Essa vai para você, que está iniciando na área de dados e se deparou com a necessidade da realização de um processo de ETL (Extract, Transform and Load). A pergunta mais corriqueira neste momento é: Qual tecnologia vou escolher para essa missão?
Hoje, vou tentar te ajudar um pouco nessa tarefa…
Na maioria das empresas costuma-se trabalhar com ferramentas específicas para a execução de ETLs/ELTs, por mais que esses processos possam ser desenvolvidos por linguagens de programação como Python, C#, Java entre outras.
Abaixo algumas das ferramentas de ETL/ELT disponíveis:
SSIS: O SQL Server Integration Services (SSIS) é, com certeza, uma das tecnologias mais usadas no mercado para ambientes Windows, principalmente no que se trata do ecossistema Microsoft. Essa ferramenta é integrada junto ao Visual Studio, sendo versátil em diversos tipos de transformações de dados e destinos diversos, como ODBC, OLE DB entre outros.
Além disso, os pacotes criados no SSIS podem ser agendados pelo SQL Server, isso facilita muito o processo pois tem compatibilidade direta entre as ferramentas.
Dentro do Integration, você terá, além das opções de ferramentas de transformação alocadas, opções de criação de scripts em C# ou VB.net para a criação de códigos que facilitem o processo para você.
Com certeza a ferramenta da Microsoft é uma das mais úteis e dinâmicas do mercado! 😊
Link para baixar o Visual Studio -> Visual Studio: IDE e Editor de Código para Desenvolvedores de Software e Teams (microsoft.com)
Apache NiFi: Essa ferramenta vem ganhando popularidade nos últimos anos por se tratar de uma interface gráfica intuitiva de recursos para ETL/ELT, além de ser uma ferramenta gratuita e Open Source.
O Apache NiFi é projetado para ser altamente portátil e pode ser executado em vários sistemas operacionais, incluindo Windows, Linux e macOS. Isso significa que você pode implantá-lo em uma grande variedade de ambientes, escolhendo o sistema operacional que melhor se adequa às suas necessidades.
A plataforma tem compatibilidade com os mais diversos tipos de bancos relacionais e não-relacionais, sendo assim uma das mais versáteis ferramentas Open Source para esse fim, além de permitir a execução de scripts em Python, por exemplo.
O agendamento das tarefas pode ser feito por meio de ferramenta externas, como o Cron Jobs, do Linux, ou Agendador de Tarefas, do Windows.
Link para o site oficial do Apache -> Apache NiFi
Pentaho: Aqui vai mais uma opção de ferramenta Open Source para você: por mais que seja uma ferramenta mais simples do que as outras citadas, é muito versátil e muito utilizada no mercado.
Projetado para oferecer portabilidade, ele pode ser implantado em diversos sistemas operacionais, incluindo Windows, Linux e macOS. Essa flexibilidade permite que as organizações escolham o ambiente que melhor atenda às suas necessidades e infraestrutura existente.
A versatilidade do Pentaho se destaca na compatibilidade com uma ampla gama de bancos de dados relacionais e não relacionais. A ferramenta suporta integração com sistemas como MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, MongoDB, Hadoop, entre outros, proporcionando uma solução abrangente para a diversidade de necessidades de armazenamento de dados.
Além da integração com bancos de dados, o Pentaho permite a execução de scripts, incluindo suporte para linguagens como JavaScript e Shell. Isso oferece aos usuários a flexibilidade de incorporar lógica personalizada e realizar transformações mais avançadas nos dados durante o processo de ETL.
Não se limitando apenas às funcionalidades de ETL, esta ferramenta abrange todo o ciclo de vida de Business Intelligence (BI) com recursos de relatórios, dashboards e análise de dados. Essa abordagem integrada torna o Pentaho uma solução abrangente para organizações que buscam uma plataforma única para suas necessidades de integração e análise de dados.
Link para dowload do Pentaho -> Pentaho Community Edition Download | Hitachi Vantara
Como dito anteriormente, além de todas as ferramentas citadas, ainda podemos realizar os processos ETL/ELT diretamente via linguagem de programação, o que pode ser uma opção interessante para você que entende de desenvolvimento e quer opções mais específicas de transformações das suas tarefas.
Em C#, por exemplo, você tem bibliotecas de conexões diversas e funções que aceleram as queries de forma dinâmica.
Em Python, o Pandas e o Dask são duas bibliotécas que colaboram muito com o manuseio dos dados para diversos fins.
Concluindo…O mercado oferece diversas opções de tecnologias para sua escolha. Espero que eu possa ter ajudado e esclarecido uma parte das suas dúvidas.
Lembrando que, se for preciso, você pode buscar ajuda profissional para realizar sua demanda.
Até a próxima, pessoal! 😉
