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Business Intelligence e Tecnologia da Informação

Compreendendo os processos da ETL

16 de Setembro de 2021

Quando falamos de Data Warehouses e Business Intelligence, é muito provável que também falemos de ETL. Trata-se de uma sigla (do inglês: Extract, Transform and Load, ou seja, Extração, Transformação e Carga) que denomina um processo que tem como objetivo facilitar os fluxos dentro de um Data Warehouse.

Aceda à nossa publicação anterior sobre Data Warehouse.

Os dados são ativos muito valiosos de uma organização. Porém, é relativamente comum vermos empresas “perderem-se” frente ao grande volume de informações. Isso acontece por vários fatores, além do volume em si. Um dos fatores é a presença de dados provenientes de diversas bases e fontes diferentes.

Como analisar um conjunto de dados de sistemas diferentes, que possuem a sua própria lógica de funcionamento?

É neste sentido que a ETL pode ajudar. Para compreendermos o que é ETL, precisamos de entender os três pilares que a sustentam (extração – transformação – carga):

 

  • Extrair

    Significa obter os dados da sua fonte original, que pode ser variada, como bancos de dados, aplicações, ERP’s, CRM’s, etc. Uma vez que esses dados são corretamente extraídos das suas fontes, é hora de… 
  • Transformar

    Onde basicamente há um processo de “limpar” os dados, removendo duplicações, combinando-os, criando regras condicionais diversas e todos os elementos necessários para que os dados das variadas fontes “falem a mesma língua”, ou seja, sigam um mesmo fluxo e tenham as mesmas regras.
  • Carregar

    Uma vez que estes dados são corretamente extraídos e organizados, é hora de carregá-los no seu novo destino, ou seja, num banco de dados próprio para recebê-los.

Créditos da imagem: Grazitti Interactive

O processo da ETL

 

Normalmente, uma ferramenta ETL executa estas três etapas e é um processo muito importante para garantir que os dados necessários para relatórios e análises estejam completos, indexados e utilizáveis. A ETL pode ajudar até nas dinâmicas de machine learning e inteligência artificial.

Com a popularização de ferramentas baseadas na nuvem, onde supostamente não há a necessidade da Data Warehouses, questões do tipo: “Ainda que a nossa empresa esteja na nuvem, ETL continua a ser importante?” A resposta é sim, afinal a ETL entrega diversos benefícios de negócios que vão para além da simples extração, limpeza e entrega de dados do Ponto A ao Ponto B, como por exemplo:

  • Contexto: auxilia as empresas a obterem um contexto histórico profundo a partir dos seus próprios dados; 
  • Consolidação: fornece uma visão consolidada dos dados, num só lugar, para análises e relatórios mais práticos e intuitivos; 
  • Precisão: melhora consideravelmente os índices de precisão dos dados, garantindo conformidade com os processos de auditoria que muitas empresas são submetidas para a conquista de certificados e padrões de qualidade internacionais.

 

Como funciona a ETL?

Apesar de ter diversos usos e aplicações, de maneira tradicional, uma ferramenta ETL extrai dados de um ou vários bancos de dados transacionais, conhecidos como OLTP (Online Transaction Processing).

As aplicações OLTP normalmente contêm um grande volume de dados transacionais que embora possuam valor no dia-a-dia das empresas, não têm muita utilidade para o BI, caso não sejam transformados e integrados.

Neste sentido, a ferramenta ETL transforma os dados, limpando-os, unindo-os e otimizando-os para análise.

Posteriormente, a ferramenta carrega os dados num banco de dados do Decision Support System (DSS), ou Sistema de Suporte à Decisão, onde as equipas de BI podem executar consultas e apresentar resultados e relatórios aos executivos da empresa para ajudá-los a tomarem decisões estratégicas.

Além do uso convencional (migrar dados de forma ordenada para Data Warehouses), ferramentas ETL vêm sendo utilizadas em diferentes contextos, como por exemplo Aprendizagem de Máquinas, Inteligência Artificial, Marketing, Migração para Nuvem, entre outros.

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