Já ouviu falar em ETL? Extract, Transform & Load é a sigla em inglês da ferramenta que extrai dados de vários softwares e coloca em um único ambiente.
Pensando no volume de dados gerados nesta era de Big Data já dá pra imaginar os benefícios do ETL para as empresas. Antigamente, elas trabalhavam com diversos banco de dados sem conseguir realizar a junção desses bancos. Caso fosse necessário fazer análise desses dados, o processo todo era muito difícil.
Com o ETL, o acesso a essas informações se tornou muito mais fácil. Quer saber como isso foi possível e quais são as 9 principais ferramentas de ETL? Confira os tópicos que preparamos:
- O que é o ETL?
- Conheça a história do ETL!
- Qual a importância do ETL?
- Qual a relação do ETL com o data warehouse?
- Como o ETL funciona?
- Quais as principais aplicações do ETL?
- Quais as vantagens de usar as ferramentas de ETL?
- Quais as desvantagens das ferramentas de ETL?
- Quais as diferenças entre ETL e ELT?
- Quais as 5 principais ferramentas de ETL?
- Quais as 4 principais ferramentas de ETL para Big Data?
- Exemplo de uso do ETL na prática: o passo a passo!
O que é o ETL?
ETL é uma ferramenta que tem como objetivo a junção de alguns passos, como a interpretação de diferentes tipos de dados e arquivos, e o envio para um novo ambiente.
ETL é uma sigla composta por três palavras em inglês: Extract, Transform e Load. Vamos ver o que cada uma delas significa no processo.
E – Extract (Extrair)
A extração é o primeiro passo do processo do ETL. É o momento em que ocorre a organização dos dados, além de uma visitação em outros sistemas e bancos de dados para realizar coletas. Nesse momento os dados são recolhidos e encaminhados para um local chamado de “transição temporária” para serem convertidos no formato necessário.
T – Transform (Transformar)
Na transformação, os dados começam a ser analisados. A transformação é feita após coleta dos dados e encaminhamento para a área de transição temporária. Nela, alguns pontos começam a ser levados em consideração, como a padronização, a limpeza e a qualidade.
O objetivo é levar para a próxima etapa apenas os dados que realmente vão ser necessários e utilizados.
L – Load (Carregar)
O carregamento é o último passo desse processo. O load é o momento de estruturar os dados para que eles possam ser lidos e enviados para o ambiente de armazenamento.
Para isso, realizamos a duplicação dos dados e verificamos novamente se não existe nenhum desvio ou algo que possa atrapalhar esse processo. O carregamento dos dados deve ser feito de forma que as informações se mantenham organizadas.
O load dos dados pode ocorrer diariamente após o horário de trabalho para que não ocorra a queda do sistema ou alguma falha que possa atrapalhar a produtividade das equipes. Ao final do carregamento dos dados, essas informações obtidas podem ser utilizadas além de servir de insumo para a mineração de dados.
Conheça a história do ETL!
O ELT surgiu por conta da necessidade de centralizar informações. Antes do ETL, as informações dentro das empresas eram consideradas dispersas, o que gerava um grande problema em relação à perda desses dados.
Porém o ETL só se popularizou na década de 70. Com ele, os dados passaram a ficar mais organizados e a produtividade e agilidade das pessoas analistas dentro das empresas aumentou. Graças à facilidade em obter e validar informações, muitos avanços puderam ser feitos.
Qual a importância do ETL?
O ETL se tornou fundamental no cotidiano das empresas e qualquer organização que trabalhe com dados. Hoje, é muito comum que as empresas trabalhem com dados de diferentes bancos de dados. Para viabilizar isso, é necessário realizar uma transição desses dados para um novo ambiente. Pense na dificuldade de fazer tudo isso sem uma ferramenta!
Com os processos do ETL, a taxa de sucesso no carregamento desses dados alcançou níveis que as empresas nunca antes haviam visto. No quesito produtividade, as pessoas analistas de dados não precisam mais mexer com códigos ou scripts para realizar suas tarefas.
