e está espalhada por várias fontes. Portanto, as organizações precisam da integração dos dados na forma do ETL para coletar e padronizar dados e prepará-los para análise em um único local. O ETL garante acesso fácil e uniforme aos dados para todas as equipes. Com dados padronizados, as equipes podem tomar decisões bem informadas, e isso aprimora a business intelligence. No mundo de hoje, até mesmo a menor unidade de dados pode fazer uma grande diferença na lucratividade. As organizações que desejam aproveitar o poder dos dados devem considerar a adoção do ETL.

Quais são as etapas envolvidas no ETL?

Como o nome sugere, o ETL tem três etapas principais: extrair, transformar e carregar.

Etapa 1: extração de dados

A extração é o processo de coleta de dados de várias fontes. Essas fontes podem incluir as seguintes.

• Sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM)
• Redes sociais e outras fontes online
• Bancos de dados e armazenamento legados
• Aplicativos de vendas e marketing
• Dados de transação dos clientes
• Sistemas de planejamento de recursos empresariais
• Dados de sensor da Internet das Coisas (IoT)

A extração dos dados geralmente é realizada de três maneiras diferentes.

Extração de dados com base na notificação de uma alteração

Algumas das fontes de dados fornecem uma notificação ao sistema ETL quando há alguma alteração nos dados. O sistema ETL só precisa extrair os novos dados. A extração de dados baseada em notificação é o método mais fácil, mas muitas fontes de dados não fornecem notificações.

Extração de dados incremental

Algumas fontes podem não ser capazes de fornecer notificações sobre alterações de dados. No entanto, podem identificar e ter um registro de quais dados foram alterados. Um sistema ETL deve verificar periodicamente essas fontes para ver se há alguma alteração nos dados. Esse método extrai incrementalmente a parte dos dados que foi alterada. A extração incremental é mais complexa do que a extração baseada em notificação.

Extração de dados completa

Algumas fontes podem não ter nenhum mecanismo para identificar as alterações nos dados. Ao lidar com essas fontes, o ETL precisa extrair dados completos da fonte. O ETL precisa manter uma cópia da última extração para poder compará-la com a nova cópia. A extração de dados completa envolve um volume maior de transferência de dados do que qualquer outro método, porque a cada vez, todo o conjunto de dados precisa ser copiado. Também aumenta a carga no sistema ETL.

Dados estruturados e não estruturados

Os dados das fontes acima podem ser estruturados ou não estruturados. Dados estruturados estão prontos para extração imediata. Dados não estruturados precisam de alguns preparativos para torná-los adequados para extração. Isso inclui limpar os dados; por exemplo, remover espaços em branco ou emoticons.

Etapa 2: transformação de dados

Dados de diferentes fontes podem ter estruturas e características diferentes. As etapas de 'transformação' aplicam várias técnicas para padronizar esses diversos dados. As organizações geralmente aplicam regras de negócios ao transformar dados. Os subprocessos envolvidos na transformação de dados são:

Padronização

O formato dos dados extraídos de várias fontes pode variar muito. A padronização traz os dados para um formato comum. Por exemplo, todos os zeros nos dados brutos podem ser convertidos em NULL.

Limpeza

Dados de fontes como redes sociais ou comunicações por e-mail podem conter informações que não são relevantes. Os dados, em geral, podem ter inconsistências e valores ausentes. A limpeza ajuda a remover o ruído nos dados e corrigir os valores ausentes e as inconsistências.

Deduplicação

Os dados brutos de uma fonte podem ter repetição e informações redundantes. A deduplicação remove toda essa redundância.

Revisão do formato

Isso inclui a conversão de um formato para outro com base nos padrões da organização. Pode incluir a conversão de unidade de medida, conversão de data e hora e conversão do conjunto de caracteres.

Verificação

Esta etapa verifica a integridade dos dados. Nesta etapa, o sistema ETL identifica e sinaliza anomalias de dados.

A transformação também inclui operações avançadas de banco de dados, como agregação de dados, estabelecimento de uma relação chave-valor, divisão de dados e filtragem.

Etapa 3: carregamento de dados

Na etapa final do ETL, os dados transformados são carregados em um data warehouse ou, novamente, em outra fonte de dados. Existem duas maneiras principais de 'carregar' dados.

Carregamento completo

Em um carregamento completo, todos os dados preparados na etapa de 'transformação' são carregados no data warehouse como um único lote. Embora o 'carregamento completo' leve muito tempo, é menos complexo do que o carregamento incremental. O carregamento total pode levar a um crescimento exponencial no volume de dados em um warehouse, o que pode se tornar difícil de gerenciar.

Carregamento incremental

Procura alterações nos dados recebidos e cria um novo registro de dados somente se dados únicos forem encontrados. O carregamento incremental é mais fácil de ser gerenciado quando comparado ao carregamento total. No entanto, pode levar a inconsistências de dados se houver uma falha no sistema.

Uma organização pode escolher uma estratégia de 'carregamento' com base no que deseja fazer com os dados. Os dados carregados podem ser usados para diferentes requisitos.

