ETL na prática: integrando dados de infraestrutura com o Analytics Plus

Empresas, principalmente as grandes corporações, são, do ponto de vista da TI, geradoras e consumidoras de enormes quantidades de dados. Quanto maior for a instituição, maior é o volume de informações a ser gerenciado.

Essa tarefa pode ser mais ou menos complicada, dependendo de como é feita a gestão. Felizmente, existe um processo para cuidar dos dados de uma empresa com os benefícios da clareza e tomada de decisão. Estamos falando do ETL. Saiba mais neste artigo.

O que é ETL?

ETL é a sigla para extração, transformação e carregamento (em inglês: extract, transform, load). É um processo que reúne dados de diversas fontes (planilhas, sites, bancos de dados, etc.), organiza e torna-os mais fáceis de serem interpretados.

Vamos conhecer melhor cada parte desse processo.

Extração

Nesta primeira etapa, é feita uma varredura em todo o sistema do negócio, coletando informações de bancos de dados, arquivos e páginas web. A extração pode ser feita de três formas.

Extração incremental (com notificação)

O sistema identifica e notifica automaticamente os registros que foram criados, alterados ou removidos desde a última extração. Dessa forma, apenas os dados modificados são processados, eliminando a necessidade de uma nova varredura completa do ambiente.

Extração incremental (sem notificação de atualização)

Quando o sistema não notifica informações atualizadas, as mudanças podem ser identificadas por meio de atributos dos registros, como data de modificação, versão ou outros indicadores de alteração. Assim, somente os dados modificados desde a última extração são processados.

Extração completa

Quando não é possível identificar de forma confiável quais dados foram criados, alterados ou removidos desde a última execução, realiza-se uma extração completa. Nesse modelo, todos os dados são coletados novamente a cada execução, independentemente de terem sofrido alterações.

Transformação

A segunda etapa do processo é tratar os dados coletados. Na transformação, as informações são limpas, organizadas e padronizadas. Assim, são removidos dados duplicados, nulos, corrompidos, bem como é realizada a correção ortográfica e padronização de formatos.

Carregamento

Uma vez tratados, os dados são enviados para um sistema de armazenamento dentro de um ambiente capaz de analisar, consultar e gerar relatórios completos para o negócio.

Este ambiente é conhecido como Data Warehouse e se difere de um banco de dados tradicional. Saiba como abaixo.

Banco de dados x  Data Warehouse: Qual é a diferença?

Um database tradicional é responsável por dar suporte às operações rotineiras, processando, inserindo e atualizando dados rapidamente. De forma simples, a sua função é apoiar a operação em tempo real com o processamento rápido de dados.

Um Data Warehouse tem uma operação diferente. Em vez de operações corriqueiras, o seu objetivo é analisar profundamente os dados concentrados em seu ambiente, realizando correlações, análises e relatórios com alto nível de detalhamento, suportando as tomadas de decisões para equipes de TI e do negócio.

Qual a relação com o Data Lake?

Além do Data Warehouse, também existe o Data Lake. Neste caso, ele armazena dados em seu estado bruto, sem tratamento. É uma forma da empresa guardar em um único lugar tudo o que produziu. Assim, é possível consultar dados históricos, prever atividades fraudulentas e realizar análises comportamentais do sistema.

Quando as informações precisam ser analisadas de forma estruturada, os dados brutos saem do Data Lake, passam por tratamento e são armazenados no Data Warehouse.

Tanto o Data Lake quanto o Data Warehouse estão englobados em um modelo moderno de gerenciamento de dados, o Data Mesh, no qual cada área da empresa também pode assumir a responsabilidade pelos próprios dados, reduzindo gargalos e tornando as análises mais escaláveis.

Saiba quais são os tipos de ETL

Agora que você já compreendeu ETL, vamos conhecer as suas diferentes abordagens. Existem dois tipos de processo. São eles:

ETL Tradicional

O ETL tradicional acessa databases transacionais, extrai os dados, organiza-os e guarda em um Data Warehouse, correlacionando as informações em tabelas.

