Olá, pessoal!
Hoje iniciaremos este post com uma pergunta: Você sabe o que significa a sigla ETL?
ETL é um acrônimo para Extract, Transform, Load, que representam as três etapas fundamentais no processo de integração de dados em um Data Warehouse. Um Data Warehouse é um repositório central de informações que podem ser analisadas para tomada de decisão mais assertiva e adequada.
As etapas do ETL são realizadas para garantir que os dados sejam coletados de várias fontes, transformados em um formato adequado e carregados no destino desejado. A seguir, vamos aprofundar cada uma destas etapas.
Extract (Extração): os dados são extraídos de uma fonte primária, como APIs, bancos de dados, arquivos, planilhas, entre outros. O objetivo é extrair os dados relevantes para uma posterior análise. Através de uma das ferramentas citadas, os dados são levados a um banco temporário, comumente chamado de staging, para que sejam transformados na próxima etapa.
Transform (Transformação): Essa é, muito provavelmente, a etapa mais complexa do processo. É aqui que os dados são limpos, padronizados e convertidos. Além disso, podemos cruzá-los com outras fontes de dados para enriquecê-los e aplicar regras de negócio. O objetivo principal desta etapa é preparar os dados para que sejam consistentes, coerentes e adequados para análise.
Load (Carregamento): Essa é a etapa final do processo no qual os dados transformados são carregados para um destino, como um banco de dados, um Data Warehouse ou um sistema de análise. Esse processo pode envolver a criação de tabelas, esquemas ou estruturas adequadas para armazenamento destes dados de forma organizada.
O processo de ETL é amplamente utilizado em empresas e organizações para integrar dados de diferentes sistemas e fontes, a fim de obter uma visão unificada e consistente dos dados.
Existe também uma variação deste processo, conhecida pelo acrônimo ELT (Extract, Load, Transform). Neste processo, a etapa de transformação ocorre após a etapa de carga. Essa abordagem é possível com o aumento da capacidade de processamento dos sistemas de armazenamento modernos, como as plataformas de big data, que conseguem lidar com grandes volumes de dados e executar operações de transformação complexas diretamente no local de armazenamento.
Mas qual escolher?
Isso vai depender das necessidades e requisitos específicos do projeto, bem como das capacidades tecnológicas disponíveis. Ambos os processos têm seus benefícios e deve-se sempre avaliar as características do projeto antes de decidir qual abordagem utilizar.
Esperamos que você tenha entendido um pouco melhor sobre esse famoso termo da área da tecnologia.
Até o próximo post! 😊
