Entre as diversas metodologias que compõem o arsenal de um profissional de dados, o processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) se destaca como um dos pilares fundamentais.
Sua função vai além da simples organização de dados: ele é a base para garantir a integridade e a qualidade das informações que serão usadas para gerar insights e guiar decisões estratégicas.
Neste artigo, vamos explorar em detalhes o que é ETL, seu papel crucial no ciclo de vida de dados e como ele influencia diretamente a carreira dos profissionais que atuam nesta área.
ETL é uma sigla que representa as três etapas principais no processo de integração e análise de dados: Extração (Extraction), Transformação (Transformation) e Carga (Loading).
Na etapa da Extração, os dados são coletados a partir de diversas fontes, que podem incluir bancos de dados, sistemas de arquivos e outras fontes de dados. O objetivo aqui é extrair dados brutos e relevantes dessas fontes para uma análise posterior.
Após a extração dos dados, eles geralmente precisam ser transformados para que possam ser integrados, limpos e preparados para análise.
As transformações podem incluir cálculos, agregações, padronizações e outras operações para garantir a consistência e qualidade dos dados.
Por último, eles são carregados em um repositório de dados (Data Warehouse), onde podem ser armazenados e acessados para análises posteriores.
Os dados são organizados em estruturas que facilitam a consulta e análise, tornando-os disponíveis para relatórios, visualizações, mineração de dados e outras atividades analíticas.
O processo ETL é fundamental para empresas que desejam realizar análises significativas a partir de grandes volumes de dados vindos de diferentes fontes.
Ele permite que as organizações obtenham insights valiosos para tomar decisões informadas, identificar padrões, tendências e correlações nos dados, e apoiar o processo de tomada de decisão estratégica.
É claro que quando falamos sobre ETL , há muito mais por trás desses três pilares (extração, transformação e carga).
É preciso trabalhar com estatísticas, dados fora do padrão, dados faltantes, utilizar metodologias ágeis e ferramentas que se adequem às necessidades.
Em uma pesquisa publicada pela Forbes, por exemplo, descobriu-se sobre como e onde é dedicado a maior parte do tempo de trabalho quando fazemos uma análise, sendo 60% desse tempo gasto apenas com limpeza e organização dos dados coletados.
1 → A Jornada ETL
É importante entendermos a jornada da análise de dados e como esse caminho é construído, assim como os profissionais envolvidos.
Extraindo
Na primeira parte, quando os dados brutos são extraídos, o engenheiro de dados atua diretamente para organizá-los, limpá-los e padronizá-los, transformando-os para que sejam armazenados no repositório.
Também é possível que nessa etapa esteja envolvido um profissional considerado raro no mercado, atuando mais em empresas grandes com processos bem definidos, que é o arquiteto de dados.
Basicamente, esses profissionais constroem o passo-a-passo (pipeline).
O papel do engenheiro de dados na extração
O engenheiro de dados é o profissional mais diretamente envolvido nesta fase.
Ele precisa garantir que os dados sejam extraídos de maneira estruturada e não-estruturada, dependendo da fonte, e que estejam prontos para passar pela transformação subsequente.
Entre suas responsabilidades estão:
- Selecionar as ferramentas e tecnologias adequadas para realizar a extração.
- Garantir que a extração seja eficiente, mesmo quando se lida com grandes volumes de dados.
- Automatizar processos para garantir extrações contínuas e em tempo real, quando necessário.
A extração de dados pode parecer simples à primeira vista, mas existem diversos desafios.
Por exemplo, quando os dados provêm de sistemas legados que não foram construídos para integrar facilmente com tecnologias modernas, o engenheiro de dados precisa encontrar maneiras de conectá-los.
Além disso, ele deve garantir que todos os dados extraídos estejam disponíveis para a próxima etapa do processo sem perdas.
O arquiteto de dados e a estratégia de extração
Em organizações maiores e com estruturas mais complexas, o arquiteto de dados pode atuar ao lado do engenheiro de dados para garantir que o processo de extração ocorra sem falhas.
O arquiteto de dados é responsável por desenhar a arquitetura completa de como o pipeline de dados deve funcionar, e isso inclui planejar as fontes de dados a serem integradas e definir quais protocolos serão usados para extrair as informações.
Além disso, o arquiteto de dados tem um papel estratégico na definição de como os dados serão extraídos em diferentes formatos e como eles serão padronizados para que possam passar pelas próximas etapas de transformação.
Esse planejamento é essencial, especialmente em empresas que gerenciam uma variedade de fontes de dados, como é o caso de bancos, empresas de telecomunicação e organizações de e-commerce, onde a quantidade de dados extraídos diariamente pode chegar a petabytes.
Transformando
O conceito de ETL não consiste em uma ou outra etapa do processo, mas em todas. Cada profissional, seja um engenheiro de dados ou outro ao longo das etapas, trabalha a transformação, organização e o repasse de dados para frente.
Porém, na transformação de dados, podemos encontrar diferentes tipos de operações:
Conversão de tipos de dados
Imagine que em uma tabela de dados consta uma listagem de preços que estão postos em campos lidos pelo computador como textos.
