O que é o mapeamento ETL e como funciona?

Se a sua empresa utiliza ETL (extração, transformação e carregamento) para tornar os seus dados mais unificados e utilizáveis, não está sozinha — 91% dos líderes empresariais acreditam que a acessibilidade democratizada aos dados é crítica para o sucesso. O mapeamento ETL é uma parte essencial do processo; garante que está a extrair dados relevantes e a armazená-los de uma forma útil para todas as partes interessadas.

Felizmente, as poderosas ferramentas ETL podem simplificar o processo de mapeamento, tornando-o mais rápido e preciso.

Neste artigo, vamos explorar as complexidades do mapeamento ETL, abordar desafios comuns e apresentar-lhe boas práticas para uma implementação bem-sucedida.

O que é o mapeamento ETL?

O mapeamento ETL é o processo de identificar elementos-chave nos seus dados de origem e associá-los aos elementos correspondentes no seu armazém de dados ou lago de dados. Normalmente, ocorre durante a fase de transformação.

Quando realizado de forma eficaz, o mapeamento ajuda a integrar conjuntos de dados díspares e a transformá-los num formato normalizado. Desta forma, a informação torna-se mais fácil de aceder, utilizar e analisar.

Porque é importante o mapeamento ETL na gestão de dados?

Os dados empresariais provêm de uma enorme variedade de fontes, incluindo APIs, sistemas empresariais, ficheiros simples, incluindo Excel, bases de dados Oracle, ficheiros XML e servidores SQL. O problema é que cada uma utiliza os seus próprios formatos, metadados e estruturas de dados.

Por exemplo, o seu armazém de dados pode armazenar os apelidos dos clientes num campo denominado "apelido". Trata-se de uma convenção de nomenclatura comum, mas não é universal. O mesmo elemento pode chamar-se "name_last" no SAP, "last_name" no Joomla e "surname" no CRM do seu escritório europeu. 

O mapeamento ETL define as relações entre estes elementos díspares e o elemento correspondente no sistema de destino. Cria um roteiro desde o sistema de origem até ao destino, para que a informação possa fluir de forma harmoniosa e precisa.

Sem mapeamento ETL, pequenas diferenças nos dados podem causar todo o tipo de problemas durante o processo ETL. Os dados podem perder-se ou ficar corrompidos à medida que passam por cada fase. Ou poderá descobrir que a informação no seu armazém de dados é imprecisa ou incompleta, tornando todo o conjunto de dados inutilizável.

Benefícios de um mapeamento de dados ETL eficaz

A implementação do mapeamento ETL exige tempo, dinheiro e o apoio da empresa. Se forem bem-sucedidos, os seus esforços podem gerar benefícios significativos que melhoram as operações e apoiam o crescimento futuro.

Preserva a integridade e a relevância dos dados

Um mapeamento ETL eficaz minimiza os erros, elimina duplicados e reduz o risco de corrupção ao longo do processo ETL, preservando a qualidade e a precisão dos seus dados. Garante também que o seu repositório central cumpre as normas de dados e está alinhado com os requisitos empresariais — dois fatores essenciais para as organizações orientadas por dados.

Suponhamos que o seu objetivo é proporcionar a melhor experiência de compra do setor. Antes de desenvolver uma estratégia, precisa de ter acesso a dados abrangentes sobre as interações e perceções dos clientes. O mapeamento ETL garante que o seu sistema extrai os dados corretos — as taxas de abandono do carrinho, por exemplo, ou o tempo médio de resolução de pedidos de suporte. Com dados de clientes fiáveis e precisos, os líderes da empresa podem acompanhar os KPI e criar um plano de ação inteligente.

Melhora o acesso aos dados

Mapear todas as fontes de dados da sua empresa para um repositório central garante que todos têm acesso a dados atuais. O mapeamento ETL também elimina os silos de dados e disponibiliza informação anteriormente isolada, tornando o seu armazém de dados mais completo e abrangente.

À medida que a sua empresa cresce, é comum que os departamentos implementem ferramentas diferentes. A sua equipa de marketing pode utilizar o HubSpot para gerar oportunidades, enquanto a equipa de vendas gere o seu funil com o Pipedrive. O mapeamento ETL ajuda a ultrapassar incompatibilidades de campos ou formatos entre estas ferramentas, para que todos os dados fluam para um conjunto de dados unificado.

