O que é ETL?

Se você está trabalhando com data warehouses e integração de dados, é provável que esteja familiarizado com o acrônimo “ETL” ou “extrair, transformar e carregar”. É um processo de integração de dados em três etapas usado pelas organizações para combinar e sintetizar dados brutos de várias fontes de dados em um data warehouse, data lake, armazenamento de dados, banco de dados relacional ou qualquer outro aplicativo. Migrações de dados e integração de dados em nuvem são casos de uso comuns.

O processo ETL explicado

O ETL move os dados em três etapas distintas de uma ou mais origens para outro destino. Pode ser um banco de dados, data warehouse, armazenamento de dados ou data lake. Aqui está um resumo rápido:

Extrair

A extração é a primeira fase de “extrair, transformar, carregar”. Os dados são coletados de uma ou mais fontes de dados. Em seguida, ele é mantido em armazenamento temporário, onde as próximas duas etapas são executadas.

Durante a extração, as regras de validação são aplicadas. Isso testa se os dados atendem aos requisitos de seu destino. Os dados que falham na validação são rejeitados e não passam para a próxima etapa.

Transformar

Na fase de transformação, os dados são processados ​​para tornar seus valores e estruturas consistentes com o caso de uso pretendido. O objetivo da transformação é fazer com que todos os dados caibam em um esquema uniforme antes de passar para a última etapa.

As transformações típicas incluem agregadores, mascaramento de dados, expressão, joiner, filtro, pesquisa, classificação, roteador, união, XML, Normalizador, H2R, R2H e serviço da web. Isso ajuda a normalizar, padronizar e filtrar dados. Também torna os dados adequados para consumo para análises, funções de negócios e outras atividades downstream.

Carregar

Finalmente, a fase de carregamento move os dados transformados para um sistema de destino permanente. Pode ser um banco de dados de destino, data warehouse, armazenamento de dados, hub de dados ou data lake — local ou na nuvem. Depois que todos os dados forem carregados, o processo estará concluído.

ETL tradicional x Cloud ETL

ETL tradicional

O ETL tradicional ou legado é projetado para dados localizados e gerenciados totalmente no local por uma equipe de TI interna experiente. Seu trabalho é criar e gerenciar pipelines de dados e bancos de dados internos.

Como um processo, geralmente depende de sessões de processamento em lote que permitem que os dados sejam movidos em lotes programados. Isso ocorre idealmente quando o tráfego na rede é reduzido. A análise em tempo real pode ser difícil de conseguir. Para extrair a análise de dados necessária, as equipes de TI geralmente criam personalizações complicadas e trabalhosas e um controle de qualidade exato. Além disso, os sistemas ETL tradicionais não podem lidar facilmente com picos em grandes volumes de dados. Isso geralmente força as organizações a escolher entre dados detalhados ou desempenho rápido.

Cloud ETL

Cloud, ou moderno, o ETL para extrair dados estruturados e não estruturados de qualquer tipo de fonte de dados. Os dados podem estar em data warehouses locais ou na nuvem. Em seguida, ele consolida e transforma esses dados. Em seguida, ele carrega os dados em um local centralizado onde podem ser acessados ​​sob demanda.

O Cloud ETL é frequentemente usado para disponibilizar dados de alto volume para analistas, engenheiros e tomadores de decisão em vários casos de uso.

ETL vs ELT

A carga de transformação de extração e a transformação de carga de extração são dois processos de integração de dados diferentes. Eles usam as mesmas etapas em uma ordem diferente para diferentes funções de gerenciamento de dados.

Tanto o ELT quanto o ETL extraem dados brutos de diferentes fontes de dados. Os exemplos incluem uma plataforma de planejamento de recursos empresariais (ERP), plataforma de mídia social, dados da Internet das Coisas (IoT), planilha e muito mais. Com o ELT, os dados brutos são carregados diretamente no data warehouse de destino, data lake, banco de dados relacional ou armazenamento de dados. Isso permite que a transformação de dados aconteça conforme necessário. Também permite carregar conjuntos de dados da origem. Com o ETL, depois que os dados são extraídos, eles são definidos e transformados para melhorar a qualidade e a integridade dos dados. Em seguida, é posteriormente carregado em um repositório de dados onde pode ser usado.

Qual você deve usar? Considere o ETL se você estiver criando repositórios de dados menores, que precisam ser retidos por um período mais longo e não precisam ser atualizados com muita frequência. O ELT é melhor se você estiver lidando com conjuntos de dados de alto volume e gerenciamento de big data em tempo real.

Os desafios de mudar de ETL para ELT

Os maiores recursos de processamento de data warehouses e data lakes na nuvem mudaram a forma como os dados são transformados. Essa mudança motivou muitas organizações a migrarem de ETL para ELT. Nem sempre é uma mudança fácil.