Dada a capacidade de integração de dados que o ETL proporciona, a ferramenta torna a tomada de decisões um processo muito mais fácil, mostrando todas as variáveis que estão envolvidas na análise.
Qual a relação do ETL com o data warehouse?
De modo geral, o data warehouse é o destino dos dados extraídos, transformados e carregados pelo ETL. O data warehouse trata-se de um sistema de gerenciamento de dados com o objetivo de fornecer suporte às atividades de BI (Business Intelligence).
Como o ETL funciona?
O processo de funcionamento de um ETL está relacionado com algumas outras funções de integração. Por isso, conhecê-lo pode ser bastante valioso. Veja as etapas:
SQL: o primeiro passo do processo no ETL é o armazenamento e gerenciamento de dados. O mais comum é utilizarmos o SQL, que se trata de um dos bancos de dados relacional bastante conhecido no mercado.
Data Mapping: logo após ocorrer todo o gerenciamento desses dados, eles precisam ser mapeados de forma bem detalhada para que, na hora do processamento no ETL, não tenhamos risco de selecionar dados incorretos.
Regra de negócio e adaptadores: após toda a análise e extração dos dados desejados, o ETL por sua vez utiliza uma regra de negócios para que os dados sejam transformados em um novo formato.
Scripts: bem antes do surgimento do ETL, as empresas costumavam utilizar scripts para o gerenciamento de dados entre alguns sistemas específicos. Sendo assim os scripts geralmente costumavam ser escritos em COBOL ou até mesmo C.
O ETL e o ELT: de início não existiam duas ferramentas para o gerenciamento de dados. A ferramenta ETL surgiu primeiro e depois, como uma ferramenta complementar, chegou a ELT com o objetivo de realizar extrações de dados de um determinado sistema-fonte.
Data quality: criação de um ambiente de teste para que os dados não fossem carregados de forma poluída, ou seja, todas as duplicidades eram removidas para que os dados fossem enviados para o próximo passo o mais limpo possível.
Processamento em lote: o processamento em lote acaba sendo bastante utilizado quando temos alto volume de dados. Por conta disso ocorre uma divisão no momento do processamento.
Monitoramento de eventos e ETL: pode acontecer de a velocidade ao processar os dados aumente de forma muito rápida. Nesse cenário, é importante contar com um evento que tenha a capacidade de monitorar e processar esse fluxo.
Quais as principais aplicações do ETL?
A ferramenta ETL está sempre integrada com outras ferramentas para o sucesso do processo, sendo data integration uma das principais delas. A depender da integração que fazemos com o ETL, a ferramenta pode trazer novas perspectivas. Veja, a seguir, alguns exemplos.
Uso tradicional de ETL
Tradicionalmente, o ETL permite uma análise bastante robusta de dados extraídos de data warehouses ou bancos de dados, bem como a migração de dados de sistemas ultrapassados para os sistemas modernos sem grandes problemas de incompatibilidade de modelo. Com isso, o ETL viabiliza qualquer tipo de fusão de dados: entre empresas diferentes, fornecedores, bancos de dados que operam em lógicas diferentes, etc.
Integração de ETL com Big Data
Quanto mais dados disponíveis, maior a probabilidade de chegar a informações relevantes para a empresa e que podem colocá-la em vantagem competitiva. O acesso a Big Data envolve vídeos, imagens, dados especiais, logs, entre muitos outros tipos de dados que, se não pudessem ser extraídos para um único lugar, não poderiam ser usados da forma como são hoje.
Acesso self-service de dados com o ETL
Self-service na tecnologia da informação trata-se dos processos em que o acesso aos recursos é feito no momento em que eles são necessários. No contexto de dados, acesso self-service permite rápido crescimento para a empresa: assim que ela precisa de mais dados, eles estão em mãos e com alto nível de qualidade. Tudo isso é possível graças ao ETL, que extrai, transforma e carrega esses dados.
É menos tempo desperdiçado para a preparação dos dados e mais tempo para gerar insights.
