Guia definitivo de ETL: definição, exemplos e dicas

ETL, que significa extração, transformação e carregamento, é um processo técnico que importa informações de várias fontes de dados, limpa e transforma os dados para garantir a consistência e armazena-os num único armazém de dados. O processo ETL prepara as organizações para tarefas técnicas posteriores, incluindo a integração e a análise de dados

As necessidades de gestão de dados aumentam todos os dias. Em 2010, foram criados globalmente cerca de dois zetabytes de dados. Em 2023, a estimativa do volume total de dados criado a nível mundial foi de 120 zetabytes, e prevê-se que este valor continue a aumentar.

Embora o ETL seja excelente em transformações de dados complexas, para integrações mais simples, a Integration Platform as a Service (iPaaS) pode ser uma alternativa adequada. A integração de ELT e de outras soluções de gestão de dados é fundamental para apoiar o sucesso agora e no futuro.

Este guia centra-se nos processos ETL vs. iPaaS, que também podem desempenhar um papel na sua estratégia de dados. Quero fornecer-lhe os conhecimentos necessários para navegar pelo panorama do ETL e selecionar as melhores ferramentas ETL para as suas tarefas de integração de dados. Partilharei tudo o que precisa de saber sobre o ETL tradicional (e muito mais).

O que é o ETL?

O ETL é um processo de três etapas que ajuda a assegurar a qualidade, o armazenamento e o acesso aos dados para empresas e outras organizações.

Extrair

O primeiro passo do ETL é a extração de dados. Durante esta etapa, os dados brutos são exportados de várias localizações de fontes de dados para uma área temporária de preparação. Normalmente, os dados brutos provenientes de fontes distintas não estão prontos para serem descarregados no repositório de dados final, pois serão inconsistentes.

Pode extrair dados de várias fontes, dependendo das necessidades da sua empresa. As fontes comuns incluem e-mail, ficheiros simples fornecidos por parceiros comerciais ou clientes, sistemas ERP ou CRM, páginas Web e bases de dados online, servidores SQL e servidores NoSQL.

Transformar

Antes do armazenamento final dos dados, estes têm de ser transformados. A transformação de dados converte dados brutos e desorganizados em dados consistentes que podem alimentar processos de análise de dados. Algumas etapas do processo de transformação incluem:

• Criar conjuntos de dados viáveis que façam sentido para as necessidades da empresa
• Eliminar duplicados para remover informações repetidas dos conjuntos de dados
• Converter dados não estruturados em dados estruturados através da aplicação de esquemas e de outros métodos
• Validar os dados para garantir a sua autenticidade e exatidão
• Limpar os dados para remover dados corrompidos, resolver campos em falta nos conjuntos de dados e garantir que os dados estão corretamente formatados
• Remover encriptações ou adicionar proteções aos dados, dependendo dos requisitos de conformidade da empresa
• Formatar os dados para satisfazer as necessidades da empresa, como adicionar ou alterar cabeçalhos de colunas para promover a consistência e garantir que os dados funcionam corretamente com as bases de dados relacionais existentes

Carregar

O passo final do fluxo de dados ETL consiste em carregar os dados para o armazém de dados correto. Começaria por um carregamento inicial dos dados e atualizá-los-ia periodicamente para garantir que a empresa tem acesso em tempo real às informações atuais.

ETL no mundo real

Os processos ETL são úteis para uma grande variedade de empresas, incluindo as dos setores da saúde, finanças, comércio a retalho, transporte marítimo e entretenimento.

A Netflix utiliza ETL

Considere a Netflix. O serviço de transmissão em contínuo gera diariamente enormes quantidades de dados e utiliza esses dados para compreender que novas ofertas seriam rentáveis e para apoiar recomendações personalizadas para centenas de milhões de utilizadores.

 

Para tal, a Netflix tem de conseguir integrar informações provenientes de processos internos e do comportamento dos utilizadores externos. Utiliza processos ETL para o fazer, juntamente com plataformas proprietárias que suportam fluxos de dados em tempo real.

Porque é importante o ETL?

Os dados são fundamentais para o sucesso de praticamente qualquer empresa atualmente. Alimentam processos de aprendizagem automática que apoiam a automatização e ajudam as empresas a tomar decisões inteligentes de marketing, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos e investimento. As ferramentas e os processos ETL ajudam a garantir que os dados exatos provenientes de todas as fontes de dados estão disponíveis e acessíveis para apoiar outros processos empresariais.

Algumas formas como o ETL é importante para processos baseados em dados incluem:

• Permite às empresas consolidar dados num único repositório, criando uma única fonte de verdade
• Garante que os dados são normalizados para suportar os seus fluxos de trabalho e sistemas técnicos
• Suporta o acesso adequado aos dados através de GUIs e outras ferramentas concebidas para utilizadores não técnicos

Contexto do ETL

O ETL não é um processo novo. Os conceitos remontam à década de 1970, embora, antes do surgimento da aprendizagem automática e da IA, a integração de dados fosse um processo muito mais manual. Ao longo das décadas de 1980 e 1990, à medida que aumentavam os dados, as fontes de dados e as bases de dados, os líderes tecnológicos começaram a desenvolver ferramentas para a integração de dados com objetivos específicos. Estas constituem a base do ETL atual.

