Hoje, com a quantidade imensa de dados provenientes de tantas fontes diferentes, já temos alternativas, como o ETL, para extraí-los, processá-los e torná-los disponíveis para as demandas de negócio atuais.
Logo, utilizando o ETL é possível otimizar o gerenciamento de dados para que o time de análise de negócios e a gestão possam obter valor a partir dos dados mais rapidamente.
Continue lendo para entender melhor o que é ETL, como surgiu, para que serve e quais são seus benefícios.
Entenda o que é ETL
Extract, transform e load (ETL) é um processo de transformar dados de diversos repositórios para um data warehouse unificado.
É um método tradicional de transformação de dados em que as etapas são conduzidas na seguinte ordem:
1º) extração de dados de fontes diversas.
2º) transformação de dados para uso.
3º) carregamento de dados em um repositório único.
Na primeira etapa, de extração, os dados são coletados de fontes, como planilhas, CRMs, silos de dados e outras, utilizando as ferramentas de ETL específicas e o apoio técnico das equipes de engenharia de dados e engenharia de analytics.
Então, os dados são transformados em formatos acessíveis com ferramentas, como o dbt, para serem finalmente integrados e carregados em um repositório centralizado, como um data warehouse na nuvem ou on premises (localmente).
Como surgiu o ETL?
O ETL é uma inovação que ganhou popularidade nos anos 1970, porque possibilitou a centralização de informações de fontes distintas em um único local.
Naquela época, as organizações começaram a trabalhar com diferentes bancos de dados para armazenar diferentes tipos de informações de negócios. Com esse avanço, foi necessária a integração de todos esses dados espalhados por tantos repositórios.
E foi para solucionar esse problema que surgiu o ETL, um método eficiente de extrair dados de fontes distintas, fazer as transformações necessárias e, então, carregá-los em um único banco de dados.
Isso facilitou o trabalho de analistas, possibilitando a geração de insights de negócio poderosos e uma tomada de decisão mais assertiva e em tempo real.
Para que serve o ETL?
O ETL serve para que o time estratégico das empresas tenha uma visão consolidada dos dados de diferentes origens e tome melhores decisões de negócios.
Ele fornece um contexto histórico fundamental para os negócios, facilita a confiabilidade dos dados por torná-los mais precisos e torna mais fácil para analistas o trabalho de encontrar dados relevantes para suas iniciativas.
Além disso, o ETL melhora a produtividade das equipes de dados porque codifica e reutiliza processos que movem dados sem exigir habilidades técnicas para escrever códigos ou scripts.
6 benefícios do ETL
Veja agora os seis principais benefícios que o processo de ETL oferece para os negócios de uma empresa.
Tempo
Ao utilizar ferramentas de ETL, fluxos de trabalho são criados e todos os envolvidos conseguem realizar suas funções independentemente. Essa fluência agiliza os processos e economiza tempo.
Em outras palavras, a criação de um fluxo de trabalho repetível, que lida com várias etapas automatizadas, economiza tempo e elimina retrabalhos quando há alguma modificação nos dados.
Transparência
Ferramentas de ETL automatizadas conseguem registrar todas as etapas do fluxo de trabalho de uma empresa. Como resultado, todo o processo de transformação de dados é transparente e pode ser rastreado.
Big data
As ferramentas ETL modernas conseguem trabalhar com conjuntos de dados muito grandes e de fontes distintas, tanto estruturados como não estruturados, em um único mapeamento.
Com a ferramenta Hadoop ou conectores semelhantes, por exemplo, o ETL permite que dados de big data sejam preparados em volumes muito grandes antes de armazená-los em data warehouses.
Desempenho
Este é um dos benefícios mais importantes do ETL: a sua capacidade de garantir o acesso rápido a grandes quantidades de dados já previamente transformados e integrados.
Por exemplo, quando as ferramentas de BI consultam o banco de dados, analistas não precisam mais ter o trabalho de juntar registros, padronizar a formatação, pensar nas convenções de nomenclatura ou realizar cálculos complexos para gerar relatórios. Tudo isso já está feito, e os resultados podem ser alcançados com mais agilidade.
Uma solução avançada de ETL pode, inclusive, incorporar tecnologias de aprimoramento de desempenho, como reconhecimento de cluster, processamento massivamente paralelo e multiprocessamento simétrico, que aumentam ainda mais o desempenho do data warehouse.
Histórico de dados
As melhores soluções de ETL fornecem uma visão profunda do histórico de dados, permitindo que analistas acessem os relatórios para ver:
- como cada resultado foi gerado
- de quais sistemas de origem os dados vieram
- onde os dados foram armazenados no data warehouse
- quão recentemente foi atualizado
- como foi extraído e transformado etc.
Além disso, com o ETL é possível determinar como as mudanças no esquema de dados podem afetar relatórios, e como e onde fazer os ajustes necessários.
Sistema de self-service
Ao adotar o ETL para transformação de dados, a empresa pode se beneficiar com um sistema de self-service. Com ele, as equipes não técnicas conseguem acessar e analisar dados específicos remotamente para tomar decisões e desenvolver inteligência de negócio.
Inclusive, além de aumentar a eficiência e agilidade de uma empresa, ao dar essa autonomia aos times estratégicos, a equipe de TI passa a ter mais tempo para otimizar e implementar soluções.
É assim que a produtividade se multiplica e a escalabilidade continua aumentando.
Sua empresa precisa de ETL?
De maneira geral, todas as empresas que pretendem se manter competitivas precisam adotar os métodos e as ferramentas mais eficientes, como o ETL.
Isso porque, à medida que o gerenciamento de dados está se tornando mais complexo, as ferramentas de integração de dados também precisam ser alteradas para acompanhar o ritmo.
Então, o que você está esperando?
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Bianca Santos
Redatora
