Transformação ETL: Técnicas & Melhores Práticas

147 zettabytes. Essa é a quantidade colossal de dados produzida pela humanidade em 2024 — nada menos do que 402,74 milhões de terabytes por dia. E isto não vai abrandar tão cedo, especialmente tendo em conta o crescimento acelerado da IA, da computação quântica, da blockchain e dos livros-razão distribuídos. Junte-se a isto o fluxo interminável de “resíduos” digitais provenientes das pesquisas e dos comportamentos online, e a explosão de dados parece crescer como uma bola de neve a descer uma encosta. 

No entanto, estes dados em bruto não passam de ruído sem a estrutura adequada: os dados só são valiosos quando são verificados, limpos e consolidados numa única fonte de verdade. Até lá, são praticamente inúteis do ponto de vista comercial para obter o apoio das direções executivas ou melhorar as experiências dos clientes e dos colaboradores. 

A transformação de dados ETL preenche esta lacuna e ajuda a dar sentido ao caos dos dados. Converte dados não estruturados, desorganizados e confusos provenientes de várias origens num formato claro, integrado e acionável.

Tem curiosidade em conhecer o processo ETL, as ferramentas que as equipas de dados mais valorizam, as tendências emergentes de ETL e a forma como este se compara com o ELT? Vamos explorar o tema.

O que é a transformação ETL?

ETL — extrair, transformar e carregar — é a base da arquitetura de integração de dados. O processo extrai dados de fontes distintas, normaliza-os e limpa-os e, em seguida, armazena-os num local centralizado (uma base de dados ou um armazém de dados) para fins de inteligência empresarial. 

Uma base sólida de dados estruturados e fiáveis permite às empresas tornarem-se verdadeiramente orientadas por dados e avançarem até alcançar uma rentabilidade de até 6%. A ETL desempenha aqui um papel crucial ao aperfeiçoar dados incorretos e prepará-los para que os modelos de ML representem o progresso da empresa — para que os seus dados trabalhem para si e não o contrário.

Porque precisa da transformação ETL?

Já se perguntou porque é que algumas empresas superam consistentemente os seus concorrentes? Muitas vezes, tudo se resume à forma como gerem e utilizam os seus dados. A ETL pode ajudá-lo a obter o mesmo conhecimento do mercado. Veja por que razão a transformação ETL é tão importante: 

1. Melhora a qualidade dos dados: a ETL é a sua primeira linha de defesa contra dados incorretos (e dados que ocultam informação). Elimina duplicados, normaliza formatos inconsistentes e impõe regras para manter os dados dentro de limites aceitáveis. Desta forma, nada pode comprometer a integridade dos seus conjuntos de dados. 
2. Otimiza a eficiência de custos: ao automatizar os fluxos de trabalho de dados, a ETL elimina erros humanos e estrangulamentos que podem atrasar as iniciativas de sucesso. Um único centro de dados centralizado também reduz as despesas com licenciamento e manutenção e minimiza a duplicação. A Conde Nast comprovou-o quando poupou 6 milhões de dólares em custos de infraestrutura de dados ao eliminar silos de dados e permitir experiências personalizadas que aumentaram a retenção de clientes.
3. Reforça a inteligência empresarial: o processo transforma os seus dados em conjuntos de dados personalizados para aplicações de BI — KPIs, análise de tendências e relatórios financeiros que ajudam a visualizar o ROI e a reduzir os obstáculos operacionais. E, como a ETL foi concebida para ser escalável, continua a fornecer informações de BI fiáveis mesmo quando o volume dos seus dados aumenta. A Coca-Cola é um excelente exemplo de BI orientada por ETL no seu melhor, utilizando a metodologia ETL para consolidar dados de vendas de mais de 100 distribuidores, aperfeiçoar a estratégia de distribuição e acompanhar promoções. 
4. Cumpre os requisitos regulamentares: as transformações ETL ajudam as empresas a cumprir a regulamentação, ocultando PII sensíveis, aplicando políticas de retenção e mantendo registos de auditoria claros. Estes registos acompanham quem acedeu aos dados, quando foram transformados e como foram carregados: todos eles são componentes fundamentais de um sistema transparente que cumpre os requisitos do RGPD e da HIPAA.
5. Promove decisões baseadas em dados: com a ETL, as empresas obtêm um pipeline de dados unificado e escalável com todos os dados históricos de que necessitam para a análise preditiva, alinham os objetivos empresariais com os investimentos e tornam-se orientadas por dados a longo prazo. De facto, de acordo com a ThoughtSpot x HBR, as empresas orientadas por dados com pipelines de dados integrados registam um crescimento de 10-30%, enquanto os seus concorrentes tentam recuperar o atraso. 

