O ETL (extract, transform, loading) é um um processo de integração de dados que compila informações originárias de diversos silos em um único banco de dados, onde será possível cruzar essas informações e guardar o histórico completo das diversas áreas de uma empresa em um único lugar.
Conheça o processo de ETL e descubra se é uma boa opção para sua empresa.
O conceito e significado de ETL
Durante os anos 70 as organizações passaram a utilizar diversos bancos de dados, ferramentas, softwares e repositórios, a fim de armazenar diferentes informações sobre seu negócio, entretanto, a falta de comunicação entre esses silos dificultava a tarefa de análise de dados de forma simples e organizada.
A partir dessa problemática, o ETL ganhou força, transformando-se em um método conhecido de integração de dados, já que possibilita a extração, transformação e o carregamento dessas informações originárias de diversas fontes em um único repositório pré-selecionado.
A utilização do ETL junto a um data warehouse fornece o acesso ao contexto histórico completo à empresa, essa visão consolidada facilita para que os usuários de diversos níveis de conhecimento em dados analisem e criem relatórios relevantes de forma otimizada.
Como funciona o processo de ETL?
Original da língua inglesa, a sigla ETL significa: extract, transform, load, conhecida em português como: extrair, transformar e carregar, popular até os dias atuais por ser um dos métodos mais utilizados para integração de dados.
O funcionamento do processo ETL é definido por essas três etapas, sendo elas:
1° Passo: Extração
A primeira parte desse processo é voltada para extração de dados de diversos locais como:
- CRMs (Gestão de relacionamento com o cliente);
- ERPs (Sistema integrado de gestão empresarial);
- Ferramentas de Marketing;
- Softwares de RH;
- Ferramentas de finanças;
- Bancos de dados.
2° Passo: Transformação
A segunda etapa do processo ETL é a transformação, que pode ser realizada de diversas formas, como:
Criação de filtros - As informações são separadas por critérios personalizados;
Remoção de dados - Dados irrelevantes serão removidos.
Encriptar dados - Os dados serão protegidos de forma que apenas alguns usuários possuam acesso àquelas informações.
Realizar cálculos ou agregações;
Validar dados;
3° Passo: Carregamento
Após a transformação, é necessário realizar o carregamento dos dados em um novo repositório, dando início na terceira e última fase do processo ETL.
O carregamento dos dados pode ter um data warehouse ou data mart, por exemplo, como destino. Uma vez que os dados estejam centralizados e organizados, o histórico de informações da organização ficará muito mais acessível e estará disponível para ser aproveitado para as mais diversas finalidades.
Diferenças entre ETL e ELT
As diferenças entre o processo de ETL e do ELT vão bem além da inversão de suas letras.
O ETL carrega os dados já tratados no destino final, enquanto, o ELT inverte essa parte do processo, fazendo com que todos os dados sejam carregados em um banco de dados, para então passarem pela transformação.
O processo de ETL é mais complexo de ser realizado, já que é importante a participação de um profissional não só com conhecimento em integração de dados, como também com conhecimento do negócio para realizar a transformação dos dados brutos antes da chegada deles ao destino final. Dito isso, se a intenção é simplificar o processo de integração de dados, o ELT é a melhor opção, visto que com a ajuda de ferramentas como a Kondado, ele pode ser feito com alguns cliques, dispensando a necessidade de conhecimento prévio em programação, para que o foco das equipes de dados fique inteiramente no valor que eles poderão gerar para o negócio através de análises e criação de indicadores e dashboards.
A Kondado foi criada para tornar o processo de integração de dados simples e intuitivo, através do ELT em escala, possibilitando a criação de novas integrações de forma simples e efetiva. Após a chegada dos dados no banco de destino, é possível que eles sejam transformados com a funcionalidade de “Modelos” (conheça mais sobre modelos aqui) que serão acionados por outras integrações ou modelos e materializam as transformações em tabelas no destino, garantindo sempre que novos dados cheguem ao banco, os modelos sejam automaticamente atualizados, trazendo ainda mais praticidade para os esforços de business intelligence e analytics das empresas.
