ETL – do inglês, “Extract, Transform, Load” – é o processo de extrair, transformar e carregar dados. Essa estratégia foi criada para facilitar a análise e o uso de dados armazenados em bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.
Por meio do ETL, você pode avaliar a qualidade de informações geradas e a forma como elas são manipuladas, a fim de transformá-las em uma informação inteligível e confiável. Uma vez que esses dados são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados, de acordo com as necessidades da sua empresa.
Para que o processo seja feito de modo adequado, você deve estabelecer regras para a manipulação padronizada das informações em todas as etapas do processo.
Neste artigo, vamos explicar, passo a passo, o funcionamento de um processo ETL e quais são as suas aplicações atuais na Engenharia de Dados.
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O processo ETL passo a passo
Conforme o próprio nome indica, o processo ETL é composto por três etapas distintas:
- 1. Extração:
A primeira fase é destinada ao processo de extração de dados no SQL Server Integration Services (SSIS) – uma ferramenta usada para executar operações de ETL. Nesse estágio, você deve fazer uma análise preliminar dos dados e organizá-los em uma área de transição, para que eles possam ser manipulados pelo software.
No processo de extração, os dados são convertidos em um único formato, o que torna possível manipulá-los nas etapas seguintes. Uma vez que os dados são muito diferentes entre si, é necessário adotar essa medida inicial para fazer a padronização massiva dessas informações.
- 2. Transformação:
Nesta fase, os dados são agora adaptados e transformados, em um processo que é chamado de higienização. O objetivo é levar para a análise do gestor apenas os dados confiáveis e consultáveis.
Ainda nessa etapa, você deve criar filtros para agrupar informações de critérios como idade, localização, tempo, cargo e nível hierárquico ou qualquer outro que seja útil para análises futuras.
- 3. Carregamento:
Na terceira e última etapa do processo, você precisa fazer o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório, onde serão armazenados. Nessa etapa, a tabela com a informação tratada é novamente duplicada e os ajustes necessários são feitos para corrigir novos desvios de fluxo informacional.
Com o trabalho concluído e o modelo dos dados organizados, você também será capaz de criar um mapeamento de todos os padrões, tornando essas informações sempre acessíveis para uma utilização futura.
Aplicações atuais do processo ETL
O ETL não é necessariamente executado em um único ambiente de tratamento de dados. Podemos utilizar diversas aplicações para o processo todo, seja em nuvem ou não.
No ambiente de um data warehouse ou Data Mart, o ETL é essencial para que possamos criar e observar as estruturas de dimensões e fatos relacionados aos dados. Afinal, esses ambientes são destinados ao armazenamento dos dados que, em algum momento, serão acionados. Para isso, os dados são deixados em um modo em repouso, até que sejam requisitados.
Ao fornecer uma visão consolidada sobre essas informações, o ETL facilita a análise e a criação de relatórios sobre dados relevantes às iniciativas de sua empresa. Esse processo é necessário para aumentar a precisão e fornecer a auditoria indispensável para armazenar dados.
Os processos de ETL podem ser aplicados em diversas situações:
- Migração de dados de sistemas legados para outros mais modernos;
- Consolidar dados de fusões de empresas;
- Coletar e unir dados de parceiros e/ou fornecedores externos;
- Integração de dados de múltiplos sistemas;
- Construção de Data Warehouse.
Diferenças entre ETL e ELT
Até pouco tempo atrás, o processo de ETL era o mais popular para a extração, transformação e armazenamento de dados. No entanto, as empresas agora estão mudando gradativamente para a abordagem ELT (em português, extrair, carregar e transformar), desenvolvida para lidar com dados na nuvem.
Diferentemente do ETL, o ELT coloca a etapa de carregamento à frente daquela de transformação, de modo que o processo de extract-transform-load (ETL) é reformulado para um processo extract-load-transform (ELT). Portanto, a etapa de transformação passa a ter protagonismo.
- Pesquisar, desenvolver, testar e manter estrutura de dados;
- Alinhar as arquiteturas desenvolvidas com os requisitos de negócio;
- Criar soluções para a aquisição de dados;
- Identificar formas de melhorar a confiabilidade e eficiência dos sistemas;
- Utilizar dados para dar suporte à tomada de decisão de empresas;
- Entregar relatórios e atualizações para os interessados de um negócio;
- Desenvolver processos que explorem novas utilizações dos dados coletados.
Onde encontrar uma formação adequada em bancos de dados
Profissionais qualificados em bancos de dados são altamente requisitados atualmente. Para se tornar um deles, você precisa buscar uma formação sólida, que inclua competências para ETL, Big Data, SQL, PL/SQL, TSQL, noSQL, em Linux e Windows.
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