{"id":13406,"date":"2021-01-21T15:51:13","date_gmt":"2021-01-21T18:51:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/o-que-e-etl-como-funciona\/"},"modified":"2021-07-28T13:03:19","modified_gmt":"2021-07-28T16:03:19","slug":"o-que-e-etl-como-funciona","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-etl-como-funciona\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 ETL e por que devemos integrar dados?"},"content":{"rendered":"\n<p>Isso exigiu formas inovadoras, mais econ\u00f4micas e \u00e1geis de processamento. Para solucionar \u201co problema do <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/big-data-data-mining-e-data-warehouse-quais-as-diferencas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Big Data<\/a>\u201d, surgiu <strong>o Data Science<\/strong>, com o objetivo de analisar, detectar padr\u00f5es e transformar essa massa de dados n\u00e3o-estruturados em conhecimento.<br><br>Na vertente corporativa, o <strong>Business Intelligence (BI)<\/strong> \u00e9 outra \u00e1rea que usa ferramentas tecnol\u00f3gicas para orientar decis\u00f5es de neg\u00f3cios pautadas por evid\u00eancias estat\u00edsticas e foi impulsionado por esse movimento.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas para que os analistas de <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/business-intelligence-o-que-e-como-implementar\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">BI <\/a>tenham insumos \u00e9 preciso rodar um processo de tratamento de dados para identificar problemas de coes\u00e3o e padronizar dados de diversos tipos em informa\u00e7\u00e3o homog\u00eanea.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse \u00e9 o cerne do processo de ETL, do qual \u00e1reas como BI dependem diretamente. Continue conosco e saiba mais sobre ETL, suas etapas e import\u00e2ncia para a integra\u00e7\u00e3o de dados!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que \u00e9 ETL?<\/h2>\n\n\n\n<p>ETL \u00e9 uma sigla que significa a jun\u00e7\u00e3o das palavras em ingl\u00eas Extract, Transform e Load. Refere-se aos procedimentos de extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o e carregamento de dados para um ambiente integrado.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-medium is-resized\"><img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/O-que-e-ETL-e-por-que-devemos-integrar-dados-1-349x405.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-37801 lazyload\" width=\"305\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 349px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 349\/405;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><br>O ETL surge como uma estrat\u00e9gia para simplificar a an\u00e1lise de dados armazenados em um banco de dados. O processo de ETL \u00e9 altamente eficiente no quesito integra\u00e7\u00e3o de dados, estabelecendo regras de otimiza\u00e7\u00e3o e manipula\u00e7\u00e3o padronizada dos dados a fim de facilitar sua inser\u00e7\u00e3o em ferramentas ou ambientes integrados.<br><br>ETL \u00e9 fundamental para empresas que desejam centralizar dados consolidados em um ambiente integrado, geralmente um <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/big-data-data-mining-e-data-warehouse-quais-as-diferencas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data Warehouse<\/a> (DW) ou Data Mart, e \u00e9 bastante vers\u00e1til &#8211; pode ser aplicado tanto em banco de dados mais simples, como o SQL, at\u00e9 em sistemas mais complexos, como uma nuvem de <a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/business-intelligence-x-big-data-x-data-mining\/\">Big Data<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>O processo de ETL est\u00e1 presente em qualquer trabalho de manuseio de dados e \u00e9 considerado uma fase cr\u00edtica da estrat\u00e9gia de utiliza\u00e7\u00e3o deles. O motivo? Este \u00e9 o processo respons\u00e1vel por garantir a qualidade com que os dados brutos ser\u00e3o transformados em informa\u00e7\u00e3o relevante e que gere insights de neg\u00f3cios acion\u00e1veis.<\/p>\n\n\n<section class=\"form-materials section-materials\">\n  <a class=\"open-form hs-button\">\n  Acesse gr\u00e1tis<\/a>\n\t<div class=\"section-materials-header\">\n\t\t<h3 class=\"section-materials-title\">Design Driven Data Science<\/h3>\n\t\t<p class=\"section-materials-text\"><\/p>\n\t<\/div>\n\t<div class=\"section-materials-content\">\n\t\t<div class=\"section-materials-form mjv-forms\"><!