As etapas da ETL: extrair, transformar e carregar

Eis uma análise de cada uma das principais etapas que tornam a ETL tão poderosa: 

Extrair: obter dados em bruto

A primeira etapa da ETL é a extração, durante a qual os dados são obtidos a partir de fontes diferentes e frequentemente heterogéneas, como bases de dados, ficheiros simples, aplicações na nuvem, APIs ou até fornecedores de dados externos. A ideia é criar uma cópia dos dados e metadados necessários num determinado momento, em tempo real ou em lotes, após verificações rápidas para validar os dados de origem.

Métodos avançados de extração de dados 

Com dados a chegar de todas as direções, a extração integrada de dados pode realmente ajudá-lo a manter-se na vanguarda. Continue a ler para conhecer as principais técnicas de extração de dados: 

1. Extração incremental

Em vez de extrair todos os dados de uma base de dados sempre que necessário, a extração incremental concentra-se apenas em obter dados novos ou modificados recentemente. Por exemplo, se alguns clientes novos forem atualizados num sítio Web, o transformador de dados extrairá apenas essas novas inscrições, em vez de criar uma lista de clientes de raiz. As principais vantagens? É mais rápida, consome menos recursos e é mais favorável à sua rede. As equipas de dados podem utilizar marcas temporais, números de lote ou sinalizadores de versão para implementar a extração incremental. Depois, basta consultar os registos de alterações e importar apenas os registos que foram atualizados desde a última extração.

2. Captura de alterações de dados (CDC)

O CDC funciona através do acompanhamento granular das alterações nas bases de dados de origem, lendo os registos de transações em vez de tabelas inteiras. Analisa registos como os registos de escrita antecipada do PostgreSQL ou os registos binários do MySQL para detetar atualizações, armazenar metadados em tabelas de alterações e facilitar a recuperação num determinado momento e as trilhas de auditoria. O CDC é útil no comércio eletrónico, onde as atualizações do inventário em tempo real são capturadas imediatamente e enviadas para o sistema do armazém, evitando vendas excessivas durante a azáfama da Sexta-feira Negra.

3. Extração paralela

Com a extração paralela, pode executar vários processos de extração em simultâneo e tornar as operações ETL eficientes, mantendo-se dentro do orçamento. No entanto, a maior vantagem é a distribuição da carga de trabalho por vários nós de processamento, acelerando os tempos de extração, o que é ideal quando está a trabalhar com prazos apertados para os processos ETL.

Transformação: preparação dos dados para análise

Na fase de “transformação”, os dados extraídos são convertidos num formato limpo, fiável e pronto a utilizar. Trata-se essencialmente da fase de "preparação dos dados", em que os dados são transformados do seu formato de origem para o formato exigido pelo sistema de destino. Eis em que consiste esse processo:

1. Agregação de dados: Resume os dados através do cálculo de totais, médias ou contagens. É perfeita para criar relatórios ou painéis.
2. Limpeza de dados: Inclui a correção de valores em falta e a eliminação de inconsistências. Se tiver várias linhas para o mesmo cliente, pode agrupá-las numa única entrada para organizar os dados.
3. Deduplicação de dados: Remove entradas duplicadas desnecessárias, especialmente em armazéns e bases de dados eficientes em termos de armazenamento, onde até uma única linha duplicada pode comprometer a precisão dos relatórios.
4. Enriquecimento de dados: Adiciona informações complementares, como dados geográficos ou segmentos de clientes, que não estavam inicialmente presentes nos dados em bruto. Posteriormente, estes dados são agregados por dimensões fundamentais, como o tempo ou a localização, para os tornar ainda mais informativos com uma análise de 360 graus.

