Movimentação, Integração e Qualidade de Dados
O desafio de se trabalhar a
confiabilidade dos dados
A Capacidade Analítica avançou bastante nos últimos anos, surgimento de ferramentas de datalake e data warehouse na núvem, contribui para esses avanços. Ao falarmos de Analytics Avançada, não podemos deixar de mencionar dois grandes processos, ETL (extract, Transformation e Load) e a adoção do ELT (Extract, load e Transformation) sendo esse cada vez mais frequente. Se por um lado o ETL é o meio tradicional de transformação de dados, responsável por cuidar da extração de dados de fontes externas, transformar os dados para atender às necessidades do negócio e da solução e pela carga de dados dentro de repositórios ou para demandas de importação e exportação. O ELT é considerado a modernização do processo de ETL, pois ao contrário do ETL, a transformação de dados ocorre logo após a coleta e carregamento das informações.
Qual abordagem escolher?
ETL e ELT resolvem as mesmas necessidades. Afinal as empresas precisam coletar, processar e analisar grandes volumes de dados diariamente. Essas informações precisam ser limpas, fáceis de gerenciar e prontas para análises.
ETL
Operações complexas em um único diagrama;
Processa dados enquanto ainda estão sendo carregados para o destino;
Requer despesas extras de hardware.
ELT
Exige menos tempo e recursos no Sistema Fonte;
Processo mais ágil para o carregamento e o processamento de dados;
Processo construído para grandes volumes e diversas fontes de dados, estruturado e não estruturados.
Aplicações e benefícios
A aplicação do ETL ou ELT ocorre em projetos e/ou demandas de Data Lake, Data Warehouse, Data Mapping e para importação e exportação de dados. Ao contrário do que muitas pessoas pensam esses processos não são usados apendas em demandas de BI, mas sim em qualquer projeto que necessite de transformação de dado, aplicação de regras e exportação e importação de bases de dados com grande volumetria.
Como falamos, por se tratar da base de todos os tratamentos com dados, todas as empresas, de qualquer segmento, podem se beneficiar de um correto uso dessas disciplinas. Por menor que seja a empresa, ela terá que realizar a movimentação de dados ou internamente entre suas áreas ou para se conectar com stakeholders, além de garantir uma qualidade mínima dos dados para que a empresa continue atendendo seus clientes corretamente.