Fluxos de ETL: Guia de conceção & boas práticas

Em média, as organizações lidam regularmente com 400 fontes de dados. Com literalmente centenas de conjuntos de dados para gerir, a integração de dados e uma análise de dados precisa podem ser impossíveis sem os fluxos de trabalho adequados.

Neste guia, vou apresentar-lhe os fluxos de trabalho ETL e fornecer dicas para criar pipelines de dados ETL que suportem uma funcionalidade e uma qualidade de dados melhoradas.

O que são fluxos de trabalho ETL?

O nosso guia definitivo sobre ETL explica as especificidades do processo ETL, incluindo os processos de extração, transformação e carregamento. Para obter uma funcionalidade ideal, estes processos têm de funcionar em conjunto, para que a informação flua eficientemente desde a fonte de dados até ao armazenamento de dados.

Os fluxos de trabalho ETL são responsáveis por este processo geral. Normalmente, envolvem várias ferramentas de API, conectores e etapas de processamento de dados para garantir que o processo de extração, transformação e carregamento funciona corretamente e satisfaz as necessidades da organização.

Benefícios dos fluxos de trabalho ETL

Alguns dos benefícios de fluxos de trabalho ETL robustos incluem:

• Acesso melhorado aos dados. Com os processos ETL adequados, pode suportar o acesso aos dados em tempo real por parte dos colaboradores. O processo de extração, transformação e carregamento garante que os dados estão prontos a ser utilizados assim que chegam ao armazenamento de dados, facilitando a execução de relatórios SQL, modelos de dados e outras consultas.
• Capacidade de lidar com grandes volumes de dados. Os processos ETL avançados conseguem processar grandes conjuntos de dados e integrar dados não estruturados sem processos manuais demorados. Isto facilita a gestão e a obtenção de benefícios dos grandes volumes de dados por parte das organizações.
• Melhores processos de transformação de dados. O fluxo de trabalho ETL adequado integra elementos como a limpeza e a transformação de dados para melhorar a conversão de dados em bruto em conjuntos de dados estruturados que pode utilizar.
• Suporte à eficiência através da automatização. A importação de dados de origem, a execução de processos de validação e outras tarefas podem ser realizadas por ferramentas ETL que suportam a automatização, reduzindo o tempo necessário para gerir os dados.
• Capacidade de aplicar regras empresariais nos processos de gestão de dados. Pode personalizar as soluções ETL para satisfazer várias necessidades organizacionais, incluindo a integração de regras empresariais e de conformidade no fluxo de trabalho de extração, transformação e carregamento.

Visão geral do processo ETL

Antes de discutirmos os principais componentes dos fluxos de trabalho ETL e a forma de os modelar, vamos primeiro analisar como funcionam estes processos, incluindo os objetivos e os desafios de cada etapa.

Extrair

Durante a parte de extração do ETL, a informação é recolhida de uma ou mais fontes de dados. A extração de dados pode encontrar dados em bruto, bem como dados previamente processados, e pode lidar com vários tipos de ficheiros, incluindo CSV e XML.

• Objetivo: Capturar os dados mais holísticos e abrangentes possíveis.
• Desafios: Identificar lagos de dados e fontes, obter o acesso adequado aos dados e calendarizar a recolha de dados para garantir processos atualizados.

Transformar

O processo de transformação de dados envolve a conversão dos dados para formatos compatíveis com as bases de dados relacionais e outros métodos de armazenamento e análise de dados que pretende utilizar. Durante esta etapa do ETL, pode considerar ferramentas para realizar o mapeamento de dados e a limpeza, a eliminação de duplicados, a formatação, a adição de metadados e outras tarefas — tanto através de automatização como de fluxos de trabalho manuais.

• Objetivo: Dados limpos e utilizáveis, formatados para funcionar no sistema ou armazenamento de dados de destino.
• Desafios: A qualidade dos dados é um desafio comum enfrentado pelas organizações ao transformar dados; quanto menor for a qualidade, maior será o trabalho de transformação de dados necessário. Outros desafios incluem a potencial perda de dados, a integração de vários tipos de dados e a garantia da segurança ao longo de todo o processo.

Carregar

Na etapa final dos processos ETL, os dados são carregados para o armazenamento de dados final, ficando disponíveis para utilização conforme necessário pela organização.

• Objetivo: Garantir que os dados seguros e limpos estão prontos a ser utilizados em análises ou por sistemas CRM ou outro software empresarial.
• Desafios: Garantir a qualidade e a segurança dos dados também são desafios nesta etapa, e as organizações têm de criar processos de governação de dados para definir quem pode aceder aos dados e como o pode fazer. Também pode ser importante suportar o acesso aos dados em tempo real — ou tão próximo do tempo real quanto possível —, mas o processamento em lote pode provocar atrasos no processo.

