Desvendando o ETL: estratégias eficientes para gerir os dados da sua empresa 

O ETL, sigla para Extract, Transform and Load ou, na tradução livre para o português, Extrair, Transformar e Carregar, é um processo para gerir dados, de fontes diversas, de uma empresa.

No setor financeiro, junto a ferramentas, algoritmos, inteligência artificial e machine learning – como o Big Finance – o ETL é utilizado em transações financeiras e no gerenciamento de informações de milhões de clientes para se fazer análises financeiras, oferecer produtos, realizar previsões e tomar decisões.

Ou você acha que o seu banco, quando te oferece algum serviço, está apenas “querendo vender” e não existe nenhuma inteligência por trás disso?

O futuro já começou e você também pode fazer uso do ETL de forma estratégica e eficiente para gerir os dados da sua empresa.

Continue a leitura para saber como!

ETL: o que é e para que serve

O ETL (Extract, Transform, Load) é um processo fundamental no campo da integração de dados.

Como dissemos na introdução deste conteúdo, ele é utilizado para extrair dados de diversas fontes, transformá-los para atender às necessidades específicas das empresas e carregá-los em algum local, como um armazém de dados, seja um data warehouse ou data lake, ou banco de dados comum. 

A migração de um sistema contábil para outro, por exemplo, é um processo onde o ETL pode ser aplicado. 

E fazer isso é fundamental para garantir que os dados estejam disponíveis, organizados e prontos para uma melhor análise e tomada de decisões.

Vantagens do ETL para as empresas

Os benefícios do ETL para as organizações são inúmeros. 

Confira alguns deles:

• Integração eficiente de dados
• Padronização e limpeza de dados
• Preparação de dados para análise
• Suporte a decisões estratégicas
• Automatização de processos
• Melhoria da eficiência operacional
• Suporte a compliance e governança de dados
• Mais facilidade para análise e a criação de relatórios sobre dados
• Melhoria da produtividade de profissionais analíticos

Você já conhecia?

Quando o ETL começou 

O ETL ganhou destaque, em 1970, à medida que as organizações passaram a utilizar múltiplos repositórios ou bancos de dados para armazenar uma variedade de informações comerciais importantes. 

Com a necessidade crescente de integrar esses dados dispersos entre diferentes bases de dados, ele se tornou o método padrão para coletar dados de diversas fontes e transformá-los antes de carregá-los em um sistema-alvo ou destino específico.

Diferentes departamentos muitas vezes utilizavam diferentes ferramentas ETL, resultando em múltiplas soluções ETL não integradas, especialmente após fusões e aquisições.

Hoje, com o passar do tempo, o cenário de dados tornou-se ainda mais interligado, mas também mais complexo, com um aumento significativo no número de formatos, fontes e sistemas de dados, sendo imprescindível a presença de profissionais especialistas na melhor forma de lidar com este grande volume de informações.  

Desvendando os processos de ETL

As três etapas – Extração, Transformação e Carga ou Carregamento – formam o cerne do processo ETL. 

Vamos falar um pouco mais sobre cada uma delas?

Extrair (Extract)

A etapa de extração é a primeira fase do ETL e envolve a coleta de dados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos, aplicativos e sistemas externos. 

Nela, é essencial extrair os dados de maneira eficiente e confiável, garantindo que todas as informações relevantes sejam capturadas para análise e processamento posteriores pela empresa. 

A extração pode incluir técnicas como consulta a bancos de dados, acesso a APIs da web, leitura de arquivos estruturados (como CSV, JSON e, no caso da contabilidade, também o XML) e integração com sistemas legados.

Transformar (Transform)

Na fase de transformação, os dados extraídos são processados e modificados para atenderem aos requisitos e objetivos de negócios, e serem compatíveis com o destino final.

As transformações podem incluir limpeza de dados, filtragem, padronização, enriquecimento, agregação e outras operações para melhorar a qualidade e a integridade de cada um desses dados. 

O objetivo é garantir que eles estejam prontos para análise e uso posterior, removendo inconsistências e preparando-os para cargas ou carregamentos eficazes no sistema de destino.

Carregar (Load)

Por fim, na fase de carga, os dados transformados são carregados no destino final, que pode ser um data warehouse, data lake, banco de dados ou qualquer outro sistema de armazenamento, como dissemos anteriormente. 

A carga de dados pode ocorrer de várias maneiras, como inserção em massa, atualização incremental ou sincronização em tempo real, dependendo das necessidades e da arquitetura do sistema.

É importante garantir que a carga de dados seja realizada de maneira eficiente e segura, preservando a integridade dos dados e garantindo sua disponibilidade para análise e tomada de decisões.

Como funciona o processamento de dados aí na sua empresa?

As principais ferramentas e tecnologias voltadas para ETL

Existem várias ferramentas e tecnologias disponíveis para implementar processos de ETL de forma eficaz. 

Os mais conhecidos são:

• o Apache NiFi, uma ferramenta de código aberto que facilita a automação de fluxos de dados entre sistemas heterogêneos e oferece uma interface gráfica intuitiva para projetar, controlar e monitorar o movimento de dados em tempo real;

• o Talend, plataforma de integração de dados que oferece uma variedade de ferramentas para ETL, incluindo Talend Open Studio e Talend Data Integration;

• o Pentaho Data Integration (Kettle), que trabalha com recursos de design de fluxo de trabalho visual, transformações de dados flexíveis e suporte a integração com diversas fontes de dados;

• e o IBM InfoSphere DataStage, plataforma de integração de dados que suporta uma ampla variedade de fontes de dados e oferece recursos avançados para transformação e movimento de dados em tempo real.

Lembrando que essas são apenas algumas das principais ferramentas e tecnologias voltadas para ETL disponíveis no mercado, mas a escolha da correta irá variar sempre de acordo com as necessidades da sua empresa, complexidades e recursos disponíveis para tratamento de dados na mesma, combinado?

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