O que é ETL? (Extrair, Transformar, Carregar) Metodologia e casos de uso

ETL significa “extrair, transformar, carregar”. É um processo que integra dados de diferentes fontes em um único repositório para que possam ser processados ​​e depois analisados ​​para que informações úteis possam ser inferidas a partir dele. Essas informações úteis ajudam as empresas a tomar decisões baseadas em dados e crescer.

“Dados são o novo petróleo.”

Clive Humby, matemático

A criação global de dados aumentou exponencialmente, tanto que, de acordo com a Forbes, no ritmo atual, os humanos estão dobrando a criação de dados a cada dois anos. Como resultado, a pilha de dados moderna evoluiu. Os data marts foram convertidos em data warehouses e, quando isso não foi suficiente, foram criados data lakes. Embora em todas essas diferentes infraestruturas, um processo permaneceu o mesmo, o processo ETL.

Neste artigo, veremos a metodologia de ETL, seus casos de uso, seus benefícios e como esse processo ajudou a formar o cenário de dados moderno.

Metodologia de ETL

O ETL permite integrar dados de diferentes fontes em um só lugar para que possam ser processados, analisados ​​e depois compartilhados com os stakeholders das empresas. Ele garante a integridade dos dados que serão usados ​​para relatórios, análises e previsões com modelos de aprendizado de máquina. É um processo de três etapas que extrai dados de diversas fontes, transforma-os e depois carrega-os em ferramentas de business intelligence. Essas ferramentas de business intelligence são então usadas pelas empresas para tomar decisões baseadas em dados.

A Fase de Extração

Nesta fase, os dados são extraídos de várias fontes usando consultas SQL, códigos Python, DBMS (sistemas de gerenciamento de banco de dados) ou ferramentas ETL. As fontes mais comuns são:

• Software de CRM (Gestão de Relacionamento com o Cliente)
• Ferramenta de análise
• Armazém de dados
• banco de dados
• Plataformas de armazenamento em nuvem
• Ferramentas de vendas e marketing
• aplicativos móveis

Essas fontes são estruturadas ou não estruturadas, e é por isso que o formato dos dados não é uniforme nesse estágio.

A fase de transformação

Na fase de transformação, os dados brutos extraídos são transformados e compilados em um formato adequado para o sistema de destino. Para isso, os dados brutos passam por alguns subprocessos de transformação, como:

1. Limpeza - dados inconsistentes e ausentes são atendidos.
2. Padronização — a formatação uniforme é aplicada em todo o processo.
3. Remoção de duplicação—dados redundantes são removidos.
4. Detectando outliers—outliers são detectados e normalizados.
5. Classificação - os dados são organizados de maneira a aumentar a eficiência.

Além de reformatar os dados, também existem outros motivos para a necessidade de transformação dos dados. Valores nulos, se presentes nos dados, devem ser removidos; além disso, existem outliers frequentemente presentes nos dados, que afetam negativamente a análise; eles devem ser tratados na fase de transformação. Muitas vezes nos deparamos com dados redundantes e sem valor para o negócio; esses dados são descartados na fase de transformação para economizar o espaço de armazenamento do sistema. Esses são os problemas que são resolvidos na fase de transformação.

A fase de carga

Depois que os dados brutos são extraídos e adaptados com processos de transformação, eles são carregados no sistema de destino, que geralmente é um data warehouse ou um data lake. Existem duas maneiras diferentes de realizar a fase de carga.

1. Carregamento completo: Todos os dados são carregados de uma vez pela primeira vez no sistema de destino. É tecnicamente menos complexo, mas leva mais tempo. É ideal no caso em que o tamanho dos dados não é muito grande.
2. Carregamento Incremental: O carregamento incremental, como o nome sugere, é realizado em incrementos. Possui duas subcategorias.

• Carregamento incremental de fluxo: os dados são carregados em intervalos, geralmente diariamente. Esse tipo de carregamento é melhor quando os dados estão em pequenas quantidades.
• Carregamento incremental em lote: No tipo de carregamento incremental em lote, os dados são carregados em lotes com um intervalo entre dois lotes. É ideal para quando os dados são muito grandes. É rápido, mas tecnicamente mais complexo.

