O que é ETL: o guia definitivo 101

Quanto mais dados de várias fontes uma empresa coletar, maiores serão seus recursos em análise, ciência de dados e aprendizado de máquina. Mas junto com as oportunidades, crescem as preocupações associadas ao processamento de dados. Afinal, antes de começar a criar relatórios e buscar insights, todos esses dados brutos e díspares devem ser processados: limpos, verificados, convertidos em um único formato e mesclados. Os processos e ferramentas Extract , Transform e Load (ou ETL) são usados ​​para essas tarefas. Neste artigo, analisamos em detalhes o que é ETL e por que as ferramentas ETL são necessárias para analistas e profissionais de marketing.

Extrair, transformar, carregar é um processo de integração de dados subjacente à análise orientada por dados e consiste em três etapas:

1. Os dados são extraídos da fonte original
2. Os dados são convertidos para um formato adequado para análise
3. Os dados são carregados no armazenamento, em um data lake ou em um sistema de inteligência de negócios

As ferramentas de ETL permitem que as empresas coletem dados de vários tipos de várias fontes e mesclem esses dados para trabalhar com eles em um local de armazenamento centralizado, como Google BigQuery, Snowflake ou Azure.

Os processos Extrair, Transformar e Carregar fornecem a base para uma análise de dados bem-sucedida e criam uma única fonte de dados confiáveis, garantindo a consistência e a relevância de todos os dados da sua empresa.

Para ser o mais útil possível para os tomadores de decisão, o sistema de análise de um negócio deve mudar à medida que o negócio muda. ETL é um processo regular e seu sistema de análise deve ser flexível, automatizado e bem documentado.

O ETL tornou-se popular na década de 1970, quando as empresas começaram a trabalhar com vários repositórios ou bancos de dados. Como resultado, tornou-se necessário integrar efetivamente todos esses dados.

No final da década de 1980, surgiram tecnologias de armazenamento de dados que ofereciam acesso integrado a dados de vários sistemas heterogêneos. Mas o problema era que muitos bancos de dados exigiam ferramentas ETL específicas do fornecedor. Portanto, departamentos diferentes geralmente escolhem diferentes ferramentas de ETL para uso com diferentes soluções de armazenamento de dados. Isso levou à necessidade de escrever e ajustar constantemente scripts para diferentes fontes de dados. O aumento do volume e da complexidade dos dados levou a um processo de ETL automatizado que evita a codificação manual.

O processo ETL consiste em três etapas: extrair, transformar e carregar. Vamos dar uma olhada em cada um deles.

Nesta etapa, os dados brutos (estruturados e parcialmente estruturados) de diferentes fontes são extraídos e colocados em uma área intermediária (um banco de dados temporário ou servidor) para processamento posterior.

As fontes desses dados podem ser:

• Sites
• Dispositivos e aplicativos móveis
• Sistemas CRM/ERP
• Interfaces de API
• Serviços de marketing
• Ferramentas de análise
• Bancos de dados
• Ambientes em nuvem, híbridos e locais
• Arquivos simples
• Planilhas
• Servidores SQL ou NoSQL
• E-mail
• Ferramentas de transferência de dados da Internet das Coisas (IoT), como máquinas de venda automática, caixas eletrônicos e sensores de mercadorias

Os dados coletados de diferentes fontes geralmente são heterogêneos e apresentados em diferentes formatos: XML, JSON, CSV e outros. Portanto, antes de extraí-lo, você deve criar um mapa de dados lógico que descreva o relacionamento entre as fontes de dados e os dados de destino.

Nesta etapa, é necessário verificar se:

• Os registros extraídos correspondem aos dados de origem
• Spam/dados indesejados entrarão no download
• Os dados atendem aos requisitos de armazenamento de destino
• Existem duplicatas e dados fragmentados
• Todas as chaves estão no lugar

Os dados podem ser extraídos de três maneiras:

• Extração parcial — A fonte notifica você sobre as alterações de dados mais recentes.
• Extração parcial sem notificação — Nem todas as fontes de dados fornecem uma notificação de atualização; no entanto, eles podem apontar para registros que foram alterados e fornecer um trecho de tais registros.
• Extração completa — Alguns sistemas não conseguem determinar quais dados foram alterados; neste caso, apenas a extração completa é possível. Para fazer isso, você precisará de uma cópia do upload mais recente no mesmo formato para poder localizar e fazer alterações.