O processo de conversão, transforma esses preços para números e padroniza toda a listagem. Da mesma forma, o inverso pode ser aplicado, entre diversos outros tipos de conversão de dados.
Dados duplicados
Como o próprio nome sugere, dados repetidos de forma redundante podem ser limpos para facilitar a análise posterior.
Dados faltantes
Assim como os dados repetidos, os dados que estão faltando precisam ser conferidos para entender onde ocorreu essa lacuna e após essa identificação, fazendo – caso precise – uma retroalimentação desses dados.
O engenheiro de dados e a transformação
Durante a transformação, o engenheiro de dados continua desempenhando um papel crucial.
Ele precisa garantir que os dados extraídos sejam validados, limpos e padronizados para atender às necessidades da empresa.
A transformação é composta de várias tarefas que podem variar dependendo do tipo de dados.
Algumas das principais operações incluem:
- Conversão de tipos de dados: Um exemplo clássico é quando os dados financeiros que foram extraídos de um sistema são tratados como texto. Durante a transformação, esses valores são convertidos para números, garantindo que possam ser utilizados em cálculos posteriores.
- Limpando dados duplicados: Dados redundantes podem causar sérios problemas durante a análise. O engenheiro de dados precisa eliminar essas duplicidades e garantir que cada ponto de dados seja único.
- Tratamento de dados faltantes: Muitas vezes, as bases de dados extraídas possuem lacunas, com informações incompletas. Essas lacunas precisam ser preenchidas ou substituídas com base em regras predefinidas, como o uso de valores médios, estimativas ou até mesmo exclusão de registros quando os dados faltantes comprometerem a análise.
Em ambientes com grandes volumes de dados, a transformação também pode incluir a divisão dos dados em diferentes categorias, agregando informações ou criando relações entre dados de fontes diversas.
Isso torna a transformação uma etapa bastante intensiva, que pode consumir a maior parte do tempo do processo ETL.
A já mencionada pesquisa da Forbes mostrou que 60% do tempo de trabalho em uma análise de dados é dedicado à preparação e organização dos dados, o que inclui principalmente a transformação.
Carregando
Agora que finalmente temos os dados transformados e padronizados de maneira organizada, chegamos na fase de carregamento dos dados em um repositório.
Os repositório que podem ser usados são vários, como:
- SQL
- NOSQL
- Ferramentas Cloud (AWS, Azure, etc)
Diretamente ligada a etapa de carregamento, os dados finalmente são repassados
para a última parte do processo, que consiste na análise dos dados.
Novamente o profissional mais utilizado para essa última parte da ETL é o engenheiro de dados, que normalmente é que possui acesso às diferentes ferramentas. Por outro lado, se o dado já estiver em um repositório centralizado é comum que analistas de dados também façam parte do trabalho de tratamento e carregamento de novas tabelas dentro de um Data Lake ou Data Warehouse (DW).
Engenheiro de dados e o carregamento
Mais uma vez, o engenheiro de dados desempenha um papel importante. Nesta fase, ele precisa garantir que o carregamento dos dados seja feito de maneira eficaz e sem comprometer a integridade dos dados transformados.
Dependendo da estrutura da organização, o destino dos dados pode variar, mas algumas das opções mais comuns incluem:
- Bancos de dados relacionais: Ferramentas como MySQL, PostgreSQL ou SQL Server são usadas quando a empresa prefere armazenar dados em um formato estruturado.
- Soluções NoSQL: Bancos como MongoDB ou Cassandra são usados para lidar com grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados.
- Data Lakes: Soluções de armazenamento em nuvem como AWS S3 ou Microsoft Azure Blob Storage são amplamente utilizadas quando a empresa deseja armazenar dados brutos ou semi-estruturados.
O processo de carregamento deve ser eficiente e planejado de forma a garantir que os dados estejam prontamente disponíveis para consulta.
Aqui, a escalabilidade e a capacidade de lidar com grandes volumes de dados são aspectos críticos.
2 → A relevância do ETL no ambiente de Big Data
Com a ascensão do Big Data, a complexidade na gestão de grandes volumes de dados aumentou exponencialmente.
Antes da era digital, muitas empresas conseguiam gerenciar seus dados usando métodos tradicionais, como bancos de dados relacionais e planilhas.
No entanto, com o volume, a variedade e a velocidade de dados crescendo constantemente, o processo de ETL tornou-se ainda mais vital para integrar dados de diferentes fontes em um formato coeso e útil.
Por exemplo, em um ambiente de Data Lake, onde os dados são armazenados em seu formato bruto, o processo de ETL pode se tornar um facilitador de acesso rápido e eficiente às informações necessárias para a análise.
A diferença entre um Data Warehouse e um Data Lake é significativa nesse aspecto.
Enquanto o primeiro armazena dados estruturados, o Data Lake permite o armazenamento de dados não estruturados e semi-estruturados.
Isso amplia o leque de fontes de dados, mas também cria a necessidade de um ETL mais robusto, capaz de lidar com essa variedade de dados.