Tipos de ferramentas ETL

O ETL é realizado de duas maneiras, ETL manual ou ETL sem código. No ETL manual, há pouca ou nenhuma automação. Tudo é codificado por uma equipe que envolve o cientista de dados, o analista de dados e o engenheiro de dados. Todos os pipelines de extração, transformação e carregamento são projetados para todos os conjuntos de dados manualmente. Tudo isso causa enorme perda de produtividade e recursos.

A alternativa é ETL sem código; essas ferramentas geralmente possuem funções de arrastar e soltar. Essas ferramentas eliminam completamente a necessidade de codificação, permitindo assim que até mesmo trabalhadores não técnicos executem ETL. Por seu design interativo e abordagem inclusiva, a maioria das empresas usa Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow e Oracle Data Integrator para suas operações ETL.

Existem quatro tipos de ferramentas ETL sem código no setor de dados.

1. Ferramentas ETL comerciais
2. Ferramentas ETL de código aberto
3. Ferramentas ETL personalizadas
4. Ferramentas ETL baseadas em nuvem

Práticas recomendadas para ETL

Existem algumas práticas e protocolos que devem ser seguidos para garantir um pipeline de ETL otimizado. As melhores práticas são discutidas abaixo:

1. Entendendo o contexto dos dados: como os dados são coletados e o que as métricas significam devem ser entendidos adequadamente. Isso ajudaria a identificar quais atributos são redundantes e devem ser removidos.
2. Pontos de verificação de recuperação: caso o pipeline seja interrompido e haja vazamento de dados, deve-se ter protocolos para recuperar os dados vazados.
3. Logbook ETL: Deve ser mantido um logbook ETL que tenha um registro de todo e qualquer processo que tenha sido executado com os dados antes, durante e depois de um ciclo ETL.
4. Auditoria: Manter uma verificação dos dados após um intervalo apenas para garantir que os dados estejam no estado que você deseja.
5. Tamanho Pequeno dos Dados: O tamanho dos bancos de dados e suas tabelas devem ser mantidos pequenos de forma que os dados sejam distribuídos mais horizontalmente do que verticalmente. Essa prática garante um aumento na velocidade de processamento e, por extensão, acelera o processo de ETL.
6. Fazendo uma camada de cache: A camada de cache é uma camada de armazenamento de dados de alta velocidade que armazena dados usados ​​recentemente em um disco onde podem ser acessados ​​rapidamente. Essa prática ajuda a economizar tempo quando os dados armazenados em cache são os solicitados pelo sistema.
7. Processamento Paralelo: Tratar o ETL como um processo serial consome uma grande parte do tempo e dos recursos da empresa, o que torna todo o processo extremamente ineficiente. A solução é fazer processamento paralelo e várias integrações ETL de uma só vez.

Casos de uso de ETL

O ETL torna as operações suaves e eficientes para as empresas de várias maneiras, mas discutiremos os três casos de uso mais populares aqui.

Fazendo upload para a nuvem:

Armazenar dados localmente é uma opção cara que faz com que as empresas gastem recursos para comprar, manter, executar e manter os servidores. Para evitar todo esse incômodo, as empresas podem carregar os dados diretamente na nuvem. Isso economiza tempo e recursos valiosos, que podem ser investidos para melhorar outras facetas do processo ETL.

Mesclar dados de diferentes fontes:

Os dados geralmente estão espalhados por diferentes sistemas em uma organização. A fusão de dados de diferentes fontes em um único local para que possam ser processados ​​e, em seguida, analisados ​​para serem compartilhados com as partes interessadas posteriormente, é feito usando o processo ETL. O ETL garante que os dados de diferentes fontes sejam formatados uniformemente, enquanto a integridade dos dados permanece intacta.

Modelagem preditiva:

A tomada de decisão baseada em dados é a base de uma estratégia de negócios bem-sucedida. O ETL ajuda as empresas extraindo dados, transformando-os e, em seguida, carregando-os em bancos de dados vinculados a modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos de aprendizado de máquina analisam os dados depois de passarem por um processo ETL e, em seguida, fazem previsões com base nesses dados.

Futuro do ETL no cenário de dados

O ETL certamente desempenha o papel de um backbone para a arquitetura de dados; se continuaria assim ou não, ainda não se sabe porque, com a introdução do Zero ETL na indústria de tecnologia, grandes mudanças são iminentes. Com o Zero ETL, não haveria necessidade dos processos tradicionais de extração, transformação e carregamento, mas os dados seriam transferidos diretamente para o sistema de destino quase em tempo real.

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