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O que é ETL?

A gente sabe que você provavelmente já esbarrou por aí pelo termo “ELT” ou “ETL” na sua busca por criar uma organização data-driven. Neste blog vamos explicar o que é ETL e qual é a sua importância para a integração de dados.

A sigla “ETL” é usada para falar do método de integração de dados que consiste em Extrair, Transformar e carregar (Load) os dados de várias fontes (CRMs, emails, SaaS, ERPs) em um sistema de armazenamento unificado, que pode ser um banco de dados ou mesmo ferramentas e arquiteturas de armazenagem, como Data Warehouse.

Integração de dados

Antes de mergulharmos no que é o ETL e quais são as as suas aplicações, é importante saber mais a respeito dos principais métodos de integração de dados existentes e o que isso significa na prática para as empresas que estão atrás do sonho de ser data-driven.

(A sua empresa é data-driven? Descubra nesse artigo! 😎)

Você deve entender bem esse cenário: dentro de uma organização são utilizados vários sistemas diferentes para ajudar a gerir as metas, processos, clientes, colaboradores, finanças e resultados, mas o quão conectados entre si todos esses dados realmente estão?

Será que o comercial dessa organização consegue ter um link com o financeiro, e os resultados dos vendedores é acompanhado de forma efetiva não só no comercial, mas também pelo RH?

E é quando pensamos nessa conexão é que surge a necessidade de fazer a integração desses dados de um jeito que eles possam ser úteis para todos. De forma simples, esse processo combina os dados adquiridos em todas as fontes da organização em um único ambiente, podendo dessa forma oferecer o acesso integrado a todos os usuários que precisam utilizá-los, gerando insights mais úteis.

Então, o que é ETL?

O ETL é uma forma de reunir, tratar, catalogar e armazenar todos os dados relevantes de uma organização em um único ambiente, fazendo com que eles sejam fáceis de acessar conforme necessário por todos as partes importantes e que se conectem de uma forma global, ajudando a embasar ações e a tomada de decisão.

Esse processo não é algo novo e já vem sendo usado há décadas pelos mais variados perfis de empresas e organizações. Entretanto, com um volume cada vez maior de dados em circulação mundialmente e a necessidade de acessar, tratar e interpretá-los com agilidade, essas tecnologias vem sofrendo modernizações e transformações bastante expressivas, como armazenamento em nuvem.

Para darmos continuidade é importante compreender o significado de cada letra dessa sigla, e como o processo tem impacto no tratamento das informações:

Extrair (Extract)

Como a gente já explicou acima, a maioria das organizações usam diversos sistemas e softwares que geram dados importantes individualmente para todas as áreas do negócio, e o cenário ideal é que eles ecoassem e se intercomunicassem. Por esse motivo, o processo de extração se trata de exportar, copiar, recuperar ou simplesmente extraí-los de todas as suas origens, sejam eles estruturados ou não estruturados.

Algumas fontes de dados são:

  • Servidores SQL;
  • Planilhas, emails e páginas web em html;
  • Softwares CRMs, sistemas ERP;
  • Sistemas de processamento de pagamentos;
  • Mídias sociais, como Instagram e LinkedIn;
  • Plataformas de anúncios;
  • Sistemas de emailmarketing, como Active Campaign e Mailchimp;
  • Dados de bancos não relacionais como MongoDB.

O processo de extração reúne todos os dados de diversas fontes em um único sistema, mas ele não os trata ou converte em qualquer formato padrão, pois é uma etapa somente focada na aquisição deles.

Transformar (Transform)

A transformação dos dados brutos extraídos das fontes que citamos acima serve para mapear, processar e convertê-los de seu formato original em um que seja consolidado, para que eles possam ser armazenados e facilmente consultados e utilizados no futuro.

Algumas tarefas feitas nesse processo são:

  • Limpar e unificar duplicações;
  • Auditar as informações extraídas para garantir a veracidade, consistência e assertividade dos dados obtidos;
  • Aplicar criptografias, senhas ou camadas de segurança para aqueles dados que são confidenciais ou sensíveis;
  • Formatação de acordo com o sistema de armazenamento de dados utilizado.

Carregar (Load)

Nessa etapa, o ETL carrega os dados já transformados para a estrutura de armazenamento utilizada pela organização. Isso pode acontecer através do carregamento de todos os dados de uma vez, com algumas mudanças e atualizações sazonais, ou em incrementos parciais. Esse processo pode ser completamente automatizado.

ETL vs ELT: Quais são as diferenças entre os dois?

Agora que já entendemos o que significa cada letra da sigla, vamos explorar outra ordem operacional para esse processo: o ELT.

Os dois processos alcançam o mesmo objetivo: unificar e integrar dados de diversas fontes em um único sistema, diretório ou arquitetura, através de uma estrutura de preparação e tratamento de dados mas existem duas diferenças fundamentais em suas aplicações: onde os dados são transformados e o momento dessa transformação.

No ETL, os dados são extraídos, transformados e carregados, nessa ordem, enquanto no ELT, o processo de carregamento acontece antes do de transformação, ou seja: os dados são extraídos, carregados para o sistema de armazenamento e depois transformados, conforme necessário.

ETL

  • Em organizações que têm uma preocupação grande com privacidade e compliance da confidencialidade de alguns tipos de dados, informações sensíveis podem ser omitidos antes de serem carregadas para o sistema de armazenagem.
  • Neste caso a análise de dados pode ser feita de maneira mais estável, uma vez que os dados já se encontram disponíveis de maneira estruturada para o usuário.

ELT

  • No ELT, geralmente os dados são tratados dentro do banco de dados analítico da empresa.
  • Com o tratamento dos dados ocorrendo conforme a necessidade de uso, existe maior agilidade e flexibilidade para seu uso, permitindo que a organização possa implementar um sistema que possui características tanto do Data Warehouse, como do Data Lake – ou seja um banco de dados analítico – também conhecido como Data Lakehouse.

Conclusão

No mundo de hoje, para a sua organização ser relevante ela precisa gerar e saber usar os seus dados, independentemente de qual for o seu perfil, segmento e estrutura corporativa. Quanto maior a organização, mais setores são organizados através do uso de sistemas diferentes, como SaaS, CRM’s e ERPs, e isso cria um desafio institucional para o bom aproveitamento dessas informações, pois faz com que os dados se percam e se segmentem dentro de cada setor.

Por esse motivo, ter dados mais integrados é muito importante, uma vez que as organizações data-driven guiam as suas estratégias e ações com base no uso de informações que trazem um panorama completo, e não somente dados dispersos de cada setor.

Dentro desse contexto o ETL e ELT são boas opções de métodos de integração de dados, pois fazem o processo de extrair, e carregar os dados das fontes dispersas para uma estrutura única, como um Data Warehouse, Data Lake ou ainda um Data Lakehouse.

Para saber mais sobre formas de criar uma organização Data-Driven, acesse o blog da Erathos, e fique por dentro dos temas mais importantes da revolução de dados.

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