Empresas como Google, Amazon e Netflix, que gerenciam grandes volumes de dados, dependem de processos de ETL para entregar insights relevantes em tempo real.
3 → É necessário saber programar?
Embora o conhecimento básico de programação possa ser útil para trabalhar eficientemente com ferramentas de ETL mais avançadas e para lidar com transformações de dados complexas, existem ferramentas ETL no mercado que são orientadas para usuários sem habilidades de programação intensivas.
Essas ferramentas geralmente oferecem interfaces gráficas intuitivas, onde os usuários podem criar pipelines de ETL arrastando e soltando componentes e definindo transformações usando uma abordagem de configuração, em vez de escrever código.
Alguns exemplos:
Power Query → É uma ferramenta que normalmente pode ser utilizada em conjunto com o Excel ou o Power BI e oferece funcionalidades de ETL por meio da interface gráfica para transformar e preparar dados antes da análise.
Apache NiFi → Uma ferramenta open-source da Apache Software Foundation, que fornece uma interface gráfica para criar pipelines de dados.
AWS Glue → Um serviço de ETL totalmente gerenciado na Amazon Web Services que permite criar transformações de dados usando uma interface gráfica e executá-las em grande escala.
4 → A Importância da escalabilidade
À medida que as organizações crescem, a quantidade de dados que precisam ser processados e transformados também aumenta.
Portanto, garantir que o sistema de ETL seja escalável é fundamental para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. A escalabilidade pode ser abordada através do uso de tecnologias como computação em nuvem.
Plataformas como AWS, Azure e Google Cloud oferecem serviços de ETL gerenciados, permitindo que as organizações dimensionem verticalmente ou horizontalmente seus recursos de acordo com as necessidades.
Isso significa que, à medida que o volume de dados cresce, é possível adicionar mais capacidade de processamento ou armazenamento de forma fácil e rápida.
Outra abordagem para a escalabilidade é a implementação de técnicas como particionamento de dados e distribuição.
Ao dividir grandes conjuntos de dados em partes menores e distribuí-los em servidores separados, é possível realizar operações paralelas, otimizando assim o tempo de processamento.
Técnicas de compressão também são úteis para reduzir o volume de dados durante o processo de ETL, economizando espaço de armazenamento e acelerando as operações.
5 → Desafios
O processo ETL é essencial para garantir que os dados sejam coletados, transformados e armazenados de maneira adequada para análises significativas. No entanto, enfrentar diversos desafios é uma parte desse processo complexo.
Integridade dos dados
Manter a integridade dos dados durante a transformação é um desafio significativo.
Conforme os dados são extraídos de diferentes fontes, podem surgir problemas de qualidade, como dados ausentes, valores duplicados ou formatos inconsistentes.
Durante a transformação, é vital aplicar técnicas de limpeza, validação e padronização para garantir que os dados estejam consistentes e precisos.
Suponha que em uma coluna de idade, existam valores negativos ou acima de 150 anos. É necessário implementar regras para lidar com esses valores, como substituí-los por valores nulos ou aplicar uma regra de validação para evitar esses casos.
Desempenho
À medida que o volume de dados aumenta, o desempenho do processo ETL pode ser comprometido.
Operações de transformação e carregamento consomem recursos computacionais, especialmente em grandes conjuntos de dados. O desafio aqui é otimizar consultas e transformações para garantir que o processo seja rápido e eficiente.
Podemos utilizar índices em bancos de dados para acelerar operações de seleção e agregação. Além disso, considerar técnicas como particionamento de tabelas para melhorar o desempenho em consultas que envolvem grandes volumes de dados pode ser uma boa estratégia.
Segurança
A segurança dos dados é uma preocupação constante.
Durante o processo ETL, os dados podem ser vulneráveis a ataques, especialmente durante a transferência entre sistemas. Garantir a criptografia dos dados em trânsito e implementar controles de acesso adequados é crucial para proteger informações sensíveis.
Utilizar protocolos seguros como HTTPS para transferência de dados entre sistemas e implementar autenticação robusta para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados sensíveis também são ótimas opções.
Manutenção
Alterações nos esquemas de dados ou nas estruturas das fontes podem quebrar pipelines ETL existentes.
Manter a flexibilidade nos processos ETL para lidar com mudanças, bem como documentar meticulosamente as transformações aplicadas, é importante para a manutenção a longo prazo.
Também podemos Implementar um sistema de versionamento para pipelines ETL e criar documentação detalhada sobre as transformações aplicadas, permitindo que qualquer alteração futura seja gerenciada de forma eficaz.
Pense no ETL como a receita de um bolo. Se você não misturar os ingredientes corretamente ou não assar na temperatura certa, o bolo não será saboroso.
Da mesma forma, sem um processo ETL adequado, os dados podem não fazer sentido ou serem úteis para análises.
A transformação de dados através do ETL é como seguir a receita cuidadosamente, garantindo que cada ingrediente (dados) seja tratado da maneira certa para obter um resultado delicioso (análises precisas e úteis).
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