Melhor análise de dados

Ao criar dados de maior qualidade e permitir um acesso mais amplo, o mapeamento ETL melhora automaticamente a análise de dados. Permite um processo de transferência fiável e eficiente, o que disponibiliza os dados para análise em menos tempo. E, uma vez que o armazém de dados é mais completo, as suas ferramentas de inteligência empresarial podem fornecer informações relevantes e acionáveis.

A melhor parte? Uma vez que as modernas ferramentas de ETL processam automaticamente o mapeamento de dados, simplificam os fluxos de trabalho e eliminam tarefas de análise repetitivas. Não é necessário procurar dados em diferentes fontes — qualquer funcionário pode gerar rapidamente um relatório preciso. Por outras palavras, o mapeamento de ETL apoia a tomada de decisões informadas a todos os níveis da sua empresa.

3 tipos de mapeamento de dados

Existem três tipos principais de mapeamento de dados: manual, automatizado e híbrido. A opção escolhida dependerá da natureza da fonte de dados, do tipo de migração de dados e da frequência de processamento.

Mapeamento manual de dados

Neste processo, os seus programadores ligam manualmente os dados de origem à base de dados de destino. Fazem corresponder os elementos aos campos de dados corretos no seu armazém de dados e criam uma ligação personalizada utilizando ferramentas gráficas ou scripts e consultas escritos manualmente.

Embora o mapeamento manual lhe dê controlo total, também é moroso e vulnerável a erros humanos. É melhor reservá-lo para formatos de dados muito invulgares ou transformações de dados complexas — por exemplo, quando é necessário extrair dados de um sistema ERP legado que será descontinuado em breve.

Mapeamento automatizado de dados

As modernas ferramentas de ETL podem tratar do processo de mapeamento por si. Tudo o que precisa de fazer é ligar as suas várias fontes e o armazém de dados. O software analisa ambos os sistemas, extrai os elementos necessários da origem e mapeia-os para os elementos corretos no destino. Alguns programas conseguem até encontrar fontes de dados relevantes por si e mapeá-las em tempo real.

À medida que os conjuntos de dados se tornam maiores e mais complexos, as empresas optam cada vez mais pelo mapeamento de ETL totalmente automatizado; há simplesmente demasiados dados para mapear manualmente. Embora esta solução exija que abdique de uma certa quantidade de controlo e flexibilidade, também é mais acessível para os seus funcionários não técnicos. A maioria das ferramentas inclui uma interface de utilizador simples, para que as suas equipas de vendas, marketing e RH possam mapear novas fontes de dados sem o apoio de engenheiros e analistas de dados.

Mapeamento híbrido de dados

O mapeamento híbrido, também denominado mapeamento semiautomatizado, combina elementos dos processos manuais e automatizados. Por exemplo, pode utilizar software para analisar e mapear fontes de dados complexas, mas pedir a um engenheiro que reveja manualmente os resultados antes da implementação. Ou pode utilizar uma ferramenta de ETL com uma interface de arrastar e largar para estabelecer regras de negócio ou criar ligações a fontes de dados.

Esta abordagem oferece parte da flexibilidade de um processo manual, aproveitando simultaneamente a velocidade e a eficiência do software. No entanto, continua a introduzir a possibilidade de erro humano — especialmente quando estão envolvidos membros não técnicos da sua equipa. Além disso, sempre que combina processos manuais com tecnologia automatizada, os seus fluxos de trabalho, procedimentos de teste e procedimentos de manutenção tendem a tornar-se mais complexos.

Processo de mapeamento de ETL: da origem ao destino

Quer esteja a tratar do mapeamento de ETL manualmente ou a utilizar software de ETL automatizado, estes são os passos típicos:

1. Analisar os dados de origem. Examine a estrutura, o esquema, as relações entre tabelas da base de dados, a taxonomia e os tipos de dados. Procure informações em falta e inconsistências que tenha de resolver na fase de transformação. Por fim, determine quais os elementos que pretende extrair.
2. Mapear os dados para o destino. Identifique os elementos correspondentes no armazém de dados de destino. Se a origem incluir códigos médicos alfanuméricos, por exemplo, pode mapeá-los para um campo com a descrição do procedimento.
3. Determinar os passos de transformação. Quando os dados de origem não correspondem ao formato de destino, terá de os modificar. As transformações comuns incluem filtrar, ordenar, reestruturar, limpar ou dividir. Se estiver a importar registos de compras de todo o mundo, pode converter todas as horas das transações para o seu fuso horário local, para garantir a consistência.
4. Testar o mapeamento de dados. Teste o seu mapeamento de ETL num conjunto de dados de amostra. Reveja os resultados, procurando erros, inconsistências e dados incompletos. Utilize ferramentas de teste capazes de detetar problemas de reconciliação, rastreabilidade, registo e mapeamento. Faça as alterações necessárias e repita o processo conforme necessário — é mais fácil resolver erros durante a fase de testes de ETL do que após a implementação.
5. Implementar o mapeamento de dados. Implemente o mapeamento em grande escala nas suas fontes de dados reais.

