Como você provavelmente já sabe, as inovações tecnológicas transformaram a maneira como os negócios crescem e se destacam no mercado. Hoje em dia, informação é poder, e os dados se tornaram a moeda mais importante da relação entre as empresas e seus consumidores.
Por isso, é essencial encontrar ferramentas e softwares que consigam compilar informações de qualidade em um curto espaço de tempo, e com o menor esforço possível. Desse modo, torna-se mais fácil conhecer os consumidores e tomar decisões mais assertivas.
No entanto, o armazenamento dessas informações ainda é um desafio, uma vez que se dá de diferentes maneiras, em bancos de dados distintos. Além disso, com os recorrentes avanços e mudanças, novos tipos de dados são criados e precisam ser armazenados e lidos por tecnologias diversas.
Nesse cenário, contar com ferramentas focadas na integração de dados de diferentes bancos de dados é fundamental. Uma delas são os data warehouses — que funcionam a partir do método ETL. Você já ouviu falar nele?
Se a resposta é “não”, então este conteúdo foi feito para você! Continue lendo e entenda o que é ETL, como esse método funciona, para quê ele é usado e muito mais!
O que é ETL?
A sigla ETL significa “extract, transform, load” — ou, em português: extrair, transformar, carregar. Ela faz referência a um dos principais métodos de integração de dados.
As ferramentas de ETL se tornaram populares por volta de 1970, quando multiplicaram-se os bancos de dados usados para armazenar diferentes tipos de informações. Com o passar dos anos, contudo, a junção desses dados em um único lugar passou a ser necessária, e o ETL se tornou um método padrão.
Atualmente, as principais ferramentas usadas para a integração de dados são os data warehouses: um tipo de banco de dados que oferece acesso a vários sistemas em um só lugar. Para que ele funcione, porém, é necessário contar com várias ferramentas de ETL.
Podemos dizer, portanto, que este método é fundamental para que uma empresa crie uma boa estratégia de integração de dados. Além de estar em constante mudança, adaptando-se ao mercado, o ETL também é pensado a partir de uma grande preocupação com a qualidade dos dados lidos e transformados, o que o torna uma ferramenta muito útil.
Como o ETL funciona?
O método ETL funciona, como anuncia a sigla, a partir de três etapas fundamentais: extração, transformação e carregamento de dados. Cada um desses processos ajuda a garantir a qualidade das informações e possibilitam uma melhor interpretação destas pelos analistas de dados.
Abaixo, explicamos melhor quais são as funções de cada etapa do ETL. Confira:
1. Extração (Extract)
Na primeira etapa do processo, as ferramentas de ETL são responsáveis por mapear as informações que serão extraídas de outros bancos de dados. Assim, comunicam-se com outros sistemas e coletam dados específicos, que serão, então, enviados para o destino.
2. Transformação (Transform)
Antes de chegarem ao banco de dados de destino, as informações coletadas passam por um processo de “transformação” no qual são limpas, padronizadas, complementadas e avaliadas de acordo com a qualidade.
Isso acontece porque dados obtidos de diferentes bancos têm diferentes padrões e podem ser de diversos tipos. Além disso, é necessário garantir que eles passem por um processo de análise de qualidade para aperfeiçoar a visualização de dados.
Também é nesta etapa que são identificados e corrigidos eventuais problemas que podem se apresentar, como dados incompletos ou com formatação incorreta. Essas inconstâncias são corrigidas pelas ferramentas de ETL.
3. Carregamento (Load)
Uma vez tratados e estando garantida a integridade e a qualidade das informações, os dados são carregados para o seu banco de destino, como um data warehouse, e o processo está finalizado.
Qual a diferença entre ETL e ELT?
Durante os seus estudos, você já pode ter reparado que a sigla ETL também costuma aparecer em outra ordem: ELT. Esta é uma outra forma de realizar data integration.
De modo geral, contudo, os dois métodos são bastante parecidos. Como explicamos, no ETL os dados seguem o seguinte processo: são extraídos, transformados e então carregados no banco de dados de destino.