Esta etapa pode ser realizada manualmente pelos analistas ou automaticamente. No entanto, extrair dados manualmente é demorado e pode levar a erros. Portanto, recomendamos o uso de ferramentas como OWOX BI que automatizam o processo de ETL e fornecem dados de alta qualidade.

Nesta etapa, os dados brutos coletados em uma área intermediária (armazenamento temporário) são convertidos em um formato uniforme que atende às necessidades do negócio e aos requisitos do armazenamento de dados de destino. Essa abordagem — usando um local de armazenamento intermediário em vez de carregar dados diretamente para o destino final — permite reverter dados rapidamente se algo der errado de repente.

A transformação de dados pode incluir as seguintes operações:

• Limpeza — Elimine inconsistências e imprecisões de dados.
• Padronização — Converta todos os tipos de dados para o mesmo formato: datas, moedas, etc.
• Deduplicação — Exclua ou descarte dados redundantes.
• Validação — Exclua dados não utilizados e sinalize anomalias.
• Reordenando linhas ou colunas de dados
• Mapeamento — Mescle dados de dois valores em um ou, inversamente, divida dados de um valor em dois.
• Complementando — Extraia dados de outras fontes.
• Formatação de dados em tabelas de acordo com o esquema do armazenamento de dados de destino
• Auditoria da qualidade dos dados e revisão da conformidade
• Outras tarefas — Aplique quaisquer regras adicionais/opcionais para melhorar a qualidade dos dados; por exemplo, se o nome e o sobrenome na tabela estiverem em colunas diferentes, você poderá mesclá-los.

A transformação talvez seja a parte mais importante do processo de ETL. Ele ajuda você a melhorar a qualidade dos dados e garante que os dados processados ​​sejam entregues ao armazenamento totalmente compatível e prontos para uso em relatórios e outras tarefas de negócios.

Em nossa experiência, algumas empresas ainda não preparam dados prontos para os negócios e criam relatórios sobre dados brutos. O principal problema com essa abordagem é a depuração e a reescrita intermináveis ​​de consultas SQL. Portanto, recomendamos fortemente não ignorar esta etapa.

OWOX BI coleta automaticamente dados brutos de diferentes fontes e os converte em um formato amigável para relatórios. Você recebe conjuntos de dados prontos que são transformados automaticamente na estrutura desejada, levando em consideração nuances importantes para os profissionais de marketing. Você não terá que gastar tempo desenvolvendo e suportando transformações complexas, mergulhar na estrutura de dados e passar horas procurando as causas das discrepâncias.

Nesse ponto, os dados processados ​​da área de teste são carregados no banco de dados, armazenamento ou data lake de destino, localmente ou na nuvem.

Isso fornece acesso conveniente a dados prontos para negócios para diferentes equipes dentro da empresa.

Existem várias opções de carregamento:

• Carga inicial — Preencha todas as tabelas no armazenamento de dados pela primeira vez.
• Carga incremental — Grave novos dados periodicamente conforme necessário. Nesse caso, o sistema compara os dados de entrada com os já disponíveis e cria registros adicionais somente se detectar novos dados. Essa abordagem reduz o custo de processamento de dados reduzindo seu volume.
• Atualização completa — Exclua o conteúdo da tabela e recarregue a tabela com os dados mais recentes.

Você pode executar cada uma dessas etapas usando ferramentas ETL ou manualmente usando código personalizado e consultas SQL.

1. O ETL economiza seu tempo e ajuda a evitar o processamento manual de dados.

O maior benefício do processo ETL é que ele ajuda a coletar, converter e consolidar dados automaticamente. Você pode economizar tempo e esforço e eliminar a necessidade de importar manualmente um grande número de linhas.

2. O ETL facilita o trabalho com dados complexos.

Com o tempo, sua empresa precisa lidar com uma grande quantidade de dados complexos e diversos: fusos horários, nomes de clientes, IDs de dispositivos, locais etc. Adicione mais alguns atributos e você terá que formatar os dados 24 horas por dia. Além disso, os dados de entrada podem estar em diferentes formatos e de diferentes tipos. ETL torna sua vida muito mais fácil.

