A importância do ETL para o Business Intelligence

Por: Eduardo Viana

Quem trabalha com Business Intelligence (BI), em algum momento, já teve sua atividade simplificada apenas como “criador de relatórios e dashboards”.

Bem, normalmente respondo esse questionamento usando o exemplo do iceberg, onde àqueles que navegam em alto mar só enxergam seu cume (dashboard), mas que na verdade, seu maior volume encontra-se debaixo d'água (transformação dos dados).

No desenvolvimento de um dashboard gastamos mais tempo trabalhando na base de dados, que será usada como fonte. Essa etapa do trabalho é chamada de ETL.

Então, o que significa ETL?

Extrair, transformar e carregar, em inglês extract, transform, load. ETL é o processo usado para extrair dados – das mais variadas fontes –, transformar e carregá-los em vários destinos, como um data warehouse ou data lake. Com isso, é possível analisar os dados para impulsionar a tomada de decisões nos negócios.

Por que o processo de ETL é importante?

O potencial do processo de ETL para extrair e integrar dados de diversos sistemas de origem, incluindo todos os sistemas da companhia, representa menos problemas com os indicadores, já que nessa etapa são tratados e analisados todos os dados, o que gera mais oportunidades para aproveitar o self-service analytics.

De forma resumida, trata-se de uma maneira rápida, flexível e automatizada de agregar diversos dados em diferentes formatos e prepará-los para análise.

Etapas do processo de ETL

Extrair

A coleta de dados automatizada aumenta o desempenho e fornece insights valiosos de forma rápida. Durante o processo de extração, é possível coletar dados estruturados e não estruturados de múltiplas fontes e em diferentes formatos, como JSON, XML, bancos de dados informais, sites rastreados e etc.

Transformar

A transformação reúne diferentes tipos de dados e os armazena de acordo com os formatos necessários para permitir o uso em toda a organização.

A limpeza de dados é outro ponto crucial para a transformação e inclui a eliminação de duplicatas, nulos e espaços em branco, além da alteração do tipo e volume das informações.

Carregar

O carregamento inclui a gravação de dados processados, seja num data warehouse ou data lake, no local ou na nuvem. Através do processo contínuo de ETL, com o registro de novos dados, as empresas podem escolher entre substituir informações existentes ou incluir novos registros de forma incremental.

É isso. Espero ter ajudado a entender um pouco mais sobre o processo de ETL.

No próximo artigo, falarei um pouco sobre quais as ferramentas que podem te auxiliar nesse processo rumo a transformação da gestão orientada a dados.

Segue a gente no Instagram, LinkedIn e Youtube pra ficar por dentro dos conteúdos. Também estamos no TikTok e no Spotify!

Fale AGORA com um especialista de BI!

WhatsApp Wiser Telegram Wiser