Já no ELT, por outro lado, os dados são extraídos de um sistema-fonte, carregados no seu destino e então transformados. As ferramentas de ELT usam o poder de processamento do sistema-fonte para conduzir as transformações, o que acelera o processamento de dados.
Ou seja: o ELT é um processo complementar ao ETL, que faz com que ele aconteça de maneira simplificada. Dentre as suas principais vantagens, podemos mencionar:
- Possibilita que a etapa de transformação dos dados seja conduzida por um profissional especializado em negócios, o que facilita a aplicação de BI e a análise de dados por times multidisciplinares;
- É uma abordagem mais moderna de análise de dados, além de mais barata, mais simples configurar e que permite manusear uma grande quantidade de dados com facilidade.
Para que o ETL é usado?
Os usos do método ETL podem variar bastante, uma vez que ele trabalha em conjunto com outras ferramentas de integração de dados. Alguns dos seus usos mais comuns são:
- Combinar e exibir dados de transações de um data warehouse ou de outro banco de dados, de modo que os analistas possam visualizá-los com facilidade;
- Migrar dados de sistemas arcaicos para sistemas mais modernos, que usam diferentes formatos de dados;
- Consolidar dados de fusão de empresas, além de coletar e unir dados de fornecedores e/ou parceiros.
Há, ainda, aplicações menos tradicionais do ETL. Confira algumas abaixo:
ETL e Big Data
Deve-se considerar, também, o ETL se associa ao big data na medida em que fornecedores de ferramentas ETL com frequência adicionam novas transformações às suas ferramentas. Isso faz com que elas suportem novas fontes de dados e sejam capazes de limpar, corrigir e transformar diversos tipos de informação.
Em um mundo em que as empresas precisam acessar cada vez mais dados (vídeos, mídias sociais, IoT, dados de crowdsource etc.) para tomar decisões cada vez mais assertivas, podemos dizer que as ferramentas ETL auxiliam nesse trabalho.
ETL e Scripts
O ETL é o método que automatiza os scripts utilizados na etapa de transformação dos dados, quando ocorre o seu tratamento e o transporte de um banco de dados para o outro.
Antes do ETL, os scripts eram escritos individualmente em uma linguagem de programação — em geral, C ou COBOL. Como resultado, havia muitos bancos de dados executando diversos scripts. Hoje, as organizações utilizam tanto scripts quanto métodos de movimento programático de dados.
ETL e Data Governance
O uso do método ETL também possibilita que as informações coletadas e transformadas sejam acessadas por qualquer pessoa da empresa com facilidade, ainda que ela não tenha conhecimentos técnicos.
Isso significa que as ferramentas de ETL melhoram a comunicação de outros setores da empresa com os dados, favorecendo a sua interpretação e análise e, consequentemente, a tomada de decisão.
Confira também: Empreendedor data driven: saiba qual é o perfil deste profissional
Quais são as vantagens de usar ETL?
As ferramentas de ETL são parte importante da estratégia de data integration de um negócio, uma vez que possibilitam unir informações relevantes em um mesmo lugar. Dentre as principais vantagens desse método, podemos citar:
- O ETL fornece um contexto histórico dos dados para a empresa, colocando-os em um contexto e possibilitando a compreensão do negócio ao longo do tempo;
- Proporciona uma visão consolidada do negócio, o que facilita a análise e a criação de relatórios sobre as iniciativas já testadas;
- Pode melhorar a produtividade dos analistas de dados, uma vez que codifica processos que permitem a integração de dados mesmo que os profissionais não tenham a capacidade técnica para escrever scripts e códigos;
- Por ser, mesmo hoje, um dos principais métodos de data integration, o ETL continua sendo aperfeiçoado e suporta requisitos emergentes de integração de dados.