Técnicas avançadas de transformação

As técnicas comuns de transformação de dados no âmbito de ETL incluem: 

1. Derivação de dados

A derivação de dados cria novos conhecimentos através da transformação ou combinação de dados existentes em novas métricas significativas. Utiliza SQL e simulações matemáticas para gerar novas variáveis de raiz, como encontrar o valor médio de compra através de conjuntos de dados existentes, como a receita total e o número de encomendas. Mesmo quando os conjuntos não incluem um campo de dados essencial ou sofrem flutuações aleatórias que podem potencialmente distorcer os resultados em tempo real, as derivações podem preencher leituras em falta através de médias ou valores medianos. No entanto, deve estar atento aos desafios relacionados com a precisão, a privacidade e a propriedade dos dados.

2. Encriptação de dados

Converte dados sensíveis em trânsito num formato codificado para os proteger durante a transformação e o armazenamento. A maioria das ferramentas ETL utiliza encriptação contextual através de funções de hash e mascaramento para proteger dados específicos com base nos níveis de sensibilidade, por exemplo, anonimizando apenas campos de PII de alto risco, como registos de saúde, para cumprir as normas HIPAA. Melhor ainda, as chaves de desencriptação podem ser personalizadas para diferentes funções, o que significa que apenas utilizadores, gestores ou sistemas autorizados podem aceder a determinados campos de dados, reduzindo as probabilidades de ataques de engenharia social. 

3. Divisão de dados

Quando uma base de dados cresce demasiado, o desempenho das consultas pode degradar-se. Uma forma de resolver este problema consiste em dividir a base de dados em partes mais pequenas e fáceis de gerir, para acelerar o processamento, reduzir a latência e descobrir conhecimentos localizados que sejam perfeitos para um público global.

Pense na Netflix, onde os analistas de negócio decompõem e estudam os dados dos clientes com base em períodos de tempo, padrões de utilização ou até mesmo sensibilidade, para acompanhar as tendências do mercado e preparar-se para os dias de maior procura, mantendo os custos sob controlo. A Amazon também utiliza o AWS Glue para organizar os comentários dos clientes em problemas dos produtos, problemas de entrega e reclamações relativas ao serviço. Com esta decomposição, as equipas de CX conseguem identificar as causas principais da insatisfação dos clientes, aperfeiçoar a gestão do inventário e até eliminar atrasos nas entregas.

Carregamento: armazenamento de dados transformados

A fase de “Carregamento” é a etapa final do processo ETL, na qual os dados transformados e enriquecidos são armazenados num destino final — um armazém de dados, um lago de dados ou uma base de dados operacional. Finalmente, disponibiliza os dados para a inteligência empresarial, mantém dados históricos para a análise de tendências e a conformidade e permite ainda um armazenamento de dados otimizado para uma recuperação e análise rápidas. O processo de carregamento segue normalmente estes passos:

1. Validação dos dados: Valide os dados transformados quanto à consistência e à conformidade do formato antes de os carregar no sistema de destino.
2. Mapeamento de dados: Faça corresponder os campos transformados ao esquema do sistema de destino.
3. Estratégia de carregamento: Escolha entre um carregamento completo, que substitui todos os dados existentes pelo novo conjunto de dados, ou um carregamento incremental, em que apenas os novos registos são alterados para minimizar as interrupções.
4. Indexação e particionamento: Utilize a indexação e o particionamento para otimizar as consultas a dados em grande escala.

Tipos de transformações ETL

Continue a ler para descobrir os diferentes tipos de ETL e como podem melhorar as suas operações de dados: 

1. Agrupamento por intervalos 

O agrupamento por intervalos converte dados numéricos ou temporais contínuos em grupos categóricos organizados e discretos. Em vez de indicar uma idade exata, pode agrupá-la em intervalos como 0-18, 19-30 ou 31-50, reduzir a complexidade dos dados e destacar os padrões com maior clareza. Até a Google utiliza o agrupamento de dados para criar anúncios direcionados, criando segmentos de clientes com base nos comportamentos dos utilizadores, na atividade de pesquisa e nos interesses. O agrupamento por intervalos também simplifica o particionamento de dados em sistemas distribuídos como o Hive ou o Spark, nos quais a ferramenta ETL pode acelerar o desempenho das consultas ao reduzir as análises de dados. 

