Como implementar processo de ETL eficiente
O processo de ETL é uma peça fundamental para transformar dados brutos em insights acionáveis, pois tem um papel essencial para construir pipelines de dados. Por isso, a implementação de um processo de ETL precisa seguir uma série de regras e boas práticas para garantir a qualidade dos dados. Neste artigo vamos discutir os principais componentes e estratégias com foco na otimização do ETL.
O que é ETL?
Falamos de extração, transformação e carga (ETL) quando é aplicado um processo de transferência de dados de variadas fontes para um sistema de armazenamento, data lake ou data warehouse, com isso se divide em três etapas:
Passos para implementar processo de ETL
1. Defina os objetivos
A primeira etapa para implementar um processo de ETL é ter objetivos que sejam mensuráveis e alinhados com as metas estratégicas da empresa.
- Quais perguntas de negócios você deseja responder? Quais métricas que vão poder medir o desempenho? Quais insights precisam gerados?…
Quando você define esses objetivos, você cria um guia estratégico para identificar as principais fontes de dados e os resultados que serão esperados. Isso prioriza os esforços e faz que os pipelines de ETL tenham foco em apenas atender as necessidades dos negócios.
2. Mapeie as fontes de dados
Nesta etapa você irá identificar de onde os dados vêm e para onde eles irão, incluindo informações sobre: fontes, tipos (relacionais, não relacionais, arquivos, web, API’s), formatos (XML, JSON…), locais (nuvem, locais, servidores) e esquemas. Para os destinatários você deve considerar data warehouse, data lakes ou ferramentas de BI (Business Intelligence) onde os dados serão armazenados.
Durante esta etapa você deve questionar assertivamente para garantir uma melhor compressão.
- De onde os dados estão sendo extraídos? (ex: banco de dados, api, sistema legado?)
- Quais transformações necessitam serem aplicadas? (ex. Agregação, normalização, formatação?)
- Qual será a frequência da atualização dos dados? (ex. Tempo real ou em lotes)
Você conseguindo responder essas perguntas vai ter uma visão holística da origem e do destino dos dados, onde vai ajudar na antecipação de possíveis desafios que possam surgir, como integrações complexas ou dados inconsistentes.
3. Planeje a transformação dos dados
Aqui é necessário saber como os dados serão manipulados, limpos e integrados para atender às necessidades do negócio. Deve-se incluir as etapas, lógicas, regras e funções aplicadas ao longo do pipeline.
Exemplos de transformação de dados mais comuns:
Quando realizar a implementação é importante fazer uma documentação do processo explicando a lógica por trás de cada manipulação, mencionando como as alterações atendem aos requisitos e padrões. Exemplo:
- “Agrupamos os dados de vendas por região para gerar relatórios gerenciais.”
- “Removemos registros duplicados para evitar distorções nas análises.”
- “Convertemos datas para o formato ISO para manter a consistência em sistemas internacionais.”
4. Realize a configuração do carregamento
Aqui você irá definir como os dados serão carregados no destino garantindo que sejam armazenados de forma organizada e que fiquem disponíveis para o uso de análises. Há dois tipos de abordagens para o carregamento de dados: Incremental e o completo.
- Incremental: utiliza apenas os dados que são novos ou atualizados para ser carregados no destino, tornando-se uma boa escolha para cenários com grandes volumes de dados.
- Completo: substitui o conjunto de dados por completo no destino a cada execução; usa-se essa abordagem para situações que seja necessário garantir que os dados estejam sincronizados ou com auditorias periódicas.
É importante realizar o planejamento de carregamento dos dados, considerando programar em horários com menor tráfego para evitar impacto no desempenho nos sistemas. Por exemplo, em operações de produção, carregar os dados fora do horário comercial pode ser uma escolha estratégica para garantir eficiência. Você pode configurar pipelines para o carregamento através da ferramenta de ETL Talend.
5. Realize o monitoramento de forma constante
Após o ETL estar em funcionamento é preciso que ele seja acompanhado para garantir a confiabilidade e bom desempenho no decorrer do tempo, pois um pipeline de ETL é dinâmico e está sujeito a mudanças nos dados de origem, volume de informações e demandas de negócios. Se você não realizar o devido monitoramento, problemas como falhas no carregamento, erros em transformações de dados ou atrasados podem passar despercebidos.
Aqui estão as principais ações para monitorar e otimizar continuamente:
- Estabeleça sistemas de monitoramento: Configure ferramentas que rastreiem todas as etapas do pipeline ETL. Os sistemas de logs e alertas automatizados permitem que problemas sejam detectados rapidamente, reduzindo o tempo de inatividade.
- Implemente alertas para falhas críticas: Por exemplo, você vai configurar notificações para casos de quebra no fluxo de dados, inconsistências detectadas ou falhas de conexão com sistemas de origem ou destino.
- Utilize dashboards de monitoramento: Ferramentas como Qlik Sense ou Power BI podem ser usadas para visualizar o desempenho em tempo real. Onde você pode acompanhar métricas importantes: como tempo de execução, volume de dados processados e taxas de erro.
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Conclusão
Implementar um processo ETL eficiente é um passo importante para qualquer organização que deseje aproveitar ao máximo seus dados. Seguindo este guia, você terá uma base sólida para criar pipelines otimizados e confiáveis, prontos para atender às demandas do seu negócio.
Agora que você conhece o passo a passo, que tal colocar a mão na massa? Se ficou com dúvidas ou deseja um suporte técnico, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou pelo whatsapp (21) 99146-6537
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