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ETL

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O que significa ETL?

Extrair, transformar e carregar. Mais conhecido como ETL (extract, transform, load) é o processo usado para extrair e transformar dados de múltiplas fontes, e carregá-los em vários destinos, como um data warehouse ou data lake. Com isso, é possível analisar os dados para impulsionar a tomada de decisões nos negócios.

O processo de ELT (extrair, carregar e transformar) é parecido, mas a transformação ocorre após o carregamento de dados em um novo destino.

Por que o processo de ETL é importante?

O potencial do processo de ETL para extrair e integrar dados de diversos sistemas de origem, incluindo dados de clientes, geoespaciais e demográficos, representa menos problemas para a TI e mais oportunidades para aproveitar o self-service analytics.

ETL é um fator essencial em qualquer estratégia de gestão de dados e é muito usado para migrar dados em caso de aquisições ou atualizações de sistemas. Além de permitir que empresas possam reagir com rapidez, também fornece um panorama do histórico para contextualizar as informações.

Como funciona o processo de ETL?

ETL é uma maneira rápida, flexível e automatizada de agregar diversos dados em diferentes formatos, ou a partir de outros sistemas ou fontes de dados, e prepará-los para análise.

A governança é uma das principais etapas do processo, que apresenta as diretrizes e procedimentos que envolvem o tratamento de dados. Isso inclui infraestrutura e tecnologia, assim como as pessoas responsáveis pelo controle geral. A governança de dados é determinante para organizações porque ela proporciona dados mais confiáveis, custos reduzidos, uma única fonte da verdade, além de conformidade com o setor, regulamentos e leis.

Etapas do processo de ETL

Extrair: a coleta de dados automatizada aumenta o desempenho e fornece insights valiosos de forma rápida. Durante o processo de extração, é possível coletar dados estruturados e não estruturados de múltiplas fontes e em diferentes formatos (JSON, XML, bancos de dados informais, sites rastreados etc.). Antes de obter os dados, verifique o grau de acurácia para assegurar a integridade de qualquer análise posterior. Isso é muito importante, principalmente ao lidar com sistemas herdados e dados externos.
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Transformar: a transformação reúne diferentes tipos de dados e os armazena de acordo com os formatos necessários para permitir o uso em toda a organização. Para obter sucesso, é preciso considerar requisitos técnicos do destino alvo e necessidades específicas dos usuários. Por isso, é essencial verificar quais conjuntos de caracteres são suportados pelo sistema, que tipo de codificação é usado pelo warehouse, ou ainda, a incorporação de valores relevantes para análises específicas. A limpeza de dados é outro ponto crucial para a transformação e inclui a eliminação de duplicatas, nulos e espaços em branco, além da alteração do tipo e volume das informações.
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Carregar: o carregamento inclui a gravação de dados processados no próprio armazenamento, seja um data warehouse ou data lake, no local ou na nuvem. Através do processo contínuo de ETL, como o registro de novos dados de funcionários, empresas podem escolher entre substituir informações existentes ou anexar novos detalhes usando um carimbo de data/hora. Após o carregamento de dados, confirme se a migração foi realizada corretamente e verifique a existência de erros para comprovar a qualidade dos dados.
ETL-carregar

O futuro do processo de ETL

Ferramentas tradicionais de ETL, dependentes de SQL, programação manual e especialistas em TI, geram um ambiente inflexível, baseado em silos, que impede o aumento da velocidade e eficiência. Com a mudança na demanda dos negócios, os dados — e a habilidade de analisá-los com agilidade e precisão — são cada vez mais imprescindíveis. Softwares modernos de ETL permitem a automação de processos analíticos (APA), uma forma mais eficaz de transformar dados brutos de fontes variadas em insights valiosos, que impulsionam a tomada de decisões.

Como começar a utilizar o processo de ETL?

Um sistema de ETL sofisticado pode ajudar no processo de decisões rápidas e fundamentadas. O Alteryx Analytics Automation torna o processo de ETL fácil, confiável e eficiente, ao oferecer uma interface com pouco ou nenhum código, além de recursos de arrastar e soltar, que qualquer pessoa pode adotar.

A flexibilidade da plataforma Alteryx possibilita organizações a:

  • Extrair dados de múltiplas fontes, como Snowflake, Tableau, Azure e AWS, usando a ferramenta Dados de Entrada ou conectores predefinidos. A API aberta também auxilia usuários a criar suas próprias conexões de API.
  • Transformar dados dispersos e discrepantes aproveitando um conjunto de recursos de automação de arrastar e soltar, além das ferramentas Filtrar, Limpeza de dados e Sumarizar.
  • Obter análises preditivas, espaciais e estatísticas poderosas.
  • Carregar dados em múltiplos destinos com as ferramentas Dados de Saída ou Gravar Dados In-DB, um processo que pode ser reproduzido facilmente.
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