2. Filtragem de dados

Para que os dados possam contribuir para decisões empresariais inteligentes, têm de ser verificáveis e produzir resultados consistentes, apesar dos inúmeros pedidos. É aqui que entra a filtragem de dados — ajuda a identificar e corrigir dados incorretos, incompletos ou inconsistentes. A implementação de ferramentas de automatização de testes ETL garante que estes processos de filtragem mantêm a sua precisão e fiabilidade. Os filtros podem funcionar com base em condições simples (como "apenas transações superiores a $1000") ou em critérios mais complexos (como filtros baseados na localização ou no tempo). 

Um dos melhores exemplos de filtragem de dados em ação é o Facebook, que filtra conteúdos nocivos, como discurso de ódio, desinformação e conteúdos explícitos, através da análise de padrões em texto, imagens e vídeos, e vice-versa. O feed de notícias da Meta também é filtrado para garantir que os utilizadores veem os conteúdos mais relevantes para si, com base na sua atividade e preferências.

3. Junção de dados

A junção de dados combina dados de diferentes fontes ou tabelas utilizando chaves comuns, de modo a manter tudo alinhado e resolver conflitos. É uma parte crucial da criação das visões 360 dos clientes da Salesforce, nas quais os dados dos sistemas de CRM, dos registos de suporte e dos sistemas de faturação se juntam para criar um perfil completo do cliente. Além disso, com novas técnicas, como a correspondência aproximada, é agora mais fácil juntar dados mesmo quando as chaves não coincidem exatamente, como acontece com variações nos nomes dos clientes.

4. Normalização e desnormalização de dados  

A normalização consiste em organizar os dados — dividir tabelas grandes em tabelas mais pequenas e específicas para minimizar a duplicação e manter tudo limpo. Divide os dados relacionados em tabelas separadas, estabelece relações entre chaves e garante que cada coluna contém apenas um valor. 

Por outro lado, a desnormalização combina dados para permitir leituras mais rápidas, sendo ideal para sistemas como lagos de dados ou OLAP, embora possa tornar as escritas mais lentas e utilizar mais armazenamento. Atualmente, a maioria das grandes empresas está a adotar uma abordagem híbrida para equilibrar ambos os métodos e reduzir os erros dos dados, otimizar o armazenamento e simplificar as atualizações.

Ferramentas para a transformação ETL

Escolher a ferramenta ETL certa pode fazer toda a diferença na sua jornada para promover uma cultura que prospera e é bem-sucedida com base em dados. Eis uma análise das melhores ferramentas ETL e do que torna cada uma delas uma escolha favorita dos utilizadores para a integração de dados: 

1. Apache Airflow 

Apache Airflow é uma ferramenta de código aberto de referência para transformações de grandes volumes de dados, apreciada pela sua flexibilidade no processamento distribuído de dados. Com suporte para Java, Python, Scala e R, os programadores podem criar pipelines ETL personalizados de acordo com as suas necessidades. A interface Web e as ferramentas de linha de comandos do Airflow também permitem o agendamento automatizado e a visibilidade (e monitorização) dos fluxos de trabalho de ponta a ponta. 

Integrações: Fontes de dados interoperáveis, como HDFS, Cassandra e S3, com bibliotecas integradas para aprendizagem automática (MLlib), processamento de grafos (GraphX) e SQL

Vantagens: Desempenho excecional devido ao processamento em memória, elevada escalabilidade e tolerância a falhas. Com um ecossistema rico e o apoio de uma comunidade forte, o Airflow tornou-se a plataforma ETL de referência para muitos programadores. 

2. Talend Open Studio 

Talend Open Studio apresenta uma interface intuitiva de arrastar e largar que simplifica a criação de fluxos de trabalho ETL. Também disponibiliza ferramentas integradas para limpeza, eliminação de duplicados e validação de dados, garantindo resultados fiáveis. Embora os utilizadores da versão de código aberto beneficiem das funcionalidades essenciais, as empresas podem aceder a funcionalidades avançadas, como governação e controlo de versões. 

Integrações: Mais de 1.000 fontes de dados e conectores, incluindo RDBMS, AWS e Azure. 

Vantagens: Documentação abrangente, versões de código aberto e uma interface gráfica intuitiva. 

3. AWS Glue 

AWS Glue é um serviço ETL totalmente gerido e sem servidor, concebido para ambientes AWS, sem o incómodo de gerir uma infraestrutura local. Suporta transformações de dados escaláveis com o Apache Spark, simplifica a gestão de metadados através do Glue Data Catalog e disponibiliza interfaces flexíveis, como uma interface gráfica de arrastar e largar, notebooks Jupyter ou scripts Python/Scala. 