--[if lte IE 8]&gt;-->\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n  hbspt.forms.create({\r\n\tregion: &#8220;na1&#8221;,\r\n\tportalId: &#8220;455690&#8221;,\r\n\tformId: &#8220;f9f9b768-cabe-45fc-9a1f-6f5420c29126&#8221;\r\n});\r\n<\/div>\n\t<\/div>\n<\/section>\n\n<style>\n .section-materials {\n    background-color: #efefef;\n    max-width: 760px;\n    margin: 0 auto 3em;\n    padding: 0 1em 1.5em 1em;\n    position: relative;\n  }\n\n  .open-form {\n    position: absolute;\n    bottom: -37px;\n    left: 50%;\n    transform: translate(-50%, -50%);\n\n    margin: 0;\n    cursor: pointer;\n    display: inline-block;\n    font-weight: 700;\n    text-align: center;\n    color: #fff !important;\n    border-radius: 3px;\n    border-style: solid;\n    border-width: 1px;\n    padding: 12px 24px;\n\n    background: #60489d;\n    border-color: #60489d;\n    font-size: 12px;\n    line-height: 12px;\n  }\n\n  .open-form.hidden {\n    display: none;\n  }\n\n  .section-materials-header {\n    font-family: 'open_sansbold', sans-serif;\n    padding: 1em 0 0;\n    line-height: 1.5;\n  }\n\t.section-materials-title {\n    font-family: open_sansbold, sans-serif;\n    display: inline-block;\n    font-size: 1.5rem;\n    color: #46bb93;\n    position: relative;\n    background-color: transparent;\n    padding: 0;\n    border: none;\n    margin: 0 30px 0 0;\n\t}\n\n  .section-materials-content {\n    overflow: hidden;\n    height: 168px;\n    transition: all 1s ease;\n  }\n\n  .section-materials-content.open {\n    height: unset;\n  }\n  #hs-form-iframe-0 {\n    width: 100% !important;\n  }\n\n  .section-materials-form {\n    display: block !important;\n  }\n\n  @media (min-width:790px){\n    .section-materials-content {\n      display: flex;\n      justify-content: space-between;\n      align-items: flex-start;\n    }\n    .section-materials-form {\n      width: 100%;\n    }\n    .section-materials-featured {\n      width: 40%;\n      padding-left: 1em;\n    }\n  }\n<\/style>\n\n<script>\nvar openForm = document.querySelector('.open-form');\nvar content = document.querySelector('.section-materials-content');\nopenForm.addEventListener('click', ()=>{\n  content.classList.add(\"open\");\n  openForm.classList.add(\"hidden\");\n});\n<\/script>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O processo de ETL em data warehousing<\/h2>\n\n\n\n<p>De forma simples, o resultado do processo de ETL \u00e9 a consolida\u00e7\u00e3o de dados oriundos de diversas fontes &#8211; chamadas sistemas organizacionais (OLTP) &#8211; em um data warehouse ou data mart. Mas, qual \u00e9 a diferen\u00e7a entre um e outro?<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Data Warehouse x Data Mart<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Um data warehouse \u00e9, como o pr\u00f3prio nome diz, um reposit\u00f3rio central de dados para orientar intelig\u00eancia de mercado. Eles servem como hub que consolida dados de diversos sistemas de origem e armazena o hist\u00f3rico existente para an\u00e1lises e decis\u00f5es de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n<p>O data mart funciona exatamente da mesma forma em termos de escalabilidade e modelagem de dados. Ali\u00e1s, um data mart pode fazer parte de um data warehouse &#8211; ou at\u00e9 mesmo ser considerado um pequeno DW.<\/p>\n\n\n\n<p>Entretanto, ambos diferem-se em suas dimens\u00f5es e complexidade estrutural. Os data marts s\u00e3o uma configura\u00e7\u00e3o espec\u00edfica de armazenamento de dados (data warehousing), que engloba uma determinada \u00e1rea de assunto e oferecem informa\u00e7\u00f5es mais aprofundadas sobre um mercado em espec\u00edfico. Ou seja, \u00e9 um subconjunto do data warehouse, perfeito, por exemplo, para armazenar dados de um departamento.<\/p>\n\n\n\n<p>Os procedimentos que acontecem durante o processo de ETL s\u00e3o fundamentais para estruturar o ambiente de armazenamento. S\u00e3o eles que integram e possibilitam a condu\u00e7\u00e3o dos dados ao DW.&nbsp; Vale frisar que \u00e9 essencial que o processo de ETL seja cuidadosamente planejado para que n\u00e3o comprometa os OLTPs das empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Para isso, \u00e9 preciso escolher a janela de opera\u00e7\u00e3o do ETL de forma precisa, estabelecendo a&nbsp; periodicidade com que os dados ser\u00e3o sincronizados e at\u00e9 mesmo o alcance do processo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Como funciona o processo de ETL?<\/h2>\n\n\n\n<p>O processo de ETL diz respeito \u00e0 divis\u00e3o de atividades e execu\u00e7\u00e3o de 3 etapas lineares para o tratamento de dados: <strong>a extra\u00e7\u00e3o, a transforma\u00e7\u00e3o e a carga<\/strong>. Cada uma dessas etapas tem grande relev\u00e2ncia para o sucesso da transi\u00e7\u00e3o dos dados dos sistemas de origem para outro reposit\u00f3rio de forma limpa, homog\u00eanea e integrada.<br><br>Em resumo, o processo de ETL pode ser representado pelo fluxograma abaixo:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema-1024x488.