O mapeamento de ETL não termina com a primeira implementação; é um processo contínuo. À medida que adquire fontes de dados adicionais, terá de ajustar a lógica de mapeamento e transformação — ou o seu software de ETL terá de o fazer — para as integrar.

Com ETL, o mapeamento ocorre antes de os dados serem carregados no armazém de dados. Não é esse o caso do ELT (extrair, carregar, transformar), o que é importante ter em conta se ainda estiver a ponderar entre ETL e ELT.

Desafios comuns no mapeamento de ETL

Embora as ferramentas de mapeamento de dados tenham simplificado consideravelmente o processo, existem desafios em todas as fases. Muitos problemas surgem devido ao aumento da complexidade, velocidade e volume dos dados brutos. Os dados provenientes de centenas ou até milhares de fontes podem causar problemas que vão desde a qualidade dos dados até à validação.

Os desafios comuns do mapeamento ETL incluem:

• Dados de origem incompletos ou imprecisos
• Limitações de integração nas ferramentas ETL 
• Documentação inadequada ou inacessível
• Requisitos de transformação complexos
• Processos de teste insuficientes
• Escalabilidade das ferramentas e dos processos ETL
• Manutenção ETL demorada

A melhor altura para começar a considerar estas questões é quando está a desenvolver uma estratégia de mapeamento ETL. Dessa forma, pode escolher ferramentas e estabelecer processos que antecipem potenciais desafios. Considere, por exemplo, a escalabilidade — procure uma ferramenta ETL capaz de otimizar o mapeamento de grandes volumes através de compressão, paralelismo de tarefas e particionamento.

Melhores práticas de mapeamento ETL

Como qualquer processo empresarial, o mapeamento ETL é falível. Utilize estas melhores práticas para criar uma estratégia precisa, consistente e fiável:

• Escolha uma ferramenta ETL que inclua conectores, modelos de dados, modelos e transformações de dados adequados às necessidades de custos da sua empresa, às fontes de dados e aos requisitos empresariais.
• Considere se uma ferramenta ETL baseada na nuvem ou instalada localmente é a mais adequada para os futuros planos de crescimento da sua empresa.
• Proporcione formação abrangente em ETL para aumentar a eficiência e reduzir o risco de erro.
  Documente meticulosamente o seu processo de mapeamento ETL para permitir ajustes mais fáceis da lógica e uma melhor conformidade regulamentar.
• Estabeleça procedimentos operacionais normalizados para integrar novas fontes de dados e adaptar-se a alterações nas fontes existentes.
• Teste o mapeamento ETL com o maior número possível de tipos de dados antes da implementação generalizada.
• Garanta que os seus processos ETL conseguem lidar com erros sem afetar negativamente o armazém de dados.
• Investigue e resolva imediatamente os erros de mapeamento para manter a qualidade dos seus dados.

Melhores ferramentas

Se está a planear criar um processo ETL totalmente automatizado, não precisa de comprar ferramentas de mapeamento separadas; muitas das melhores ferramentas ETL incluem mapeamento de dados integrado.

Eis algumas soluções de mapeamento ETL a considerar:

• Talend -  Mapeamento ETL de alta velocidade, com funcionalidade de arrastar e largar e uma extensa biblioteca de conectores de fontes de dados pré-criados
• IBM DataStage - A versão na nuvem com IA oferece processos de dados automatizados e deteção de falhas
• Integrate.io - Ferramenta intuitiva com mapeamento de dados com pouco código, através de arrastar e largar, e visualizações de processos
• Stitch - Solução sem código e sem necessidade de manutenção que mapeia dados de mais de 140 fontes de dados populares
• SAS Data Management - Plataforma flexível e escalável com ferramentas de mapeamento de dados para utilizadores técnicos e utilizadores com pouco código

Considerações finais

O mapeamento ETL é a base de um processo ETL bem-sucedido. Ao dedicar tempo a mapear os elementos com precisão, pode criar um armazém de dados fiável que apoia a tomada de decisões informadas em toda a empresa.

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