Integrações: Interface com todos os serviços AWS, como S3, Redshift e Athena. 

Vantagens: Modelo de preços baseado no pagamento por utilização, gestão mínima da infraestrutura e escalabilidade automática

4. Oracle Data Integrator 

Oracle Data Integrator (ODI) é uma solução ETL que simplifica a criação e a gestão de armazéns de dados em grande escala através do processamento em lote e de operações em tempo real baseadas em eventos. O Data Integrator Studio, a solução principal, inclui uma plataforma integrada para gerir fluxos de trabalho de qualidade, movimentação e sincronização de dados com o mínimo esforço.

Integrações: Modelo de ligação e utilização imediatas com o conjunto Oracle SOA (GoldenGate e Enterprise Manager 14c). Suporta nativamente Spark, Hive, Kafka, Cassandra e Hadoop. 

Vantagens: Modelos pré-criados para sistematizar fluxos de trabalho de dados, uma vasta gama de conectores e encriptação de nível AES para proteger as informações digitais. 

Embora estas sejam as nossas opções favoritas, também criámos uma lista especial das 19 melhores ferramentas ETL só para si. Veja: Melhores ferramentas ETL

Desafios das transformações ETL

A automatização ETL tem o potencial de reduzir o esforço humano até 50%, mas muitas empresas ainda não estão a colher os seus benefícios. A deriva dos dados, os problemas de sincronização e de estabilidade impedem uma gestão de dados integrada e fluida de ponta a ponta.  E isso não é tudo — há mais desafios a considerar:

1. Manutenção da qualidade dos dados: Um dos obstáculos mais difíceis na transformação ETL. Um simples erro humano, como trocar os formatos de data ou os estilos de endereço, pode causar estragos nos seus cálculos. Depois, há a questão dos vários sistemas que captam a mesma informação, criando duplicados incómodos que obrigam as suas ferramentas ETL a trabalhar em excesso. Pense nisto: se um cliente tiver dados diferentes no seu CRM, nos sistemas de faturação e de suporte, é inevitável que surjam problemas nas reuniões de vendas e nas campanhas de e-mail.  
2. Alteração do esquema: Isto acontece sem aviso e pode desequilibrar tudo. Num minuto, a estrutura do seu sistema está correta e, no seguinte, está a lidar com alterações inesperadas — como uma API de redes sociais que, de repente, adiciona novas métricas de interação dos utilizadores ou códigos de produto que mudam de formato. 
3. Resolver a falta de uma integração de dados robusta: Imagine que um cliente compra algo numa loja e o inventário não é atualizado em todos os canais — online, móvel e em todo o lado. É a receita para o caos no inventário, vendas perdidas e clientes insatisfeitos. A integração de dados provenientes de fontes heterogéneas é um desafio igualmente significativo. Combine o JSON não estruturado e flexível do MongoDB com as tabelas estruturadas do Oracle e terá um obstáculo capaz de abrandar ou até fazer descarrilar toda a sua estratégia de dados. 
4. Abordar o desfasamento da escalabilidade entre o negócio e os dados: O volume de dados ultrapassa frequentemente a capacidade da infraestrutura para os processar e exerce pressão sobre os processos ETL, que precisam de ingerir, processar e transferir grandes conjuntos de dados em tempo real ou em processos por lotes. Esta falta de escalabilidade também se traduz num processamento de dados mais lento quando a carga não é equilibrada entre as ferramentas ETL, devido a requisitos de SLA excessivamente abrangentes e à utilização excessiva dos recursos computacionais. Nestes casos, até a escalabilidade elástica pode inflacionar os orçamentos com base na capacidade de computação, no armazenamento e na transferência de dados, apesar dos resultados ineficazes. 

ETL vs. ELT: principais diferenças e casos de utilização

ETL vs ELT — dois termos comuns no processamento de dados, mas em que diferem realmente? Em primeiro lugar, adotam abordagens diferentes relativamente ao local onde ocorre a transformação e à forma como os dados são armazenados. Com ETL, os dados são transformados num servidor separado antes de serem carregados para o armazém de dados. 

