Como referenciar este texto: O que é ETL?. Rodrigo Terra. Publicado em: 21/03/2023. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/computador/o-que-e-etl/ .
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O que é ETL?
ETL é um acrônimo para Extract, Transform, Load, que significa extração, transformação e carga. É um processo utilizado em tecnologia da informação para integrar dados de várias fontes em um único banco de dados ou data warehouse.
O processo de ETL é geralmente realizado em três etapas:
Extração: os dados são coletados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos ou APIs.
Transformação: os dados são limpos, organizados e modificados de acordo com as necessidades do projeto. Isso pode incluir a conversão de formatos, a eliminação de duplicatas ou a padronização de nomes.
Carga: os dados transformados são carregados em um sistema de destino, como um banco de dados ou um data warehouse, onde podem ser acessados e analisados por usuários ou aplicativos.
O processo de ETL é essencial em muitas empresas que precisam consolidar dados de várias fontes e transformá-los em informações úteis para tomada de decisões. Ele permite que as empresas obtenham insights mais profundos e precisos sobre suas operações e clientes, melhorando a eficiência e a eficácia de seus processos de negócios.
Extract (Extração)
A etapa de extração é a primeira etapa do processo ETL e consiste em coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos, planilhas ou APIs. O objetivo da extração é reunir todos os dados necessários para a análise e prepará-los para a etapa seguinte de transformação.
Para realizar a extração de dados, é importante entender a origem dos dados e como eles são armazenados. A extração pode ser feita de várias maneiras, como por exemplo:
- Exportação de dados de um banco de dados relacional para um arquivo CSV;
- Leitura de arquivos de log gerados por sistemas ou aplicações;
- Utilização de APIs para coletar dados diretamente de aplicações web;
- Captura de dados de sensores ou dispositivos IoT (Internet das Coisas);
- Entre outras.
Durante a extração, é importante garantir que todos os dados relevantes sejam coletados e que os dados sejam extraídos com segurança e integridade. Além disso, é importante realizar a extração de forma eficiente, para evitar sobrecarga no sistema de origem e garantir que a extração seja concluída no menor tempo possível.
Em resumo, a etapa de extração é essencial para o sucesso do processo ETL, pois é o ponto de partida para reunir todos os dados necessários para análise. Com uma extração adequada, é possível obter dados precisos e completos, que podem ser transformados e carregados em um data warehouse para análise e tomada de decisões.
Transform (Transformação)
A etapa de transformação é a segunda etapa do processo ETL e consiste em limpar, organizar e modificar os dados extraídos, para torná-los mais úteis e relevantes para análise. A transformação de dados é uma etapa crítica do processo ETL, pois os dados brutos extraídos geralmente contêm inconsistências, duplicações, erros e outras informações que podem prejudicar a análise.
As transformações podem incluir uma ampla variedade de atividades, como:
Limpeza de dados: eliminação de dados duplicados, eliminação de dados incompletos ou inválidos, correção de erros e padronização de formatos.
Integração de dados: combinação de dados de diferentes fontes para criar uma visão completa dos dados.
Normalização de dados: transformação de dados em um formato comum para garantir que eles possam ser comparados e analisados.
Agregação de dados: criação de resumos de dados para simplificar a análise, como a criação de relatórios mensais ou anuais a partir de dados diários.
Enriquecimento de dados: adição de informações adicionais aos dados existentes, como dados demográficos ou geográficos.
Criação de campos calculados: cálculo de novos campos com base nos dados existentes, como a criação de uma coluna para o lucro líquido de uma empresa com base em suas receitas e despesas.
Categorização de dados: classificação de dados em grupos ou categorias, para facilitar a análise e visualização.
A etapa de transformação é crucial para garantir que os dados sejam precisos, consistentes e relevantes para a análise. As transformações também ajudam a criar um modelo de dados comum para todos os dados, o que simplifica a análise posterior. É importante lembrar que as transformações podem ser muito complexas e exigem uma compreensão profunda dos dados e do modelo de negócios.
Load (Carga)
A etapa de carga (load) é a última etapa do processo ETL e consiste em carregar os dados transformados em um destino, como um banco de dados ou um data warehouse. A etapa de carga é importante para garantir que os dados estejam disponíveis para análise e tomada de decisões.
A etapa de carga pode ser realizada de várias maneiras, dependendo do destino dos dados. Alguns exemplos de métodos de carga incluem:
Inserção direta: os dados são inseridos diretamente no banco de dados ou data warehouse usando SQL ou outra linguagem de banco de dados.
Carregamento em lote: os dados são carregados em lote em intervalos regulares, como uma vez por dia ou uma vez por semana.
Carregamento incremental: apenas os dados que foram alterados desde a última carga são carregados.
Carregamento em tempo real: os dados são carregados em tempo real, à medida que são produzidos.
Carregamento em paralelo: os dados são carregados em paralelo em várias máquinas ou nós, para aumentar a velocidade de carga.
Durante a etapa de carga, é importante garantir que os dados sejam carregados com segurança e integridade. Isso pode incluir a validação dos dados antes de serem carregados, a verificação de duplicatas e a verificação de erros de carga.
Uma vez que os dados tenham sido carregados com sucesso, eles estão prontos para análise e tomada de decisões. O data warehouse ou banco de dados pode ser consultado para obter insights sobre o negócio, realizar análises de tendências ou construir relatórios. A etapa de carga é crucial para o sucesso do processo ETL, pois garante que os dados estejam disponíveis para análise e tomada de decisões em tempo hábil.
Referências bibliográficas
Fundamentals of Data Engineering (English Edition) – Joe Reis e Matt Housley.
The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data – Ralph Kimball e Joe Caserta.
Data Pipelines Pocket Reference: Moving and Processing Data for Analytics – James Densmore.