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-13426\" width=\"512\" height=\"244\" srcset=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema-1024x488.jpg 1024w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema-720x343.jpg 720w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema-285x136.jpg 285w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema-768x366.jpg 768w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/mjv_o_que_e_etl_esquema.jpg 1460w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><br>Confira como funciona a divis\u00e3o do processo de ETL e o que acontece em cada uma das etapas a seguir:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">E &#8211; Extract<\/h3>\n\n\n\n<p>O primeiro est\u00e1gio do processo de ETL \u00e9 destinado \u00e0 coleta de dados e consiste na comunica\u00e7\u00e3o com outros sistemas ou banco de dados SQL para capturar informa\u00e7\u00e3o. Nela, os dados s\u00e3o extra\u00eddos dos OLTPs e encaminhados para uma \u00e1rea de transi\u00e7\u00e3o tempor\u00e1ria (staging area), onde s\u00e3o organizados e convertidos para um formato \u00fanico.<br><br>Essa a\u00e7\u00e3o inicial tem como objetivo homogeneizar as diferen\u00e7as existentes nas informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas de diferentes fontes com base em uma an\u00e1lise feita previamente sobre a relev\u00e2ncia de cada informa\u00e7\u00e3o. Esse processo inicial \u00e9 o que vai permitir que os dados possam ser manipulados nas fases seguintes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">T &#8211; Transform<\/h3>\n\n\n\n<p>Ap\u00f3s a coleta, defini\u00e7\u00e3o e formata\u00e7\u00e3o dos dados a serem inclu\u00eddos no reposit\u00f3rio final, est\u00e1 tudo pronto para que se inicie a etapa de transforma\u00e7\u00e3o, que \u00e9 essencialmente sobre a categoriza\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o desses dados.<br><br>Dados oriundos de sistemas diferentes possuem padr\u00f5es distintos. Por isso, \u00e9 necess\u00e1rio realizar a limpeza dos dados coletados na fase anterior, bem como a cria\u00e7\u00e3o de filtros para agrupar informa\u00e7\u00e3o com base em categorias.<br><br>O processo de transforma\u00e7\u00e3o dos dados deve atender a alguns crit\u00e9rios como <strong>limpeza, padroniza\u00e7\u00e3o e qualidade<\/strong>. Aqui \u00e9 hora de corrigir inconsist\u00eancias e imprecis\u00f5es com o objetivo de consolidar a informa\u00e7\u00e3o obtida.<\/p>\n\n\n\n<p>Parte desse processo \u00e9 chamado de <strong>data mapping<\/strong>, que consiste em indicar em arquivos ou tabelas as correspond\u00eancias entre campos e valores. Dessa forma, os softwares de ETL podem varrer o documento, analis\u00e1-lo e construir relat\u00f3rios de intelig\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n<p>Os filtros usados para tratar dados na fase de transforma\u00e7\u00e3o variam de acordo com a necessidade do neg\u00f3cio. Algumas vari\u00e1veis e procedimentos que ocorrem durante esse processo s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Tamanho e tipo de informa\u00e7\u00e3o<\/li><li>Substitui\u00e7\u00e3o de caracteres estranhos<\/li><li>Corre\u00e7\u00e3o de erros de digita\u00e7\u00e3o<\/li><li>Compara\u00e7\u00e3o fon\u00e9tica para evitar duplicidade<\/li><li>Substitui\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o preenchidos por valores neutros<\/li><li>Unifica\u00e7\u00e3o de unidades de medida<\/li><li>Arredondamento de casas decimais<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>O que se espera ao final dessa etapa \u00e9 a consolida\u00e7\u00e3o de dados com qualidade suficiente para que gere insumos concretos para an\u00e1lise. Tomando como exemplo um departamento de marketing, a ideia \u00e9 que seja poss\u00edvel visualizar elementos como o perfil do consumidor e, com base nisso, direcionar a\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao fim desta etapa, espera-se que esteja definida toda a arquitetura de dados a ser extra\u00edda dos OTLPs, o tipo de informa\u00e7\u00e3o que deve alimentar o ambiente de armazenamento final e a qualidade dos insumos a serem carregados na fase posterior.<\/p>\n\n\n\n<p>A transforma\u00e7\u00e3o dos dados deve ser acompanhada de perto e homologada por especialistas em Data Science e\/ou Business Intelligence, pois j\u00e1 nesta fase deve servir de base para a gera\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios e gr\u00e1ficos que apoiam tomadas de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L &#8211; Load<\/h3>\n\n\n\n<p>Por fim, a etapa final consiste em estruturar os dados para que sejam lidos nas staging areas e enviados para o ambiente de armazenamento escolhido &#8211; seja um data warehouse ou data mart.