]O armazenamento adequado das informações dos clientes contribui para aumentar a segurança dos dados e para que as decisões sejam tomadas de maneira assertiva.
No entanto, dados de origens diversas podem ser muito diferentes em seus tipos, formatos, volumes, qualidade e confiabilidade. Por isso, eles precisam ser reunidos e processados adequadamente. Daí a importância de softwares de integração de dados, como o ETL.
Neste artigo, vamos explicar detalhadamente o que é ETL, quais são as utilidades e vantagens desse processo, e como ele se aplica à área de Engenharia de Dados.
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Engenharia de Dados
Definindo ETL
ETL é uma sigla em inglês para “Extract, Transform, Load” – em português, “Extrair, Transformar e Carregar”. Esses termos se referem a softwares projetados para retirar dados de fontes e sistemas diferentes, modificá-los e armazená-los em um só lugar.
Esses softwares possibilitam reunir as informações e guardá-las em um local unificado e seguro, geralmente um repositório do tipo data warehouse. Esses dados podem vir de origens estruturadas e não estruturadas, sejam documentos, e-mails, aplicações, bancos de dados, equipamentos ou sensores.
O ETL começou a ganhar popularidade nos anos 1970, quando as empresas passaram a usar múltiplos repositórios para armazenar diferentes tipos de informações de negócios. Com isso, a necessidade de integrar os dados espalhados pelas databases cresceu rapidamente. Desde então, o ETL se tornou o método padrão para coletar dados de fontes diversas no sistema das empresas.
Como funciona o ETL
Cada uma das três etapas do ETL é responsável por funções específicas:
- Extração
Nesta fase, os dados são extraídos e transferidos para o ambiente de ETL data warehouse.
- Transformação
Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados, de modo a torná-los confiáveis e consultáveis.
- Carregamento
Por fim, os dados transportados para o armazenamento no sistema de destino. Eles podem ser carregados em tempo real ou em lotes programados.
Aplicações e benefícios do ETL
O ETL contribui para aumentar a proteção dos dados, automatizar processos e fornecer subsídios para melhores tomadas de decisões.
Outros dos seus principais benefícios são:
- Facilidade no manejo de dados
A carga de informações de uma empresa tende a crescer e ficar mais complexa ao longo do tempo. O ETL confere mais facilidade no uso dos dados, simplificando tarefas como a integração, automação e análise dessas informações.
- Mais rapidez e eficiência
Com o ETL, a coleta, transformação e armazenamento de dados é feita de maneira automática, reduzindo a chance de erros aumentando a rapidez. Além disso, o processamento das informações é transferido para um banco de dados, contribuindo para melhorar a performance do sistema.
- Análises mais aprimoradas
O ETL fornece uma visão panorâmica dos dados das empresas, possibilitando, assim, a realização de análises mais sofisticadas.
- Facilidade de integração
O ETL também é usado para migrar dados de sistemas legados (que começam a ficar obsoletos com o passar do tempo) para outros mais modernos. Além disso, ele também pode ser útil para consolidar dados de fusões de empresas e para coletar e unir dados de fornecedores ou parceiros externos.
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.
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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