Componentes principais dos fluxos de trabalho ETL

O primeiro passo na criação de fluxos de trabalho ETL é considerar os principais componentes que devem ser incluídos. Os casos de utilização destes fluxos variam, pelo que poderá ser necessário considerar dependências específicas dos dados e dos processos da sua organização.

No entanto, alguns dos componentes que os engenheiros de dados normalmente consideram para os fluxos de trabalho ETL incluem:

• Fontes de dados. De onde vêm os dados? Podem incluir ficheiros importados, e-mails, APIs externas e bases de dados internas.
• Verificações de garantia da qualidade. Podem ser necessários processos de garantia da qualidade automatizados e manuais em várias etapas do fluxo de trabalho ETL, para garantir que os dados cumprem os padrões de qualidade ou estão alinhados com os requisitos do armazenamento de dados final.
• Processos de transformação de dados. A eliminação de duplicados, a formatação e outras tarefas — frequentemente automatizadas — ajudam a melhorar a qualidade.
• Conectores de integração. As APIs e outras soluções técnicas ligam várias partes do processo, permitindo um fluxo de dados contínuo.
• Lagos de dados ou armazéns de dados. Os processos ETL lidam normalmente com grandes quantidades de dados, sendo necessário ter um local onde armazenar o produto final. Os recursos de computação na nuvem são comuns.
• Pipelines de dados. O pipeline é toda a infraestrutura que permite que os dados fluam das fontes, passando pela transformação, até à localização final onde são carregados.
• Software e soluções técnicas. Poderá integrar vários recursos tecnológicos para apoiar o fluxo de trabalho e as diversas tarefas nele incluídas.

Modelação de fluxos de trabalho ETL

Ao modelar os seus pipelines ETL, deve considerar se pretende processar os dados em lote ou em fluxo contínuo.

Criar um pipeline ETL com processamento em lote

Com o processamento em lote, o fluxo de trabalho gere os dados em lotes ou blocos. Cada lote é normalmente predefinido com base no tempo — pode processar lotes diariamente, periodicamente ao longo do dia ou no início de cada hora, por exemplo.

O processamento em lote é uma boa solução quando:

• Pretende tirar partido das economias de escala
• Dispõe de automatização capaz de processar rapidamente grandes lotes de dados
• O acesso e o processamento dos dados não são altamente sensíveis ao tempo

Criar um pipeline ETL com processamento em fluxo contínuo

O processamento em fluxo contínuo permite que os dados atravessem o processo ETL em tempo real, sem que se acumulem lotes de dados em qualquer etapa do processo. É mais flexível do que o processamento em lote, mas pode ser mais difícil garantir a qualidade e a consistência dos dados com este tipo de pipeline.

O processamento em fluxo contínuo é uma boa solução quando:

• Os dados entram no seu processo em pequenos blocos e em intervalos inconsistentes
• O acesso aos dados é sensível ao tempo, tornando fundamental que os dados entrem imediatamente no processo
• Pretende aceder a informações sobre tendências sem esperar pelo processamento dos dados em lote

Exemplos de fluxos de trabalho ETL

Compreender o fluxo de dados e as necessidades de gestão específicas do seu setor é fundamental para planear com êxito os fluxos de trabalho ETL. Considere estes exemplos de diferentes setores para compreender como os requisitos e as dependências podem variar.

ETL para fluxos de dados na área da saúde

As organizações de saúde necessitam de acesso preciso e atempado aos dados dos pacientes e dos tratamentos, o que torna os processos ETL essenciais para o sucesso. Os dados podem provir de várias fontes, incluindo portais de pacientes, registos clínicos eletrónicos, equipamento de imagiologia e fornecedores terceiros, como empresas farmacêuticas.

Um dos maiores desafios do ETL na área da saúde é criar processos seguros que cumpram regulamentações como a HIPAA. Estes processos também dependem de fontes de dados alimentadas por pacientes, prestadores de cuidados de saúde e automatização, criando desafios adicionais no processo de transformação dos dados.

Ao modelar pipelines de dados na área da saúde, poderá ser necessário utilizar processamento em fluxo contínuo e em lote. Por exemplo, os prestadores de cuidados de saúde podem precisar de acesso em tempo real aos dados de diagnóstico, enquanto os dados de codificação e faturação podem ser processados em lote no final do dia para efeitos de pedidos de reembolso.

