ETL: o que é e qual sua importância na Integração de Dados

A transformação digital fez com que a informação se tornasse um ativo ainda mais valioso para as organizações. Com a possibilidade de coletar e processar dados, a automação de processos atingiu um nível extremamente alto, otimizando até mesmo as tomadas de decisão dos gestores. Nesse contexto, passou a ser fundamental entender o que é ETL e como tirar proveito do conceito.
Pensando nisso, criamos este post especial sobre o tema. A seguir, explicaremos detalhadamente o que é o ETL, quais são os processos que ele envolve, qual a sua importância e de que forma ele impacta a rotina de uma empresa. Confira!

   O que é ETL?

O conceito de ETL parte de uma nomenclatura inglesa para três processos ligados ao uso de dados pelas empresas: Extração, Transformação e Carga (ou Carregamento) — no original, Extraction, Transformation e Load. Grosso modo, é o processo por trás de qualquer trabalho orientado a dados. Como o nome sugere, ele acontece em três etapas, conforme detalharemos mais à frente.
O ETL é fundamental para qualquer empresa que utiliza um Data Warehouse, ou seja, um ambiente integrado para centralizar os dados do negócio de forma consolidada. Isso engloba tanto sistemas mais simples, como um pequeno banco de dados SQL, quanto os mais complexos, como uma nuvem carregada de Big Data.
Na prática, o ETL é considerado uma fase crítica da estratégia de uso desse material. O motivo é bem simples: é ele o fator que define a qualidade com que os dados brutos são transformados em informação legível, relevante e confiável.
Portanto, podemos dizer que o seu objetivo principal é garantir que haja uma estratégia de uso sistematizado dos dados. Isso envolve um mapeamento de processos, por exemplo, que nada mais é do que estabelecer regras para que o manuseio dos dados ocorra de forma padronizada.
Vejamos, então, como funciona cada uma das etapas.

   Quais os processos que compõem o ETL?

As três fases do ETL são fundamentais e ocorrem de forma linear — ou seja, uma após a outra, conforme detalhamos abaixo.

• Extração

A primeira fase é destinada à coleta de dados. Por meio de um banco de dados SQL, por exemplo, é possível extrair e organizar os dados em uma área de transição (staging area). Nesse processo, eles são convertidos para um único formato com o objetivo de facilitar a manipulação nas próximas fases. Em geral, os dados são muito diferentes, tornando necessária essa ação inicial.

• Transformação

As principais características da etapa de transformação são a limpeza e a padronização dos dados. Isso significa corrigir e tratar desvios ou inconsistências, colocando os dados dentro de um escopo que faça sentido para a empresa.
Parte desse processo é o chamado mapeamento de dados (Data Mapping). Basicamente, ele fornece instruções para que um software possa acessar e processar efetivamente o material. Para entender como isso acontece na prática, imagine que você fez a extração de todos os dados de usuários da loja virtual da sua empresa.
O Data Mapping seria o processo de indicar em um arquivo de texto ou em uma tabela, por exemplo, que o quarto campo se refere à identificação do cliente, o quinto aos produtos que ele visualizou, o sexto ao horário de acesso e por aí em diante.
Com essas instruções, o software pode criar um relatório um uma interface que exibe essas informações de forma inteligível para os gestores.
Vale destacar que é na transformação que também ocorre a integração de dados de diferentes fontes.

• Carregamento

A etapa final é o momento de enviar esses dados para o ambiente de armazenamento, de forma que eles sejam mantidos organizados, mapeados e acessíveis. Um detalhe importante é que isso não precisa ser feito necessariamente em um único ambiente.
Dependendo da infraestrutura de TI e dos seus objetivos da empresa, é possível carregar os dados em diferentes aplicações, internamente ou na nuvem.
A partir desse material, é possível fazer análises mais complexas em busca de padrões que a mente humana não encontraria por conta própria — um processo também conhecido como mineração de dados.

   Qual a importância do ETL?

Quando se discute o que é ETL, uma das dúvidas mais comuns diz respeito à importância da sua execução. Afinal, faz mesmo sentido? A resposta é sim — o ETL é, na verdade, fundamental para qualquer trabalho inteligente com dados.

• Business Intelligence

O Business Intelligence (BI), um dos conceitos essenciais da inovação tecnológica e da Indústria 4.0, depende diretamente do ETL.
Grosso modo, estamos falando do uso da tecnologia para tomar decisões inteligentes, com base em dados confiáveis e relevantes para a empresa. Isso é feito interna (otimizando processos) e externamente (direcionando estrategicamente o negócio no mercado).
O ponto é que, sem o ETL, os dados perdem em qualidade e se tornam menos confiáveis. Voltemos rapidamente ao exemplo da loja virtual. Imagine que sua empresa utilize esses dados para identificar quais produtos estão sendo mais consultados e o resultado da análise por software indique um determinado item.
Porém, por falta de uma limpeza adequada dos dados, a aplicação deixou de notar que 30% dos casos são de pessoas que visitam duas ou mais vezes o site. Nesse caso, de forma objetiva, estamos falando de uma única pessoa.
O descuido pode levar a uma decisão equivocada na estratégia de marketing, fazendo com que o investimento não tenha o retorno esperado — afinal, são menos clientes interessados naquele produto.
Esse é um exemplo prático de como o ETL é fundamental para filtrar e normalizar dados após a coleta.

• Validação e integração de fontes

Outro ponto relevante é a gestão de diferentes fontes de dados. Se no exemplo acima uma falha simples gerou uma interpretação errônea, imagine o que pode acontecer ao cruzar dados da loja virtual, da rede social e de outras fontes. O ETL ajuda a integrar materiais de origens diferentes, validando-os para que o uso seja feito de forma coerente.
Somado a isso, ele ainda garante que sua empresa possa utilizar os dados para diferentes finalidades. A depender do seu objetivo, será preciso adotar ferramentas distintas para cada tipo de análise. Em geral, elas lidam com tipos específicos de linguagem de programação e bancos de dados.
O ETL é o responsável por mapear os dados e colocar uma tag que permita a qualquer solução interpretá-los. As decisões gerenciais, então, podem ser tomadas de forma mais automatizada, com mais agilidade e menor risco.
Como você pode ver, estamos falando de uma ferramenta que desempenha um papel fundamental no mercado digitalizado. Então, agora que você já sabe o que é ETL e como ele funciona, coloque essa tecnologia para trabalhar a seu favor — os benefícios são muitos.
Curtiu o post? Deixe seu comentário nos contando se você já conhecia o ETL ou caso já tenha usado esse método!