Uso do ETL e metadados
O uso de metadados no momento de gerenciamento de dados é de grande importância para que as pessoas analistas saibam de onde os dados vieram e quais os impactos que eles podem gerar.
ETL para Hadoop
A utilização de ferramentas mais avançadas de ETL tem a capacidade de realizar a leitura e o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, ou seja, essas ferramentas oferecem uma vantagem na qual dados não estruturados também conseguem entrar nesse processo no Hadoop.
Quais as vantagens de usar as ferramentas de ETL?
O ETL pode trazer grandes vantagens para o dia a dia de uma empresa, sendo algumas delas:
Qualidade dos dados e informações recebidas
A qualidade dos dados é fundamental para o andamento de um processo, pois não basta ter um alto volume de dados, é preciso que eles sejam bons. Durante o processo de obtenção desses dados, é normal que a qualidade oscile. Pense, por exemplo, em tudo que pode dar errado enquanto uma pessoa usuária preenche um formulário, desde erros de escrita até informações incorretas de forma proposital. Sendo assim, uma ferramenta de ETL possibilita a identificação e a correção desses dados.
Melhoria de performance
As empresas buscam cada vez mais performance de seus recursos. Para ajudar nisso, o ETL apresenta métodos que aceleram a forma como os dados são processados, garantindo, então, mais rapidez em todo o ciclo de análise.
Dados em tempo real
Um ponto que chama bastante a atenção das empresas é ter seus dados carregados em tempo real. Algumas ferramentas de ETL já oferecem esse benefício, realizando a coleta de dados de vários sistemas em tempo real e classificando os mais relevantes no topo.
Tomada de decisão mais assertiva
Ter os dados já refinados e organizados em mãos pode ajudar bastante no momento de realizar uma análise de acordo com determinado assunto. Dessa forma, o ETL garante que os dados cheguem de forma mais visual para as pessoas analistas.
Colaborar com a empresa rumo ao sucesso
O ETL se torna um grande diferencial dentro da empresa quando bem aproveitado para o gerenciamento de dados no sentido de obtenção de insights. Com todas as facilidades que a ferramenta traz, é possível compreender melhor as necessidades dos clientes, gerenciar a empresa com eficiência e garantir melhores resultados.
Quais as desvantagens das ferramentas de ETL?
Não podemos deixar de falar das desvantagens do ETL para que você faça escolhas consicentes. As principais são as descritas a seguir.
Falta de pessoas profissionais qualificadas na área
A ferramenta de ETL em si não demanda tanto conhecimento em programação, mas ainda assim é necessário contar com profissionais que tenham habilidade em SQL para atuar em seu time, pois algumas ferramentas podem apresentar um nível de complexidade maior.
Ferramenta de alto custo
O preço de uma ferramenta ETL varia e pode ser muito alto para implementar em um projeto.
Tempo de implementação
O ETL trata-se de uma ferramenta tecnológica que pode levar de meses a anos para ser implementada corretamente.
Quais as diferenças entre ETL e ELT?
É normal que as pessoas acabem se confundindo com ETL e ELT, afinal são duas palavras bastantes parecidas com o mesmo propósito, porém trabalhando de forma diferente.
ELT trata-se de outro processo, que inverte a ordem do carregamento dos dados. Nele, a ordem é: extrair, carregar e transformar. Ou seja, após a extração das diferentes fontes de dados, estes já são carregados para o ambiente unificado para, só então, serem transformados.
O processo de ELT é muito mais complexo do que um processo de implementação da ferramenta ETL (da qual estamos tratando neste artigo). Porém muitas empresas estão buscando o processo de ELT, pois por mais que sua demora de implementação seja visível, ele oferece mais benefícios em longo prazo.
De forma geral o processo escolhido pelas empresas vai depender da necessidade. Algumas empresas buscam mais benefícios, outras preferem velocidade e agilidade.
Quais as 5 principais ferramentas de ETL?
1. Oracle Data Integrator (ODI)
O Oracle Data Integrator carrega seus dados em um data warehouse. Trabalha com grandes empresas, permitindo a transferência de grande quantidade de dados, além de conectar aplicativos de forma rápida.