Os mapeamentos de ETL ficaram robustos o suficiente para suportar a complexidade em tipos de dados, fontes de dados, frequência e formatos. A conversão bem-sucedida desses mapeamentos em um formato compatível com ELT requer uma plataforma de dados corporativos capaz de processar dados e oferecer suporte à otimização de empilhamento sem quebrar o front-end. E se a plataforma não puder gerar o código específico do ecossistema ou do data warehouse necessário? Os desenvolvedores acabam codificando manualmente as consultas para incorporar transformações avançadas. Este processo de trabalho intensivo é caro, complicado e frustrante. É por isso que é importante selecionar uma plataforma com uma interface fácil de usar que possa manipular a replicação dos mesmos mapeamentos e executar em um padrão ELT.

Benefícios do ETL

As ferramentas ETL funcionam em conjunto com uma plataforma de dados e podem dar suporte a muitos casos de uso de gerenciamento de dados. Isso inclui qualidade de dados, governança de dados , virtualização e metadados . Aqui estão os principais benefícios:

Obtenha um contexto histórico profundo para o seu negócio

Quando usado com um data warehouse corporativo (dados em repouso), o ETL fornece contexto histórico para seus negócios. Ele combina dados legados com dados coletados de novas plataformas e aplicativos.

Simplifique a migração de dados na nuvem

Transfira seus dados para um data lake ou data warehouse na nuvem para aumentar a acessibilidade dos dados, a escalabilidade e a segurança do aplicativo. As empresas contam com a integração na nuvem para melhorar as operações agora mais do que nunca.

Ofereça uma visão única e consolidada do seu negócio

Faça a ingestão e sincronize dados de fontes como bancos de dados locais ou data warehouses, aplicativos SaaS, dispositivos IoT e aplicativos de streaming para um data lake na nuvem. Isso estabelece uma visão de 360 ​​graus do seu negócio.

Habilite a inteligência de negócios de qualquer dado em qualquer latência

As empresas hoje precisam analisar uma variedade de tipos de dados. Isso inclui dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. E dados de várias fontes, como lote, tempo real e streaming.

As ferramentas de ETL facilitam a obtenção de insights acionáveis ​​de seus dados. Como resultado, você pode identificar novas oportunidades de negócios e orientar melhores tomadas de decisão.

Forneça dados limpos e confiáveis ​​para a tomada de decisões

Use ferramentas de ETL para transformar dados enquanto mantém a linhagem de dados e a rastreabilidade em todo o ciclo de vida dos dados. Isso dá a todos os profissionais de dados, desde cientistas de dados a analistas de dados a usuários de linha de negócios, acesso a dados confiáveis.

Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) em ETL

O ETL baseado em IA e ML automatiza as práticas de dados críticos, garantindo que os dados recebidos para análise atendam ao padrão de qualidade necessário para fornecer insights confiáveis ​​para a tomada de decisões. Ele pode ser combinado com ferramentas de qualidade de dados adicionais para garantir que as saídas de dados atendam às suas especificações exclusivas.

ETL e democratização de dados

Os usuários técnicos não são os únicos que precisam de ETL. Os usuários de negócios também precisam acessar facilmente os dados e integrá-los aos seus sistemas, serviços e aplicativos. Infundir IA no processo de ETL em tempo de design e tempo de execução torna isso fácil de alcançar. As ferramentas de ETL habilitadas para AI e ML podem aprender com dados históricos. As ferramentas podem então sugerir os melhores componentes reutilizáveis ​​para o cenário dos usuários de negócios. Isso pode incluir mapeamentos de dados, mapplets, transformações, padrões, configurações e muito mais para o cenário dos usuários de negócios. O resultado? Aumento da produtividade da equipe. Além disso, a automação facilita a conformidade com as políticas, pois há menos intervenção humana.

Operacionalize modelos de IA e ML com ETL

As ferramentas do Cloud ETL permitem que você lide com eficiência com os grandes volumes de dados exigidos pelos pipelines de dados usados ​​em IA e ML. Com a ferramenta certa, você pode arrastar e soltar transformações de ML em seus mapeamentos de dados. Isso torna as cargas de trabalho de ciência de dados mais robustas, eficientes e fáceis de manter. As ferramentas de ETL com inteligência artificial também permitem que você adote facilmente integração contínua/entrega contínua ( CI/CD ), DataOps e MLOps para automatizar seu pipeline de dados.

Maior agilidade de negócios via ETL para processamento de dados

As equipes se moverão mais rapidamente à medida que esse processo reduz o esforço necessário para coletar, preparar e consolidar dados. A automação de ETL baseada em IA melhora a produtividade. Ele permite que os profissionais de dados acessem os dados de que precisam, onde precisam, sem precisar escrever código ou scripts. Isso economiza tempo e recursos valiosos.

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Crédito: Informatica