Talvez o maior impulsionador dos processos modernos de ETL tenha sido o advento da computação em nuvem. De repente, as organizações deixaram de estar limitadas por servidores físicos e a quantidade de dados digitais que podiam armazenar tornou-se ilimitada. A possibilidade de aumentar ou reduzir a capacidade de armazenamento de dados com soluções como a AWS facilitou a conservação de todos os dados. Ainda assim, as organizações precisavam de formas de extrair, carregar e armazenar essas informações facilmente.

ETL vs. ELT

A escolha entre ETL e ELT (Extrair, Carregar, Transformar) depende das necessidades específicas de uma organização, do volume de dados e da capacidade computacional disponível.

Tradicionalmente, o ETL é mais popular em cenários onde a transformação dos dados é complexa e precisa de ser processada antes de os dados entrarem no armazém de dados. Esta abordagem permite que a limpeza e a consolidação dos dados ocorram antes do carregamento, tornando-a adequada para sistemas onde a qualidade e a preparação dos dados são fundamentais.

Por outro lado, o ELT está a ganhar popularidade, especialmente com o crescimento dos armazéns de dados baseados na nuvem, que oferecem uma capacidade de processamento significativa. O ELT permite que os dados sejam carregados mais rapidamente no armazém de dados e transformados conforme necessário dentro da própria base de dados, tornando-o mais adequado para processar grandes volumes de dados em cenários de tempo real ou quase em tempo real.

Nenhuma das abordagens é intrinsecamente melhor; a escolha entre ETL e ELT depende dos requisitos específicos das tarefas de processamento de dados, da arquitetura do sistema de dados e dos objetivos da organização. Por exemplo, uma organização que trabalhe com conjuntos de dados enormes e constantemente atualizados poderá preferir o ELT pela sua eficiência e escalabilidade. Em contrapartida, uma empresa que dê prioridade à integridade dos dados e ao processamento antes do carregamento poderá optar pelo ETL.

As inovações neste domínio continuam, e um exemplo é o trabalho desenvolvido no âmbito do ELT. O ELT é outra opção de processamento de dados que altera a ordem das tarefas. Neste processo, extraem-se os dados, carregam-se os dados e, em seguida, transformam-se os dados.

O ELT oferece benefícios como alimentar lagos de dados com dados não estruturados ou carregar imediatamente todos os dados e organizá-los posteriormente através de processos de transformação.

Como funciona o ETL (e exemplos)

Para compreender melhor as funções do ETL, vejamos um caso de utilização. Imagine uma grande empresa de floricultura com lojas em várias cidades e que também oferece aos clientes a opção de encomendar online para entrega em casas ou empresas. Poderá já ter algumas ideias sobre os tipos de dados que esta organização teria de gerir, incluindo inventários e encomendas de flores e materiais, informações dos clientes, moradas e instruções de entrega, processos de pagamento e as próprias encomendas.

Para este exemplo, consideremos o processo de encomenda e os dados que este gera. Os dados das encomendas podem provir de:

• Uma aplicação móvel, que utiliza uma API para integrar com o sistema CRM principal da empresa
• O sítio Web, que dispõe de uma loja digital e de um carrinho de compras
• Introdução manual pelos funcionários nas lojas físicas

Naturalmente, esses dados são normalmente combinados com informações sobre o inventário e a conclusão das encomendas, dados do processamento de pagamentos e informações de expedição ou entrega. Os pipelines de ETL adequados permitem combinar todos estes dados num repositório de dados para suportar tarefas futuras, tais como:

• A possibilidade de um cliente existente efetuar rapidamente a mesma encomenda novamente no futuro
• Trabalho de apoio ao cliente, como consultar faturas anteriores de clientes que tenham dúvidas sobre a faturação
• Análise de dados para apoiar as vendas e o marketing, como a análise dos produtos mais vendidos anteriormente para fundamentar decisões sobre o que oferecer num sítio Web por ocasião do Dia da Mãe deste ano

Benefícios do ETL

A utilização do ETL para agregar dados de sistemas de origem e carregá-los no sistema de destino adequado oferece vários benefícios empresariais.

Desafios do ETL

Talvez o desafio mais comum do ETL esteja relacionado com a qualidade dos dados. Quando extrai dados de várias fontes — especialmente quando permite fontes geradas pelos clientes — não pode garantir automaticamente a sua integridade. Informação em falta, informação inconsistente e dados desatualizados são alguns dos problemas com que irá lidar no pipeline de ETL.