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse carregamento deve ser feito de forma que a informa\u00e7\u00e3o seja mantida organizada, mapeada e acess\u00edvel, mas esse upload n\u00e3o precisa ser necessariamente realizado em um \u00fanico ambiente. Os dados podem ser depositados em diferentes aplica\u00e7\u00f5es ou na nuvem.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse carregamento \u00e9 programado para ser executado diariamente, geralmente fora dos hor\u00e1rios de pico de uso dos sistemas que v\u00e3o fomentar o data warehouse, \u00e0 exce\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios que exijam a entrada de dados em tempo real.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, \u00e9 importante observar o volume de dados e o tempo a ser extra\u00eddo e transformado para evitar o comprometimento da performance dos sistemas.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao fim da fase de carga, espera-se que o material obtido sirva de insumo para o processo de minera\u00e7\u00e3o de dados, no qual softwares e algoritmos analisam e encontram padr\u00f5es sofisticados, imposs\u00edveis de serem identificados por seres humanos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Como realizar o processo de ETL?<\/h3>\n\n\n\n<p>Como voc\u00ea viu, ETL \u00e9 um processo complexo e detalhado. \u00c9 importante deixar claro tamb\u00e9m que n\u00e3o necessariamente todas as etapas s\u00e3o executadas em apenas um ambiente de tratamento de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao contr\u00e1rio do que pode parecer, isso pode descomplicar as a\u00e7\u00f5es, mas exige cautela redobrada na movimenta\u00e7\u00e3o dos dados e compara\u00e7\u00e3o de tabelas para evitar desvios.<br><br>Para facilitar esse processo, a vasta maioria das empresas utiliza um amplo universo de ferramentas e aplica\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis no mercado para tratar dados. Algumas vantagens de investir em ferramentas&nbsp; para realizar o processo de ETL s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Agilidade de integra\u00e7\u00e3o de dados<\/li><li>Escalabilidade<\/li><li>Seguran\u00e7a operacional<\/li><li>Aumento de desempenho<\/li><li>Garantir a qualidade dos dados<\/li><li>Manuten\u00e7\u00e3o dos metadados<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qual a import\u00e2ncia do ETL na integra\u00e7\u00e3o de dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>O ETL \u00e9 considerado a pe\u00e7a que d\u00e1 \u201cintelig\u00eancia\u201d ao processo de BI e \u00e9 amplamente conhecido como o fator que define as regras da explora\u00e7\u00e3o dos dados no neg\u00f3cio e o elo que possibilita a condu\u00e7\u00e3o de dados ao ambiente final.<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, o processo de extra\u00e7\u00e3o, transforma\u00e7\u00e3o e carga de dados \u00e9 fundamental para qualquer trabalho de intelig\u00eancia de dados, principalmente na integra\u00e7\u00e3o de dados de origens distintas e no tratamento deles sob par\u00e2metros qualitativos &#8211; muitas vezes imposs\u00edveis de serem aplicados na ferramenta de armazenamento inicial.<\/p>\n\n\n\n<p>Por meio desse cruzamento de dados, o ETL permite uma vis\u00e3o hol\u00edstica de todos os pontos de aten\u00e7\u00e3o e vari\u00e1veis envolvidos no processo de decis\u00e3o. Sem isso, seria praticamente imposs\u00edvel validar a qualidade dos dados, diminuindo a confiabilidade deles no processo de tomada de decis\u00e3o de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, \u00e9 poss\u00edvel alimentar data warehouses e data marts com finalidades diferentes simultaneamente, empoderando os processos em todos os setores de uma organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Gostou do nosso conte\u00fado? Entre em <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/contato\/\" target=\"_blank\">contato <\/a>conosco e descubra como podemos ajud\u00e1-lo!<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/conteudo.mjv.com.br\/livro\/design-driven-data-science\" target=\"_blank\"><img decoding=\"async\" data-src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-1024x532.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17644 lazyload\" width=\"512\" height=\"266\" data-srcset=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-1024x532.png 1024w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-720x374.png 720w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-285x148.png 285w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-768x399.png 768w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-1536x798.png 1536w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/email_com_CTA_lancamento_online_design_driven_data_science_Prancheta_1-1-2048x1064.png 2048w\" data-sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 512px; 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