1. Para criar uma camada de análise ou business intelligence sobre os dados
2. Para usar os dados como um banco de dados pesquisável
3. Como um conjunto de treinamento para um algoritmo de aprendizado de máquina
4. Para criar um sistema de alerta com base nos dados

As características do destino dos dados (por exemplo, um data warehouse) também precisam ser levadas em consideração. A velocidade e capacidade e as interfaces de dados do destino podem afetar o processo de carregamento.

Quais são os tipos de ferramentas de ETL?

Com base nos requisitos, as organizações usam diferentes tipos de ferramentas de ETL. Uma organização pode escolher uma categoria de ETL com base no que precisa fazer com os dados.

Codificação manual

Algumas organizações optam por não usar nenhuma ferramenta de ETL específica. Em vez disso, optam pelo método de codificação manual. Na codificação manual, são criados scripts personalizados que executam o fluxo de trabalho do ETL. É um desafio gerenciar e padronizar o método de codificação manual.

Ferramentas de processamento em lote

Essas ferramentas processam os dados em lotes, muitas vezes fora do horário comercial, para não interferir nas operações diárias. As organizações que não precisam de recursos de ETL em tempo real podem contar com ferramentas de processamento em lote.

Ferramentas de código aberto

Várias ferramentas de ETL de código aberto estão disponíveis online. É uma alternativa de baixo custo às ferramentas ETL comerciais. As organizações que optam por usar uma versão de código aberto devem estar prontas para operar e manter a ferramenta de ETL. Pode haver pouco ou nenhum suporte.

Ferramentas baseadas em nuvem

Se uma organização não puder arcar com a infraestrutura de ETL, ela poderá procurar uma plataforma de ETL como serviço. Muitas empresas oferecem serviços de ETL na nuvem que garantem suporte total, fácil integração e escalabilidade.

Ferramentas em tempo real

A maioria das ferramentas discutidas acima funciona em tempo não real. Os sistemas ETL em tempo real usam processamento de dados contínuo para extrair dados de várias fontes e armazená-los no warehouse. Esses tipos de ferramentas de ETL são úteis no processamento de dados de fluxo ou dados de sensores, no caso de uso da Internet das Coisas.

Quais são os benefícios do ETL?

Dados consolidados

Muitas vezes, as organizações precisam lidar com dados de várias fontes. Dados de diferentes fontes podem diferir em seu volume, formato e complexidade. O ETL padroniza esses dados e fornece um único ponto de vista dos dados. O ETL permite que as organizações recuperem e analisem dados rapidamente e ajuda a tomar decisões melhores e mais rápidas.

Contexto histórico

Muitas organizações têm dados históricos armazenados em sistemas de armazenamento de dados legados. O ETL pode extrair dados de sistemas legados e unificá-los com os dados atuais. Isso fornece um contexto histórico através do qual as organizações podem reconhecer tendências de longo prazo. O contexto histórico ajuda as empresas a obter informações úteis e aprimorar a business intelligence.

Eficiência e produtividade

O ETL aumenta a eficiência das equipes, fornecendo acesso fácil aos dados. Ele elimina a exigência de escrever scripts personalizados para migração de dados, aumentando assim a produtividade. Quando os dados estão prontamente disponíveis, os funcionários podem tomar decisões bem informadas e dedicar mais tempo a análises e menos tempo a tarefas de menor valor.

Quais são os desafios da implementação de um fluxo de trabalho de ETL?

Grandes volumes de dados

O sistema ETL geralmente é projetado para lidar com um volume de dados de entrada específico. No mundo de hoje, os dados corporativos estão crescendo rapidamente. O sistema ETL pode não ser capaz de lidar com o aumento do volume de dados.

Solução: ao implementar um fluxo de trabalho/ferramenta de ETL, as organizações precisam pensar na escalabilidade. Além de escolher uma solução escalável, devem evitar carregamentos de dados completos. As organizações devem identificar os dados cruciais e evitar todos os dados não essenciais, e também devem considerar o processamento paralelo de dados.

Alteração dos formatos de dados

As organizações devem levar em conta a natureza dinâmica dos formatos de dados. Os dados de uma fonte externa podem não estar no mesmo formato ou não ter a mesma frequência. O sistema ETL deve ser capaz de lidar com essa diversidade.

Solução: a limpeza dos dados antes mesmo da etapa de “transformação” é crucial para lidar com as alterações de formato. O sistema ETL deve ser capaz de identificar e alertar a ferramenta de transformação sobre o novo formato. Além disso, o processo de transformação no ETL deve ser flexível, e não baseado em regras codificadas.

Pipeline ETL fortemente acoplado

O ETL é um sistema complexo com muitos componentes e subsistemas. Cada um desses componentes deve ser escalável, funcional e flexível. Muitas vezes, as organizações tendem a usar tecnologias e sistemas semelhantes para cada um desses componentes. Quando uma organização implementa o fluxo de trabalho ETL, ela tende a aplicar soluções semelhantes para todas as partes. Isso leva a um sistema fortemente acoplado e menos flexível.

Solução: cada componente do sistema ETL deve ser considerado como um componente independente. A organização deve escolher as ferramentas certas para cada uma dessas etapas. Cada um desses componentes pode precisar de soluções altamente especializadas. O desacoplamento dos componentes ETL ajuda as organizações a consertar ou alterar qualquer peça sem ter que reconstruir todo o sistema do zero.