2. Informatica Power Center
A ferramenta Informatica Power Center é uma plataforma voltada para empresas que têm como objetivo realizar a conexão de todos os dados da empresa. Além disso, ela tem a capacidade de armazenamento nativo desses dados e os disponibiliza para análise.
3. IBM Infosphere Datastage
A IBM Infosphere Datastage tem a capacidade de entregar dados com alta qualidade, além de suportar uma grande quantidade de dados no carregamento.
4. Pentaho Data Integration
Também considerada uma ferramenta de ETL, a Pentaho Data Integration permite a migração de dados de diferentes bancos de dados. Tem a capacidade de carregar grandes volumes de dados em tempo real.
5. SAP Business Objects Data Services
Traz uma excelente qualidade de dados para a empresa, tem a capacidade de gerenciá-los de maneira simples, além de gerar bons resultados com seu relatório de análise.
Quais as 4 principais ferramentas de ETL para Big Data?
O ETL apresenta uma grande quantidade de ferramentas e, por sua vez, existem algumas que são específicas para Big Data:
1. SQOOP
O SQOOP, bastante conhecido por se tratar de uma ferramenta de transferência de dados entre banco de dados e Hadoop, tem como objetivo facilitar o processo dessa importação sem que seja necessário a transferência para um arquivo HDFS antes. Com o SQOOP já é possível fazer essa importação de dados de forma direta.
2. HIVE
É um sistema de data warehouse escrito em HiveQL, que trata-se de uma linguagem de consulta, bem parecido com o SQL. Por sua vez, o Hive possibilita que seja projetada a estrutura de grandes volumes de dados. Depois que sua estrutura for definida, o HIVE ainda permite que você realize consultas usando HiveQL.
3. PIG
Uma ferramenta criada pelo Yahoo, tem como objetivo trabalhar com grandes quantidades de dados além de processar qualquer tipo de dado, seja ele estruturado ou não. Também possui sua linguagem de programação própria de alto nível conhecida como Pig Latin.
4. SPARK
O Spark tem a capacidade de processar grandes quantidades de dados de forma muito rápida, com o propósito de agilizar todo o processo. Sendo assim sua estrutura de processamento paralelo de software livre dá todo o suporte no processamento na memória.
Exemplo de uso do ETL na prática: o passo a passo!
Agora que já entendemos o que é o ETL e qual a sua importância, vamos apresentar na prática um exemplo de como ele funciona.
Imagine uma loja de roupas que realiza compras constantemente para o abastecimento do estoque e deseja realizar uma análise para entender melhor quais são seus clientes. Para isso, uma pessoa analista sugeriu realizar a análise da quantidade de mulheres e de homens que frequentam a loja, com base em alguns cadastros que já foram realizados.
Aqui temos o cadastro dos clientes que mais frequentam a loja:
Para começar, vamos realizar a importação dessa planilha no software Power BI clicando em obter dados no Excel, conforme mostra a imagem:
Após isso, selecione as tabelas que deseja utilizar e entre em entre em “Transformar dados”:
Depois da revisão dos dados e entender que estão todos corretos já podemos iniciar nossa análise. Mas antes disso, precisamos salvar as alterações feitas. Basta clicar em “fechar e aplicar” para que as alterações sejam feitas.
Com isso, já será possível realizar a análise. No gráfico que temos abaixo, estamos analisando a porcentagem de pessoas do sexo feminino e masculino que costumam frequentar a loja.
Conclusão
Conforme foi possível analisar, o ETL faz um grande papel dentro das das empresas quando se trata de organização. Como podemos observar centralizar dados em um único ambiente pode fazer com que as empresas consigam enxergar de forma mais clara os dados do local além disso, caso necessário uma informação rápida, a concentração desses dados em um único ambiente pode facilitar esse processo.
O processo de extração, transformação e carregamento se torna fundamental quando o assunto é gerenciamento de dados, ainda mais nos dias de hoje que os big data vem crescendo constantemente.
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