Movimentação, Integração e Qualidade de Dados


O desafio de se trabalhar a confiabilidade dos dados

Ao falar de Analytics Avançada, o ETL (Extratct, Transformation e Load) representa um dos processos mais importantes. É ele o 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. Sem o ETL, os dados perdem qualidade e se tornam menos confiáveis.

Como conduzimos as 3 etapas do ETL:


Extração

A primeira etapa envolve a 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 desta etapa 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.

Processos e Aceleradores

Agora é o momento de enviar os dados para o ambiente de armazenamento, de forma que eles sejam mantidos organizados, mapeados e acessíveis. É importante destacar que não necessariamente o armazenamento ocorre em um único ambiente. Dependendo da infraestrutura de TI e dos objetivos da empresa, é possível carregar os dados em diferentes aplicações, internamente ou na nuvem.

Aplicações e benefícios


A aplicação do ETL ocorre em projetos e/ou demandas de Data Warehouse, Data Mapping e para importação e exportação de dados. Ao contrário do que muitas pessoas pensam, o processo de ETL não é usado apenas 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.

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