Vale lembrar, ainda, que o ETL pode trabalhar em conjunto com outras ferramentas de integração de dados, além de atuar em outros aspectos do gerenciamento de dados, tais quais:
- Data quality: as ferramentas de ETL são capazes de solucionar problemas complexos, o que faz com que os dados não percam a qualidade;
- Data governance: as tarefas de manutenção de carga de dados são mais simples de realizar do que as tarefas de manutenção de código;
- Virtualização: a conexão de ferramentas ETL com outras fontes de dados é feita de forma transparente, não sendo necessária a codificação de um servidor;
- Metadados: os metadados são gerados e mantidos de forma automática, o que evita erros no final do processo de transformação de dados.
Isso possibilita uma leitura mais fácil dos dados, o que implica uma tomada de decisão de negócios mais assertiva e menos desperdício de recursos da empresa.
Veja ainda: Como a análise de dados ajuda na tomada de decisão? Confira
Quais são as principais ferramentas de ETL?
Hoje em dia, existem diversas ferramentas de ETL disponíveis no mercado. Para escolher a mais adequada para o seu negócio, é preciso ter em mente quais são as suas necessidades.
Abaixo, apresentamos algumas das principais ferramentas. Confira!
- Snowplow: considerada uma das melhores plataformas para extração de dados, uma vez que permite que as empresas tenham contas próprias na nuvem (o que dá mais autonomia para cientistas e analistas), os dados ficam disponíveis em tempo real e podem ser carregados para qualquer data warehouse.
- Stitch: responsável pela integração de dados de diversas fontes em um data warehouse central. É uma plataforma pensada para desenvolvedores e pode receber um grande volume de dados em um curto espaço de tempo. Além disso, oferece pipelines de dados automatizados, o que simplifica o processo.
- Kondado: plataforma brasileira focada em analytics e conectada a mais de 50 plataformas de dados, o que possibilita centralizar informações em um único data warehouse. Assim, opera como uma ponte entre as ferramentas de ETL e o banco de dados final. Sua maior vantagem é que não exige nenhum tipo de conhecimento técnico.
- Oracle: oferece um armazenamento de dados de baixo custo, mas opera com altos níveis de desempenho. Oferece armazenamento sob demanda local, o que dá elasticidade em tempo real para objetos, arquivos ou blocos. Além disso, clientes podem usar o gateway de armazenamento e o serviço de transferência de dados, o que dá segurança ao processo de transferência.
- Snowflake: serviço de data warehouse em nuvem, que automatiza a administração e manutenção dos dados e oferece suporte à etapa de transformação. Pode ser integrado a diferentes ferramentas e o armazenamento pode ser feito de maneira independente.
- Spark: mecanismo de análise e processamento de dados de código aberto, usado para trabalhar com conjuntos de dados de grande escala. Toda a etapa de transformação de dados pode ser realizada nele. Além disso, inclui suporte para consultas de SQL, machine learning e processamento gráfico.
Leia também: Quais as diferenças entre analista de dados e cientista de dados?
O que é talend integration?
O Talend é considerado uma das melhores ferramentas de ETL disponíveis no mercado. Ele é responsável por:
- automatizar grande parte do processo e integração de dados, fazendo com que todo o processo seja até 30 vezes mais rápido;
- permitir que os dados se tornem self service, graças à sua interface, o que dá mais autonomia para outros setores consultarem as informações desejadas;
- aumenta a qualidade das informações, uma vez que os dados são atualizados de acordo com as tendências e demandas do mercado;
- auxilia o processo de Business Intelligence, porque gera relatórios e dashboards com atualização em tempo real.
Ou seja: o Talend é uma ferramenta de ETL bastante completa e, por isso, muito conceituada. Ainda assim, vale a pena consultar se ela atende aos objetivos do seu negócio antes de optar pela ferramenta mais adequada.
Esperamos que este conteúdo tenha te ajudado a entender o que é o ETL e para que ele serve. Se você gostou do assunto, não deixe de conferir também mais informações sobre o State of Data Brasil: como anda a profissão de cientista de dados?