3. A ETL reduz os riscos associados ao fator humano.

Não importa o quão cuidadoso você seja com seus dados, você não está imune a erros. Por exemplo, os dados podem ser duplicados acidentalmente no sistema de destino ou uma entrada manual pode conter um erro. Ao eliminar a influência humana, uma ferramenta ETL ajuda a evitar esses problemas.

4. ETL ajuda a melhorar a tomada de decisões.

Ao automatizar fluxos de trabalho de dados críticos e reduzir a chance de erros, o ETL garante que os dados recebidos para análise sejam de alta qualidade e confiáveis. E dados de qualidade são fundamentais para tomar melhores decisões corporativas.

5. ETL aumenta o ROI.

Como você economiza tempo, esforço e recursos, o processo de ETL ajuda você a melhorar seu ROI. Além disso, ao melhorar a análise de negócios, você aumenta seus lucros. Isso ocorre porque as empresas contam com o processo de ETL para obter dados consolidados e tomar melhores decisões de negócios.

Ao escolher uma ferramenta ETL, vale a pena confiar em seus requisitos de negócios, na quantidade de dados coletados e em como você os utiliza. Quais desafios você pode encontrar ao configurar o processo de ETL?

1. Processamento de dados de várias fontes.

Uma empresa pode trabalhar com centenas de fontes com diferentes formatos de dados. Isso pode incluir dados estruturados e parcialmente estruturados, dados de streaming em tempo real, arquivos simples, arquivos CSV, cestas S3, fontes de streaming e muito mais. Alguns desses dados são melhor convertidos em pacotes, enquanto para outros a conversão de dados de streaming funciona melhor. Processar cada tipo de dado da forma mais eficiente e prática pode ser um grande desafio.

2. A qualidade dos dados é primordial.

Para que a análise funcione com eficiência, você precisa garantir uma transformação de dados precisa e completa. O processamento manual, a detecção regular de erros e a reescrita de consultas SQL podem resultar em erros, duplicação ou perda de dados. As ferramentas de ETL poupam os analistas da rotina e ajudam a reduzir erros. Uma auditoria de qualidade de dados identifica inconsistências e duplicatas, e as funções de monitoramento alertam se você estiver lidando com tipos de dados incompatíveis e outros problemas.

3. Seu sistema de análise deve ser escalável.

A quantidade de dados que as empresas coletam só aumentará ao longo dos anos. Por enquanto, você pode ficar satisfeito com um banco de dados local e download em lote, mas isso sempre será suficiente para o seu negócio? É ótimo ter a possibilidade de escalar processos e capacidade de ETL ao infinito! Quando se trata de tomada de decisão baseada em dados, pense grande e rápido: aproveite o armazenamento em nuvem (como o Google BigQuery) que permite processar grandes quantidades de dados de forma rápida e barata.

ELT (Extract, Load, Transform) é essencialmente uma visão moderna do processo ETL familiar no qual os dados são convertidos após serem carregados no armazenamento.

As ferramentas tradicionais de ETL extraem e convertem dados de diferentes fontes antes de carregá-los no armazenamento. Com o advento do armazenamento em nuvem, não há necessidade de limpar os dados no estágio intermediário entre os locais de armazenamento de dados de origem e destino.

O ELT é particularmente relevante para análises avançadas. Por exemplo, você pode carregar dados brutos em um data lake e depois mesclá-los com dados de outras fontes ou usá-los para treinar modelos de previsão. Manter os dados brutos permite que os analistas expandam seus recursos. Essa abordagem é rápida porque aproveita o poder dos mecanismos modernos de processamento de dados e reduz a movimentação desnecessária de dados.

Qual você deve escolher? ETL ou ELT? Se você trabalha localmente e seus dados são previsíveis e vêm de apenas algumas fontes, o ETL tradicional será suficiente. No entanto, está se tornando cada vez menos relevante à medida que mais empresas migram para arquiteturas de dados em nuvem ou híbridas.

Se você deseja implementar um processo ETL bem-sucedido, siga estas etapas:

Etapa 1. Identifique claramente as fontes dos dados que deseja coletar e armazenar. Essas fontes podem ser bancos de dados relacionais SQL, bancos de dados não relacionais NoSQL, plataformas de software como serviço (SaaS) ou outros aplicativos. Depois que as fontes de dados estiverem conectadas, defina os campos de dados específicos que você deseja extrair. Em seguida, aceite ou insira esses dados de várias fontes em forma bruta.