Outros desafios comuns do ETL incluem:

• Garantir a segurança dos dados ao longo de todo o processo, uma vez que cria potenciais vulnerabilidades quando move e armazena dados
• Assegurar o desempenho contínuo dos dados, como a eficiência dos processos ETL e o acesso contínuo aos dados depois de estes serem introduzidos na base de dados de destino
• Integrar dados com bases de dados existentes, ferramentas de API e outras plataformas, para que possam ser utilizados no apoio aos processos empresariais
• Garantir que os dados são devidamente governados pelos protocolos de conformidade em todas as fases do processo

Como começar a utilizar ferramentas ETL

As organizações que ainda não utilizam processos ETL podem começar por aprender mais sobre ETL e garantir que dispõem dos fundamentos de extração, transformação e carregamento. Pode considerar contratar apoio técnico interno com experiência em ETL ou trabalhar com fornecedores que possam disponibilizar apoio ETL como serviço.

Em seguida, garanta que tem as ferramentas adequadas implementadas e dedique algum tempo a praticar a extração de dados de várias fontes. Antes de colocar os processos ETL em funcionamento, teste cada passo e resolva quaisquer problemas existentes, especialmente nas tarefas de transformação de dados.

Quando estiver preparado, pode criar um pipeline de ETL através de:

• Criar o seu conjunto de dados de referência, para saber qual deverá ser o resultado da transformação dos dados
• Ligar as suas fontes através de ferramentas de extração, como APIs
• Criar fluxos de trabalho para validar e transformar os dados
• Configurar mais ferramentas para carregar automaticamente os dados nas bases de dados de destino assim que a transformação estiver concluída

Ferramentas ETL para começar

Pesquise e teste sempre as ferramentas antes de as integrar nos seus processos. Pode iniciar a procura de excelentes ferramentas ETL considerando algumas destas opções:

• Informatica PowerCenter – Esta ferramenta ajuda a criar e implementar diferentes pipelines de dados e disponibiliza opções sem código para suportar uma integração rápida por parte de várias equipas. Também pode tirar partido de numerosos lagos de dados e armazéns de dados com esta opção, incluindo os disponibilizados pela Google Cloud, pela AWS e pelo Azure.
• IBM Infosphere Datastage – Esta ferramenta funciona no contexto do ecossistema da IBM e proporciona benefícios como velocidade e acesso a aplicações de IA.
• Oracle Data Integrator – Esta opção permite criar e suportar lagos de dados e armazéns de dados complexos, incluindo uma opção de interface gráfica que permite a utilização por parte de utilizadores empresariais sem conhecimentos técnicos.
• AWS Data Pipeline – Este é um serviço gerido que ajuda a tirar partido dos benefícios de gestão de dados disponibilizados pela Amazon Web Services.

Práticas recomendadas para ETL

A melhor coisa que pode fazer relativamente a novos processos ETL é lançá-los com um plano bem ponderado e testado. Também pode seguir algumas das práticas recomendadas abaixo para maximizar os benefícios do ETL para a sua organização:

• Melhore a qualidade dos dados integrando validações em todas as etapas do processo. Isso inclui a tarefa original de introdução de dados, sempre que possível. Por exemplo, se quiser que as pessoas introduzam uma data, peça-lhes que a selecionem a partir de uma API de calendário que garanta que os dados são formatados de forma consistente, em vez de os utilizadores introduzirem manualmente a informação.
• Trabalhe com fornecedores e soluções de confiança ao criar conectores e outras partes do seu pipeline de ETL. Pergunte sempre aos fornecedores como protegem os dados, para poder garantir que os seus ativos digitais estão devidamente protegidos.
• Melhore o desempenho das suas ferramentas de ETL tomando decisões técnicas inteligentes desde o processo de obtenção dos dados até ao processo de carregamento. Otimize o seu pipeline de ETL com opções como a implementação de técnicas de colocação em cache ou a utilização de carregamentos incrementais.
• Implemente ferramentas de metadados e outros processos de gestão de dados para poder monitorizar melhor os dados e garantir um acesso exato, bem como controlar quem acede a que dados no futuro.

Mais recursos para continuar a aprender

Para saber mais sobre ETL e temas relacionados, consulte alguns dos recursos selecionados abaixo:

• A Hevo disponibiliza uma lista de ferramentas de código aberto para ETL para o ajudar a criar a sua estrutura de ETL
• Consulte esta lista das principais ferramentas de ETL
• Compilação das melhores ferramentas de armazém de dados
• A Dremio disponibiliza um guia avançado sobre tipos de ETL
• A Coursera disponibiliza vários cursos gratuitos de ETL e certificados
• Encontre oportunidades de formação em ETL através da Udemy

Principais conclusões

Com os dados a crescerem literalmente a cada minuto, os CTOs e outros líderes empresariais e técnicos não podem dar-se ao luxo de ignorar os benefícios do ETL. Se não estiver a tirar partido destes processos para apoiar a eficiência e a obtenção e o armazenamento exatos dos dados, reserve algum tempo para saber mais e apresente o ETL como um investimento importante para a sua organização.

Mantenha-se a par das melhores práticas, das notícias do setor e de outros conhecimentos, subscrevendo o boletim informativo do CTO Club hoje.