Este modelo é ideal quando há uma previsibilidade da carga de trabalho. Além disso, sua arquitetura foi pensada para ambientes on-premises, onde o processamento, geralmente, é realizado em lote e a garantia da segurança e soberania de dados é imprescindível, além de possibilitar a integração com sistemas legados.

ETL Moderno

ETLs modernos trabalham com grande quantidade de dados, advindos de diferentes fontes (banco de dados transacionais, clouds, APIs, etc.), suportando tanto processamento em lote quanto fluxos em tempo real em múltiplos formatos, inclusive, convertendo dados em formatos antigos para atuais.

Em um mundo cada vez mais interligado com as inovações em inteligência artificial, o ETL moderno se torna útil ao processar dados em tempo real e ajudar em tomadas de decisões mais assertivas.

Diferença entre ETL e ELT

Além do ETL, também existe o ELT (Extração, Carregamento e Transformação). O ELT funciona com a ordem invertida entre o carregamento e a transformação.

Com o avanço da computação em nuvem, ambientes em Data Warehouse adquiriram uma grande capacidade de tratamento dos dados armazenados. Dessa forma, não é necessário transformá-los antes de armazená-los, já que plataformas modernas de Data Warehouse possuem capacidade computacional suficiente para executar as transformações após o carregamento dos dados.

Principais casos de uso

Agora que você conhece todos os princípios do ETL, é preciso saber em quais situações ele é aplicado. São elas:

Unificar bases de dados e informações

Com o ETL, a empresa pode concentrar todos os dados obtidos de sistemas e departamentos em um único ambiente, o Data Warehouse. Este processo facilita a visão holística das informações e do que ocorre no ambiente digital da empresa, melhorando a interpretação e geração de insights para tomadas de decisões mais apuradas.

Business Intelligence

O ETL é um grande aliado do trabalho de Business Intelligence (BI). O modelo contribui com o tratamento adequado de dados, mantendo-os em condições ideais para o uso de ferramentas ou soluções BI.

Ao padronizar estruturas, corrigir inconsistências e consolidar informações, o processo garante maior confiabilidade na geração de relatórios, dashboards e indicadores de desempenho do negócio.

Apuração de dados

Na etapa de transformação, os dados são escaneados e modulados de acordo com a necessidade de padronização. É possível identificar e corrigir registros duplicados, erros de digitação, formatos inconsistentes, campos incompletos e outras inconsistências.

Isso garante que os dados armazenados sejam mais confiáveis, padronizados e adequados para análises e processos corporativos.

Migração de sistemas

Em casos de migração de dados de sistemas legados para ambientes modernos, a presença do ETL é fundamental.

O processo ajuda a extrair informações do local de origem, processá-las e transformá-las de forma padronizada e carregá-las em um novo sistema de forma estruturada.

Essa prática diminui o risco de perda de dados e históricos e garante uma migração segura.

Conformidade e regulação

Dados bem estruturados facilitam processos de conformidade e auditoria. Aplicar a prática ETL contribui muito para realizar a gestão de compliance e garantir que a empresa esteja de acordo com as principais normas de segurança da informação, por exemplo, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Saiba mais sobre gestão de compliance aqui.

Analytics Plus

A ManageEngine oferece uma solução completa para auxiliar no processo de ETL: o Analytics Plus. Essa ferramenta, quando implementada ao seu negócio, permite executar cada parte do processo com perfeição.

Realize a extração de dados com integrações que permitem obter informações de diversas fontes, como bancos de dados Oracle, Amazon Redshift e Google Cloud.

Com a modelagem de dados relacionais, é possível transformar informações com maior nível de detalhe, combinando dados de várias aplicações de TI em um único console.

Tudo isso resulta em um carregamento mais efetivo, consolidando os dados tratados em um ambiente único de análise. A partir daí, o Analytics Plus gera insights automatizados e customizados para executivos, gerentes de TI, administradores de databases e cientistas de dados.

Clique aqui e garanta 30 dias de teste gratuito do Analytics Plus.

Nota: Encontre a revenda da ManageEngine certa. Entre em contato com a nossa equipe de canais pelo e-mail latam-sales@manageengine.com.

Importante: a ManageEngine não trabalha com distribuidores no Brasil.