ETL para fluxos de dados de comércio eletrónico

Os dados de comércio eletrónico provêm de muitas fontes, incluindo emails, portais de clientes, APIs e aplicações, redes sociais, sites, sistemas de CRM e processos contabilísticos ou de pagamento. Isto cria um enorme desafio ao transformar dados sem os degradar.

O processamento em lote funciona normalmente bem para muitos processos de comércio eletrónico. Por exemplo, pode recolher dados de encomendas a cada hora e introduzi-los em processos ETL que apoiam as tarefas de armazém e expedição. Também pode extrair diariamente dados de pagamentos para que os registos financeiros sejam atualizados. 

No entanto, se quiser disponibilizar um serviço autónomo 24 horas por dia, 7 dias por semana, os fluxos de trabalho baseados em fluxos contínuos podem ser mais adequados. Por exemplo, imagine que tem um chatbot que fornece aos clientes informações sobre encomendas, pagamentos, devoluções e créditos. Se os seus processos ETL forem executados em lotes diários, as informações fornecidas pelo chatbot estarão sempre, pelo menos, 24 horas desatualizadas. 

ETL para fluxos de dados financeiros

Os bancos, as empresas de cartões de crédito, as aplicações de gestão financeira e outras organizações e serviços do setor financeiro dependem fortemente de dados exatos. Estas organizações também têm de cumprir regulamentações rigorosas e normas de conformidade para manter os dados seguros.

As fontes de dados podem incluir dados importados de outras organizações financeiras, dados da ACH e de câmaras de compensação, informações provenientes de aplicações destinadas aos clientes e formatos menos estruturados, como emails. As organizações financeiras podem também querer utilizar uma combinação de pipelines em lote e de fluxo contínuo para satisfazer as necessidades dos clientes. 

Avanços tecnológicos nos processos ETL

Há várias décadas, a tecnologia da nuvem revolucionou o processamento de dados e continua a ser um componente essencial dos avanços no software e nas soluções de armazém de dados. No entanto, atualmente, as tendências no avanço da tecnologia ETL tendem a centrar-se na integração da IA, da aprendizagem automática e da automatização nos fluxos de trabalho. Alguns avanços específicos incluem:

• A capacidade da IA para lidar com megadados. As ferramentas de inteligência artificial conseguem processar enormes quantidades de dados em segundos, permitindo uma escalabilidade dos processos ETL que anteriormente não existia. 
• Processamento de linguagem natural. A aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural permitem que as soluções automatizadas abordem a transformação de dados com um conjunto mais abrangente de competências de “pensamento crítico” do que era anteriormente possível. Isto cria oportunidades para automatizar tarefas que, historicamente, exigiam intervenção humana. 
• Suporte à governação de dados. Atualmente, quase todos os setores lidam com requisitos regulamentares reforçados e as soluções tecnológicas ajudam cada vez mais a apoiar a conformidade e a segurança dos dados. 

Práticas recomendadas para otimizar os fluxos de trabalho ETL

O que funciona melhor para outra organização pode não ser a melhor prática para a sua empresa no que diz respeito a ETL. No entanto, reuni algumas práticas recomendadas gerais que pode implementar para otimizar os fluxos de trabalho ETL em praticamente qualquer ambiente. 

• Escolha as ferramentas certas para as suas necessidades. Pesquise ferramentas de fluxos de trabalho e processos ETL para encontrar parceiros e soluções que satisfaçam as suas necessidades específicas de dados. Considere reunir uma equipa para mapear os fluxos de trabalho ETL pretendidos, enumerar os desafios que enfrenta e avaliar as soluções potenciais à luz desses fatores. 
• Certifique-se de que as suas escolhas de fluxos de trabalho estão corretas. Dedique algum tempo a compreender a diferença entre ETL e ELT e a determinar se precisa de fluxos de trabalho em lote ou de fluxo contínuo. 
• Monitorize regularmente os seus processos. Utilize ferramentas como o Monitor de Desempenho do SQL Server — ou outros monitores de desempenho relevantes — para compreender o desempenho dos seus fluxos de trabalho ETL. Acompanhe as métricas de eficiência e qualidade e faça ajustes conforme necessário para uma melhoria contínua.  
• Integre tecnologia que suporte a qualidade e a escala. Considere opções como a computação paralela e a compressão de dados para otimizar os seus fluxos de trabalho. 

Principais conclusões

A conceção dos seus fluxos de trabalho ETL pode determinar o sucesso ou o fracasso dos seus processos de dados. Dedique algum tempo a considerar as implicações das decisões relativas aos fluxos de trabalho, a delinear os fluxos de trabalho ideais e a escolher as ferramentas certas para apoiar a extração, a transformação e o carregamento de dados.

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