ETL é um método conhecido entre os profissionais da área de dados, por proporcionar a extração de dados de forma otimizada e segura, garantindo a integridade dos mesmos. O processo de integração de dados é dividido em três etapas, sendo elas Extrair, Transformar, e Carregar.
A necessidade de melhorar o acesso a grandes quantidades de dados, fez com que o ETL se tornasse fundamental para a análise e armazenamento dos dados, sendo esse o método de integração de dados mais popular atualmente.
Conheça o que é uma ferramenta de ETL, um método eficiente para integração de dados!
O que é ETL
O ETL é um processo essencial para as operações de dados, por possibilitar a integração, organização e centralização de informações entre diversas fontes em um único local. A estrutura do processo de ETL é baseado nas etapas Extract, Transform e Load.
- Extract: Extração de dados vindos de diversos repositórios, como CRMs, ERPs, e outras ferramentas e bancos de dados.
- Transform: Transformação de dados para serem utilizados, sendo o processo responsável em ajustar e consolidar os dados em um único formato.
- Loading: O carregamento de dados para uma nova estrutura, como uma data warehouse ou banco de dados.
Existe uma variação do ETL, conhecida como ELT (Extract, Load, Transform) que altera a ordem entre as etapas finais, transformação e carregamento, dessa forma o carregamento dos dados no destino final ocorre antes de sua transformação. O método ELT torna o processo de integrar dados menos complexo, conferindo autonomia ao usuário final, que não precisa ter conhecimento em programação para transformar e analisar seus dados.
Utilidade do ETL
O método ETL possibilita a consolidação de um histórico completo de todos os dados que foram gerados pela empresa, facilitando na criação e elaboração de relatórios e no planejamento estratégico.
O processo de ETL pode ser usado para diversas finalidades:
Armazenar dados
O ETL é comumente utilizado para transferir dados de diversas fontes para um único repositório (como um Data Lake ou Data Warehouse) , permitindo que os dados estejam centralizados e mais acessíveis, além de possibilitar a combinação e cruzamento dessas fontes.
Inteligência Artificial – Machine Learning
Machine Learning (ML) é uma forma de usar dados para melhorar a performance de tarefas através de algoritmos que possam aprender de forma parecida com o que nós humanos aprendemos, utilizando técnicas de inteligência artificial. O ETL costuma ser usado para transferir dados para um único local para facilitar os esforços de machine learning.
Replicar o banco de dados
O ETL possibilita a replicação dos dados do seu banco de dados de origem para um outro ambiente de armazenamento. Podendo ser um processo único ou contínuo, dependendo da frequência que os dados são atualizados no banco de origem.
Migrar os dados para nuvem
O ETL é comumente utilizado para migrar os dados de uma empresa para a nuvem. Essa transferência se tornou uma opção viável para economizar dinheiro, tornar os aplicativos mais escaláveis e proteger os dados.
Construir seus próprios ETLs ou contratar uma ferramenta de ETL?
Se tratando de ferramentas de ETL, existem 2 opções para o profissional de dados escolher, sendo elas contratar uma ferramenta de ETL ou construir seus próprios pipelines de dados.
A possibilidade de construir suas próprias integrações é uma opção tentadora para profissionais de dados, entretanto, esse método possui particularidades que podem o tornar demasiadamente complexo e trabalhoso, são elas:
Documentação Inconsistente: Os dados de uma empresa costumam estar espalhados entre diversos sistemas, cada um desses sistemas possuem sua própria documentação de API, fator que eleva o nível de complexidade do processo.
APIs não confiáveis: A criação de APIs é um processo delicado, se ocorrer qualquer tipo de divergência entre elas, será necessário corrigi-las manualmente para conter os danos causados pelas falhas
Demanda de Tempo: Um projeto interno como construir a própria ferramenta de ETL, pode fazer com que a equipe desenvolvedora fique afastada de seus afazeres principais já que demanda tempo para manter o processo ativo.
Dependência: Quando construímos uma integração do zero, ficamos dependentes da sua documentação e dos colaboradores que auxiliaram na construção, portanto, caso um desses colaboradores deixe a empresa, essas informações seriam passadas para a próxima equipe?
Custo de Manutenção: Além do custo relacionado às horas de trabalho necessárias para construir manualmente integrações complexas, é necessário compreender que será necessário realizar a manutenção constante e atualizar qualquer alteração da API.
Os desafios da construção de um ETL podem ser evitados com a contratação de ferramenta de ETL pronta. À primeira vista, o investimento necessário para realizar a compra pode assustar, além do medo de “perder o controle” das integrações. Entretanto, hoje em dia as soluções de ETL estão ficando cada vez mais acessíveis em questão de custo, além de serem fáceis de usar e seguras, portanto não há dúvidas de que contratar uma ferramenta de ETL é a melhor opção, confira alguns motivos:
Otimização de Tempo: Uma ferramenta de integração será responsável por automatizar os pipelines de dados, fazendo com que os desenvolvedores e engenheiros possam focar em outras tarefas essenciais para o negócio.
Ao contratar uma ferramenta de dados, será possível economizar o tempo que seria necessário na construção e manutenção de uma ferramenta própria para sua empresa.
Escalabilidade: Permite que o usuário acesse rapidamente fontes de dados à medida que a empresa se expande, fator que auxilia no crescimento da empresa, além de fornecer uma solução realista para sua infraestrutura de dados a longo prazo.
Facilidade: Contratar uma ferramenta de ETL pronta, dispensa a necessidade de criar pipelines, que costuma ser um processo manual demorado e minucioso.
A Kondado é uma plataforma de ETL, pensada para dar agilidade e autonomia na hora de realizar integrações, modelagens e a documentação de seus dados. A plataforma permite a integração entre seu Data Warehouse ou Data Lake com mais de 80 conectores diferentes, permitindo que você foque no que é mais importante para seu negócio, extrair informações valiosas de seus dados.
Publicado em 2022-10-19