Etapa 2. Unifique esses dados usando um conjunto de regras de negócios (como agregação, anexo, classificação, funções de mesclagem e assim por diante).

Etapa 3. Após a transformação, os dados devem ser carregados no armazenamento. Nesta etapa, você precisa decidir sobre a frequência de upload de dados. Especifique se deseja registrar novos dados ou atualizar dados existentes.

Etapa 4. É importante verificar o número de registros antes e depois de transferir os dados para o repositório. Isso deve ser feito para excluir dados inválidos e redundantes.

Etapa 5. A última etapa é automatizar o processo de ETL usando ferramentas especiais. Isso ajudará você a economizar tempo, melhorar a precisão e reduzir o esforço envolvido na reinicialização do processo ETL manualmente. Com as ferramentas de automação ETL, você pode projetar e controlar um fluxo de trabalho por meio de uma interface simples. Além disso, essas ferramentas possuem recursos como criação de perfil e limpeza de dados.

Para começar, vamos descobrir quais ferramentas de ETL existem. Atualmente, existem quatro tipos disponíveis. Alguns são projetados para funcionar em um ambiente local, alguns funcionam na nuvem e alguns funcionam em ambos os ambientes. Qual escolher depende de onde seus dados estão localizados e quais necessidades sua empresa tem:

1. Ferramentas ETL para processamento em lote de dados em armazenamento local.
2. Ferramentas de Cloud ETL que podem extrair e carregar dados de fontes diretamente para o armazenamento em nuvem. Eles podem então transformar os dados usando o poder e a escala da nuvem. Exemplo: OWOX BI.
3. Ferramentas de código aberto ETL, como Apache Airflow, Apache Kafka e Apache NiFi, são uma alternativa econômica para serviços pagos. Alguns não suportam transformações complexas e podem ter problemas de suporte ao cliente.
4. Ferramentas ETL em tempo real. Os dados são processados ​​em tempo real usando um modelo distribuído e recursos de streaming de dados.

O que procurar ao selecionar uma ferramenta ETL:

• Facilidade de uso e manutenção
• Velocidade de trabalho
• Nível de segurança
• Número e variedade de conectores necessários
• Capacidade de trabalhar perfeitamente com outros componentes de sua plataforma de dados, incluindo armazenamento de dados e data lakes

Com o OWOX BI, você pode coletar dados de marketing para relatórios de qualquer complexidade no armazenamento seguro em nuvem do Google BigQuery sem a ajuda de analistas e desenvolvedores.

O que você obtém com o OWOX BI:

• Colete automaticamente dados de várias fontes
• Importar dados brutos automaticamente para o Google BigQuery
• Limpar, desduplicar, monitorar a qualidade e atualizar dados
• Preparar e modelar dados prontos para negócios
• Crie relatórios sem a ajuda de analistas ou conhecimento de SQL

OWOX BI libera seu precioso tempo, para que você possa prestar mais atenção à otimização de campanhas publicitárias e zonas de crescimento.

Você não precisa mais esperar pelos relatórios de um analista. Obtenha dashboards prontos ou um relatório individual baseado em dados simulados e adequado ao seu negócio.

Com a abordagem exclusiva do OWOX BI, você pode modificar fontes de dados e estruturas de dados sem substituir consultas SQL ou reordenar relatórios. Isso é especialmente relevante com o lançamento do novo Google Analytics 4.

Os volumes de dados coletados pelas empresas estão aumentando a cada dia e continuarão crescendo. É o suficiente para trabalhar com bancos de dados locais e download em lote por enquanto, no entanto, muito em breve não atenderá às necessidades de negócios. Portanto, a possibilidade de dimensionar processos de ETL é útil e é particularmente relevante para análises avançadas.

As principais vantagens das ferramentas ETL são:

• economizando seu tempo.
• evitando o processamento manual de dados.
• facilitando o trabalho com dados complexos.
• reduzindo os riscos associados ao fator humano.
• ajudando a melhorar a tomada de decisão.
• aumentando o ROI.

Na hora de escolher uma ferramenta de ETL, pense nas necessidades específicas do seu negócio. Se você trabalha localmente e seus dados são previsíveis e vêm de apenas algumas fontes, o ETL tradicional será suficiente. Mas não se esqueça de que cada vez mais empresas estão migrando para arquiteturas em nuvem ou híbridas e você deve levar isso em consideração.