O que é ETL?

Se alguma vez passou tempo perto de equipas de análise de dados, provavelmente já terá ouvido a sigla ETL usada como se todos já soubessem o que significa. Ela significa Extração, Transformação e Carregamento – três palavras aparentemente simples que descrevem um dos processos mais importantes na gestão moderna de dados. Quer esteja a criar um painel de vendas, a treinar um modelo de aprendizagem automática ou simplesmente a tentar fazer com que dois sistemas se comuniquem, é muito provável que o ETL esteja a funcionar silenciosamente nos bastidores.

Esta página oferece uma introdução simples e acessível ao que é o ETL, como funciona e por que quase todas as organizações que utilizam dados dependem dele.

ETL explicado de forma simples

No seu cerne, o ETL é um processo de integração de dados que extrai dados de uma ou mais fontes, transforma-os num formato limpo e consistente e grava-os num destino onde podem ser efetivamente utilizados. Como a IBM afirma, o ETL "combina, limpa e organiza dados de múltiplas fontes num conjunto de dados único e consistente."

Para simplificar ao máximo, pense nisso como cozinhar uma refeição. Os seus ingredientes básicos vêm de diferentes lugares: o jardim, a despensa, o mercado. Antes de poder servir um prato pronto, é preciso lavar, cortar e combinar os ingredientes de acordo com uma receita. O ETL é esse processo de preparação na cozinha, aplicado aos dados. Os ingredientes básicos são os seus sistemas dispersos, a receita é o conjunto de regras de negócio, e o prato final é um conjunto de dados limpos e prontos para análise, armazenados num armazém de dados ou noutro repositório.

As Três Etapas: Extração, Transformação, Carregamento

Cada letra representa uma etapa distinta na jornada que vai desde os dados brutos até a informação útil.

Extrair

Na fase de extração, os dados são copiados ou transferidos das suas fontes originais para uma área temporária de armazenamento, frequentemente chamada de área de preparação. As fontes são variadas: bases de dados SQL e NoSQL, sistemas CRM e ERP, lojas online Shopify, folhas de cálculo, ficheiros simples, APIs, páginas web e, cada vez mais, fluxos de dados de sensores provenientes de dispositivos conectados. Cada uma destas fontes pode armazenar informações no seu próprio formato – XML, JSON, CSV, EDI e outros – e é exatamente por isso que o próximo passo é tão importante.

Transformar

A fase de transformação é onde o trabalho principal é realizado, e geralmente é a parte mais complexa do processo. Os dados brutos são limpos, validados e remodelados para corresponder à estrutura que o sistema de destino espera. A transformação pode envolver operações básicas, como a eliminação de duplicados e a correção de formatos, bem como operações mais avançadas, como a criação de novos valores, a combinação de registos de diferentes fontes, a divisão de campos e a sumarização de grandes volumes de dados. Esta é a etapa que converte informações inconsistentes e desorganizadas em informações confiáveis. As moedas são padronizadas, os clientes duplicados são combinados, os valores ausentes são tratados, e campos sensíveis podem ser mascarados ou encriptados para cumprir os requisitos regulamentares.

Carga

Finalmente, na fase de carregamento, os dados transformados são gravados no sistema de destino – geralmente um data warehouse, um data lake, uma base de dados ou uma ferramenta de análise. O carregamento pode ocorrer como um carregamento completo único de todos os dados históricos, ou como carregamentos incrementais contínuos que adicionam apenas as alterações ocorridas desde a última execução. A maioria das organizações automatizam esta etapa para que os dados mais recentes sejam carregados continuamente, frequentemente durante horários de menor utilização, quando os sistemas estão menos ocupados.

Por que é que o ETL é importante?

Sem o ETL, os dados permanecem isolados em sistemas distintos, formatados de maneiras incompatíveis e repletos de erros e duplicados. Os analistas acabam por gastar mais tempo a manipular folhas de cálculo do que a analisar efetivamente os dados. O ETL resolve este problema ao automatizar tarefas repetitivas e fornecer uma visão unificada, consolidada e fiável do negócio. Esta base permite uma vasta gama de atividades:

• Inteligência de negócios e relatórios, onde dados precisos alimentam painéis de controlo e relatórios.</>
• A integração e unificação de sistemas empresariais distintos, especialmente em processos de fusões e aquisições
• Armazenamento de dados, que depende do processo ETL (Extração, Transformação e Carga) para consolidar dados históricos e atuais.
• A aprendizagem automática e a análise avançada, que exigem dados de treino bem preparados.
• Conformidade regulamentar, onde os dados devem ser tratados e armazenados de acordo com regras rigorosas.
• Eficiência operacional, ao eliminar a introdução manual de dados e os erros que daí resultam.

Uma breve história

O ETL (Extração, Transformação e Carga) não é uma tecnologia recente. Surgiu na década de 1970, em conjunto com o desenvolvimento de bases de dados centralizadas, e tornou-se a forma padrão de alimentar os armazéns de dados assim que as bases de dados relacionais ganharam popularidade no final da década de 1980. As primeiras implementações foram, em grande parte, codificadas manualmente pelas equipas de TI. À medida que os volumes de dados aumentaram exponencialmente na era dos "big data" e, posteriormente, migraram para a nuvem, as ferramentas de ETL tornaram-se muito mais sofisticadas, incorporando interfaces visuais, automação, streaming em tempo real e mapeamento assistido por inteligência artificial.

O que procurar numa ferramenta ETL

O software ETL moderno simplifica a complexidade, permitindo que não tenha de escrever código de integração manualmente. Ao avaliar as opções, os aspetos mais importantes incluem uma ampla compatibilidade com os formatos de dados e sistemas que realmente utiliza, uma interface intuitiva (frequentemente com pouca ou nenhuma codificação, ou com funcionalidades de arrastar e soltar), uma capacidade de inteligência artificial integrada que pode mapear automaticamente as fontes com os destinos com base na semântica, a capacidade de lidar com transformações complexas, uma automação e programação robustas, um forte suporte para segurança e conformidade, e preços que se mantêm previsíveis à medida que as suas necessidades aumentam. A melhor forma de avaliar uma ferramenta é experimentá-la num cenário real, por isso, procure uma que ofereça um período de teste gratuito totalmente funcional.

O termo ETL pode parecer técnico, mas a ideia por trás dele é surpreendentemente simples: extrair os seus dados de onde quer que estejam armazenados, limpá-los e colocá-los num local onde possam ser utilizados. Se fizer isso de forma eficaz, consistente e automática, o restante da sua estratégia de dados terá uma base sólida para se desenvolver.