ETL é uma abordagem que utiliza tipos de integração de dados em três etapas: extração, transformação e carregamento. São usados para realizar combinações de dados de fontes diversas. No processamento, os dados são extraídos de uma ou mais fontes, transformados em um formato onde podem ser analisados e armazenados dentro de outro sistema.

Com a era do streaming de dados é possível coletar e analisar dados em tempo real por meio de análises das transmissões. Nisso é possível acompanhar o comportamento dos dados e a sua evolução dentro de um contexto.

Se a sua empresa deseja evoluir na área de ciência de dados, é importante se atentar aos conceitos de automação de ETL e implementá-las em seus processos.

Para prosseguirmos com o conteúdo é necessário esclarecer a Implementação do processo ETL ocorre em três etapas.

A sigla ETL pode ser dividida em três fases que implementam todo o processo.
1. E – Extração
2. T – Transformação
3. L – Carregando (Loading)
Processo de automação de ETL

Neste artigo, vamos trazer diferentes tipos de ferramentas de automação de ETL, cada uma delas depende do objetivo do negócio.

● Xplenty

A plataforma Xplenty oferece uma interface visual simples e intuitiva para construir pipelines de dados com um grande número de entradas e destinos.

A lista de sistemas de armazenamento de dados inclui:  MongoDB,  MySQL,  PostgreSQL,  Amazon Redshift, Google Cloud Platform, Facebook,  Salesforce , Jira, Slack, QuickBooks e dezenas de outros.

Escalabilidade, segurança e excelente suporte ao cliente são mais algumas vantagens do Xplenty. Por exemplo, o Xplenty tem um novo recurso chamado Criptografia em Nível de Campo, que permite aos usuários criptografar e descriptografar campos de dados usando sua própria chave de criptografia.

● Talend Data Integration

É uma solução de integração de dados ETL de código aberto. A plataforma Talend é compatível com fontes de dados locais e na nuvem e inclui centenas de integrações pré-construídas.

Existe disponível a versão do código aberto do Talent, onde possuem recursos suficientes, mas a sua versão paga inclui ferramentas e recursos adicionais para design, produtividade, gerenciamento, monitoramento e governança de dados.

● FlyData

É uma plataforma de integração de dados real-in-time disponível na nuvem, onde suporta a replicação de dados de variadas fontes, como por exemplo, Amazon Redshift, Snowflake e S3.

O FlyData tem uma diferenciação de produto clara no tempo que leva para configurar a replicação de dados e na velocidade com que é capaz de executar a replicação de várias linhas de dados. FlyData é altamente recomendado para qualquer empresa que preza pela velocidade e confiabilidade na integração de dados, como o e-commerce.

● Oracle Data Integration

Mais conhecido como ODI, é uma solução abrangente de integração que faz parte do ecossistema de gerenciamento de dados da Oracle. Isso torna a plataforma uma escolha mais inteligente para os usuários de aplicativos Oracles, como exemplo, Hyperion Financial Management e Oracle E-Business Suite.

● Fivetran

É uma solução ETL baseada em nuvem que oferece suporte à integração de dados com data warehouses Redshift, BigQuery, Azure e Snowflake.

Um dos maiores benefícios do Fivetran é a variedade de fontes de dados, com cerca de 90 fontes SaaS possíveis e a capacidade de adicionar suas próprias integrações personalizadas.

● AWS GLUE

É um serviço ETL gerenciado pela Amazon Web Services que se destina a grandes volumes de dados e cargas de trabalho analíticas. Como uma oferta de ETL de ponta a ponta totalmente gerenciada, o AWS Glue tem o objetivo de aliviar as cargas de trabalho de ETL e se integra bem ao restante do ecossistema da AWS.

O AWS Glue não tem servidor, o que significa que a Amazon provisiona automaticamente um servidor para os usuários e o desliga quando a carga de trabalho é concluída. O AWS Glue também inclui recursos como agendamento de trabalho e “endpoints do desenvolvedor” para testar scripts do AWS Glue, melhorando a facilidade de uso da ferramenta.

Fique atento!

É importante assegurar uma escolha de ferramenta que se enquadre dentro dos seus objetivos de negócios e que não haja barreiras na implementação e integração dos dados, trazendo assim uma visão mais consolidada aos dados e gerando melhores visões de negócios.

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