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 analisados, permitindo que informações úteis sejam inferidas a partir deles. Essas informações úteis são o que ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados e crescer.

“Dados são o novo petróleo.”

Clive Humby, Matemático

A criação de dados globais aumentou exponencialmente, tanto que, de acordo com a Forbes, na taxa 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, os data lakes foram criados. Embora em todas essas infraestruturas diferentes, um processo permaneceu o mesmo, o processo ETL.

Neste artigo, vamos explorar a metodologia do ETL, seus casos de uso, seus benefícios e como esse processo ajudou a formar a paisagem de dados moderna.

Metodologia do ETL

O ETL torna possível integrar dados de diferentes fontes em um único local para que possam ser processados, analisados e compartilhados com as partes interessadas das empresas. Ele garante a integridade dos dados que devem ser usados para relatórios, análise e previsão com modelos de machine learning. É um processo de três etapas que extrai dados de múltiplas fontes, transforma-os e carrega-os em ferramentas de inteligência de negócios. Essas ferramentas de inteligência de negócios são usadas pelas empresas para tomar decisões baseadas em dados.

A Fase de Extração

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

• Software de Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente (CRM)
• Ferramenta de Análise
• Data Warehouse
• Banco de Dados
• Plataformas de Armazenamento em Nuvem
• Ferramentas de Vendas e Marketing
• Aplicativos Móveis

Essas fontes são estruturadas ou não estruturadas, o que significa que o formato dos dados não é uniforme nessa etapa.

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 faltantes são tratados.
2. Padronização – um formato uniforme é aplicado em toda parte.
3. Remoção de Duplicatas – dados redundantes são removidos.
4. Detecção de Outliers – outliers são detectados e normalizados.
5. Ordenação – os dados são organizados de uma maneira que aumenta a eficiência.

Além de reformatar os dados, há outras razões para a transformação dos dados. Valores nulos, se presentes nos dados, devem ser removidos; além disso, há outliers frequentemente presentes nos dados que afetam a análise negativamente; eles devem ser tratados na fase de transformação. Muitas vezes, encontramos dados que são redundantes e não trazem valor para a empresa; esses dados são descartados na fase de transformação para economizar espaço de armazenamento do sistema. Esses são os problemas que são resolvidos na fase de transformação.

A Fase de Carregamento

Uma vez que os dados brutos sejam extraídos e transformados, eles são carregados no sistema de destino, que geralmente é um data warehouse ou um data lake. Há duas maneiras diferentes de realizar a fase de carregamento.

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 quando o tamanho dos dados não é muito grande.
2. Carregamento Incremental: O carregamento incremental, como o nome sugere, é realizado em incrementos. Ele tem duas subcategorias.

• Carregamento Incremental em Fluxo: Os dados são carregados em intervalos, geralmente diários. Esse tipo de carregamento é melhor quando os dados estão em pequenas quantidades.
• Carregamento Incremental em Lote: No 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 inclui o cientista de dados, analista de dados e engenheiro de dados. Todas as pipelines de extração, transformação e carregamento são projetadas para todos os conjuntos de dados manualmente. Isso causa uma grande perda de produtividade e recursos.

A alternativa é o ETL sem código; essas ferramentas geralmente têm funções de arrastar e soltar. Essas ferramentas removem completamente a necessidade de codificação, permitindo que até trabalhadores não técnicos realizem o 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 na indústria de dados.

1. Ferramentas ETL Comerciais
2. Ferramentas ETL de Código Aberto
3. Ferramentas ETL Personalizadas
4. Ferramentas ETL Baseadas em Nuvem

Melhores Práticas para ETL

Há algumas práticas e protocolos que devem ser seguidos para garantir um pipeline 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 bem entendidos. Isso ajudaria a identificar quais atributos são redundantes e devem ser removidos.
2. Pontos de Verificação de Recuperação: Em caso de falha no pipeline e vazamento de dados, é necessário ter protocolos em vigor para recuperar os dados vazados.
3. Logbook ETL: Um logbook ETL deve ser mantido com um registro de cada processo realizado com os dados antes, durante e após um ciclo ETL.
4. Auditoria: Manter um controle nos dados após um intervalo apenas para garantir que os dados estejam no estado desejado.
5. Tamanho de Dados Pequeno: O tamanho dos bancos de dados e suas tabelas deve ser mantido pequeno 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 ETL.
6. Criando uma Camada de Cache: A camada de cache é uma camada de armazenamento de dados de alta velocidade que armazena dados recentemente usados em um disco onde podem ser acessados rapidamente. Essa prática ajuda a economizar tempo quando os dados em cache são os solicitados pelo sistema.
7. Processamento Paralelo: Tratar o ETL como um processo serial consome uma grande parte do tempo e recursos da empresa, o que torna o processo extremamente ineficiente. A solução é realizar processamento paralelo e múltiplas integrações ETL ao mesmo tempo.

Casos de Uso do ETL

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

Carregando para a Nuvem:

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

Mesclando Dados de Diferentes Fontes:

Os dados frequentemente estão espalhados por diferentes sistemas dentro de uma organização. Mesclar dados de diferentes fontes em um local para que possam ser processados e analisados para serem compartilhados posteriormente com as partes interessadas 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 pedra angular de uma estratégia de negócios bem-sucedida. O ETL ajuda as empresas ao extrair dados, transformá-los e carregá-los em bancos de dados que estão vinculados a modelos de machine learning. Esses modelos de machine learning analisam os dados após terem passado pelo processo ETL e fazem previsões com base nesses dados.

Futuro do ETL na Paisagem de Dados

O ETL certamente desempenha o papel de espinha dorsal para a arquitetura de dados; se permanecerá assim ou não é algo a ser visto, pois, com a introdução do Zero ETL na indústria de tecnologia, grandes mudanças estão iminentes. Com o Zero ETL, não haverá necessidade dos processos tradicionais de extração, transformação e carregamento, mas os dados serão transferidos diretamente para o sistema de destino em quase tempo real.

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