ETL: o que é quais ferramentas usar para integração de dados

Quem trabalha com dados e está inserido no mundo da tecnologia, Big Data, Data Warehouse (DW) e outros termos, certamente já ouviu falar de ETL.

Mas o que, de fato, é ETL? Trata-se de um método de integração de dados que conta com três etapas, que dão nome ao termo.

A sigla se refere às palavras em inglês Extract, Transform e Load – extração, transformação e carga de dados em português.

Os termos traduzem ao pé da letra o processo de ETL e o que é feito com os dados.

Esse método já é conhecido pelos profissionais há alguns anos, mas vem ganhando cada vez mais popularidade. É a extração feita da maneira mais otimizada e segura possível para garantir máxima qualidade dos dados.

Se você chegou até aqui, provavelmente está buscando saber o que é e como o ETL pode ajudar na estratégia de dados da sua companhia, não é mesmo?

Por isso, preparamos um conteúdo completo para te ajudar nessa jornada.

Vamos detalhar como funciona o processo e mostrar quais são as melhores ferramentas indispensáveis para fazer o que é necessário. É hora de revolucionar a maneira com que sua empresa lida com os dados.

Como funciona o processo de ETL?

Essa prática é essencial para negócios que precisam fazer a importação, qualificação e integração de dados.

A estrutura básica do processo de ETL é baseada nas etapas Extract, Transform e Load.

Juntas, elas formam o procedimento perfeito para se ter dados confiáveis convertidos para um único local.

Confira como funciona cada etapa do processo abaixo.

Extract/extração

O primeiro passo do processo de ETL é a extração. Os dados são extraídos de repositórios como CRMs, ERPs, Cloud, Streaming e diversos outros locais de armazenamento.

As informações são importadas diretamente das fontes de dados para um ambiente neutro – também chamado de área de transição (staging area, em inglês) – situado no Data Warehouse.

Uma vez que os dados estejam na área de transição, se inicia a etapa de transformação.

Transform/transformação

A segunda etapa é essencial para que o ETL seja feito da melhor forma. A transformação é responsável por ajustar e consolidar os dados em um único formato.

São atribuídas regras de acordo com o objetivo da estratégia, visando aumentar a qualidade dos elementos e criar um banco de dados confiável.

Tudo isso acontece dentro da staging area.

Load/carga

O momento final desse processo se dá no armazenamento dos dados em um novo Data Warehouse, como, por exemplo, o Hadoop. Lá, serão carregados os dados consolidados para que estejam prontos para distribuição em todo o sistema.

Normalmente, para aumentar a performance do modelo, são criados dashboards que se atualizam em tempo real. Isso garante maior precisão das informações.

Onde o ETL pode ser usado?

Há diversas maneiras de utilizar o ETL para potencializar sua estratégia de dados. O que vai guiar essa escolha é a necessidade.

Grandes empresas já lidam diariamente com Big Data, mas nem todas utilizam as ferramentas e metodologias ideais.

De modo geral, as companhias precisam centralizar e qualificar dados de diversas fontes, organizando as informações para que possam ser utilizadas.

Partindo dessa necessidade, o uso do ETL é o mais recomendado.

Há também outros exemplos específicos da utilização desse método: 

• Big Data;
• governança de dados;
• qualidade de dados (Data Quality).

ETL para Big Data

Empresas que já trabalham com Big Data utilizam o ETL para tornar o procedimento de extração muito mais ágil. Isso garante uma tomada de decisão assertiva de maneira mais rápida e eficiente para os gestores. Nesse sentido, o processo Chama-se Data Ingestion, onde que o processo de carga de dados é feito nas plataformas de Big Data. 

Existe também o conceito do ELT. Nesse sentido, os dados brutos são carregados de forma "direta" para o ambiente Big Data e toda a transformação ocorre diretamente na plataforma. 

ETL para Data Governance 

Uma boa estratégia de dados precisa levar em consideração os profissionais de outros departamentos não ligados à TI. Assim, torna-se necessário entregar informações completas para os colaboradores sem conhecimento técnico.

Uma boa preparação e as integrações certas farão com que os dados cheguem a quem precisa deles de maneira rápida e segura, sem comprometer o compliance.

ETL para Data Quality

Se o objetivo é garantir a qualidade dos dados, o ETL também surge como ótima alternativa. As regras e ajustes de consolidação asseguram que a integração será feita para entregar dados confiáveis onde for preciso. Todo o processo de análise, padronização, matching e deduplicação também é um processo de ETL. 

Quais são as melhores ferramentas de ETL?

Antes de tomar qualquer decisão, é preciso entender as necessidades do seu projeto para escolher a melhor ferramenta de ETL para o seu objetivo.

Uma das mais bem conceituadas é o Talend.

O Talend se encarrega de automatizar grande parte do processo de integração de dados por meio do ETL, tornando a operação até 30x mais rápida.

Além disso, sua interface permite que os dados se tornem self service dentro da companhia, dando autonomia para todas as áreas sem perder a segurança da governança de dados. 

O Talend auxilia no gerenciamento do ETL ao automatizar, permitindo que haja maior tração na atualização das demandas e tendências de mercado.

Você ainda simplifica o processo de BI ao gerar relatórios e dashboards que se atualizam em tempo real.

Entre as ferramentas de ETL, também podemos destacar:

• IBM Information Server Data Stage;
• Oracle Data Integrator (ODI);
• Informatica Power Center;
• Microsoft Integration Services;
• Pentaho Data Integrator.

Trabalhar com as ferramentas corretas vai te ajudar a trazer muito mais resultados, com segurança para tomar decisões com dados mais confiáveis.

Quer saber como a Sysvision pode te ajudar a implementar o ETL e potencializar sua estratégia de dados? Solicite um contato e fale com um de nossos consultores.