ETL

ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados de diferentes fontes para um sistema de destino, sendo essencial para integração, organização e análises eficazes em ambientes orientados por dados.

O que é ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) é um processo usado para coletar dados de diferentes fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um sistema de armazenamento ou banco de dados, como um data warehouse. Ele é essencial para integrar, organizar e preparar grandes volumes de dados para análises e relatórios.

O processo ETL é amplamente utilizado em ambientes de Business Intelligence (BI), Big Data e integração de sistemas, servindo como base para decisões empresariais fundamentadas.


Componentes do Processo ETL

1. Extract (Extrair):

  • Consiste em coletar dados brutos de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, arquivos CSV, sistemas legados ou plataformas em nuvem.
  • Exemplo: Extrair informações de clientes de um CRM e transações financeiras de um ERP.

2. Transform (Transformar):

  • Envolve limpar, organizar e transformar os dados para torná-los consistentes e adequados ao formato desejado.
  • As transformações comuns incluem:
    • Remoção de duplicidades.
    • Alteração de formatos (ex.: datas).
    • Cálculos e agregações (ex.: somar valores de vendas).
  • Exemplo: Consolidar diferentes formatos de nomes de clientes e padronizá-los.

3. Load (Carregar):

  • Refere-se ao armazenamento dos dados transformados em um sistema de destino, como um banco de dados relacional ou um data warehouse.
  • Exemplo: Carregar os dados tratados em um data warehouse como Amazon Redshift ou Google BigQuery.

Exemplos práticos de uso

  1. Análise de vendas: Consolidar dados de diferentes filiais de uma empresa para análise em tempo real.
  2. E-commerce: Integrar dados de comportamento do cliente (cliques, compras) com informações de CRM.
  3. Instituições financeiras: Coletar dados de sistemas bancários e transformar informações para relatórios regulatórios.
  4. Saúde: Reunir dados de prontuários eletrônicos e sistemas laboratoriais para melhorar diagnósticos.

Sinônimos e antônimos relevantes

Sinônimos:

  • Pipeline de dados
  • Integração de dados
  • Processamento de dados

Antônimos:

  • Processos manuais de integração
  • Silos de dados
  • Dados fragmentados

Contexto e área de aplicação

O ETL é usado em diversos setores que lidam com grandes volumes de dados, incluindo:

  • Business Intelligence (BI): Para gerar dashboards e relatórios a partir de dados integrados.
  • Big Data: Preparação de dados para análises avançadas ou machine learning.
  • Finanças: Integração de dados para auditorias e conformidade regulatória.
  • Saúde: Integração de sistemas hospitalares e laboratórios.

Ferramentas populares de ETL

  • Talend: Open-source e versátil para processos ETL.
  • Apache Nifi: Ideal para fluxos de dados em tempo real.
  • Informatica PowerCenter: Amplamente usado em grandes empresas.
  • Microsoft SSIS: Integrado ao SQL Server.
  • AWS Glue: Serviço gerenciado para ETL na nuvem.

Referências e termos relacionados

  • ELT (Extract, Load, Transform): Variante do ETL, em que os dados são carregados antes de serem transformados. Comum em Big Data.
  • Data Warehouse: Sistema de armazenamento centralizado para dados consolidados.
  • Data Lake: Repositório de dados brutos em seu formato original.
  • DataOps: Abordagem ágil que automatiza e melhora processos como ETL.
  • Pipelines de dados: Automação de fluxos de integração e processamento de dados.

Notas adicionais sobre variações e ambiguidades

  • ETL em tempo real: Embora tradicionalmente utilizado em lotes, o ETL pode ser adaptado para funcionar em tempo real (ex.: integração com Apache Kafka).
  • ETL x ELT: O ELT é mais adequado para grandes volumes de dados, enquanto o ETL é preferido para transformações complexas antes do carregamento.
  • Customização: O ETL pode ser ajustado para diferentes formatos de dados, dependendo da necessidade do negócio.

Como visualizar o processo ETL?

Imagine um diagrama com três etapas principais:

  1. Extração: Fontes diversas conectadas por setas ao sistema de ETL.
  2. Transformação: Um conjunto de caixas representando as etapas de limpeza e padronização.
  3. Carregamento: Uma seta final levando os dados para o destino (data warehouse ou sistema analítico).

Ferramentas como Apache Airflow ou Power BI podem ser usadas para monitorar esses fluxos de trabalho em tempo real.


Classificação gramatical

ETL (Extract, Transform, Load) é uma sigla e substantivo próprio no contexto tecnológico.
Pronúncia: /i-ti-él/ (português) ou /i-ti-el/ (inglês).


Etimologia e evolução do termo

O conceito de ETL surgiu com o desenvolvimento de bancos de dados e data warehouses nos anos 1970 e 1980, quando a integração de dados entre sistemas tornou-se crucial. Com o avanço da tecnologia e o crescimento do Big Data, o ETL evoluiu para suportar pipelines mais complexos e processos em tempo real

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