Em contrapartida, o ELT envia os dados em bruto diretamente para o armazém e realiza as transformações posteriormente. Mas isso é apenas a ponta do icebergue. Eis as diferenças claras que distinguem estes dois processos: 

Tendências emergentes

O ETL já não é o mesmo. O que antes era um sistema local baseado em processos por lotes e alimentado por scripts SQL é agora uma infraestrutura moderna baseada na nuvem, com capacidades de automatização e de desenvolvimento com pouco código, que processa dados em microlotes e permite uma análise de dados mais rápida. Mas qual será o próximo passo? Eis uma análise aprofundada das tendências emergentes no ETL e da forma como estas inovações estão a moldar o futuro da integração de dados: 

1. Virtualização de dados

Em vez de executar fisicamente processos ETL, a virtualização de dados cria uma camada de dados "virtual" unificada que permite uma implementação mais rápida e elimina a redundância. A maioria das transformações ocorre em tempo real através da consulta dos dados, evitando o pré-processamento. A bolsa de valores da Indonésia começou a utilizar a virtualização de dados para obter e centralizar dados sem os mover fisicamente. A Capgemini e a T-Mobile também aderiram, eliminando as complexidades dos fluxos de trabalho ETL tradicionais para fornecer análises em tempo real aos seus clientes. Com acesso aos dados extremamente rápido e praticamente sem necessidade de configuração de hardware, está rapidamente a tornar-se a opção preferida para ETL, onde transformações e mapeamentos complexos podem tornar os processos mais lentos.

2. ETL orientado pela privacidade e governação de dados

Com o reforço das leis de privacidade de dados, como o RGPD e a CCPA, integrar a privacidade como elemento central dos seus processos ETL deixou de ser opcional — é obrigatório. As plataformas ETL serão pressionadas a desenvolver ferramentas que integrem a privacidade desde o início, incluindo mascaramento de dados, encriptação e controlos de acesso rigorosos. O Azure Synapse Analytics da Microsoft já está a acompanhar esta tendência, garantindo que todos os dados dos clientes são encriptados e estão em conformidade com as leis globais de privacidade antes do processamento.

3. Integração de dados como serviço (DIaaS)

O DIaaS está a consolidar-se no setor de ETL, substituindo processos de integração de dados manuais e fragmentados por integrações ETL totalmente geridas e baseadas na nuvem, que eliminam a complexidade do desenvolvimento personalizado. A maioria das plataformas DIaaS utilizará IA para automatizar a limpeza e a transformação de dados, bem como o suporte multicloud para alternar facilmente entre ELT e ETL.

Snaplogic combina DIaaS e ETL inverso através de APIs pré-construídas e interfaces Web para inserir dados enriquecidos nas suas aplicações. E está a produzir resultados. A FELFEL, por exemplo, utilizou o DIaaS da Fivetran para ligar plataformas empresariais essenciais, aceder a dados de inventário em tempo real e sincronizar os dados a cada 30 minutos, obtendo uma visão operacional abrangente. O resultado? Uma redução impressionante de 99% no tempo dedicado à engenharia de dados, permitindo que a sua equipa se concentre em tarefas de maior valor.

É uma grande vitória, especialmente quando consideramos que a replicação de dados manual, os dados desatualizados e as decisões lentas eram problemas constantes nas configurações mais antigas do SQL Server e face às limitações de desempenho das plataformas ETL legadas. 

Considerações finais

A integração de dados está em grande expansão — e é assim que deve ser. É a única forma de transformar os seus dados em algo que realmente gera valor. Caso contrário, está apenas a acumular uma confusão de dados inúteis que sobrecarrega os seus sistemas e compromete a sua capacidade de tomar decisões informadas. Não é de admirar que 72% dos líderes empresariais afirmem que o excesso de dados e a falta de confiança os estão a impedir de avançar. 

O ETL não é a solução para tudo, mas, quando combinado com IA e pipelines de dados, torna-se uma ferramenta crucial para as equipas de direção que procuram obter visibilidade sobre o ecossistema dos seus produtos, o desenvolvimento dos clientes e a inteligência competitiva de mercado. 

O ETL em 2026 está prestes a tornar-se ainda mais desafiante, complexo e absolutamente necessário à medida que enfrentamos o caos de dados que criámos. O debate poderá nunca terminar, mas uma coisa é certa — manter-se informado é fundamental.

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