Business Intelligence: a importância do processo de ETL

Por Roberto Marcio

Hoje, com o volume de informações que são enviadas diariamente, muitas empresas ficam com dúvidas em relação às estratégias de comunicação e de vendas.. Pensando nesta dor do mercado, empresas como a Info4 criaram soluções e têm ajudado grandes companhias a entenderem o perfil e o comportamento de seus clientes, o que tem revolucionado o modo de utilizar a inteligência de dados nas estratégias de tomada de decisão. O uso correto do Business Intelligence e suas ferramentas, comprovadamente trazem bons resultados para as corporações.

Ter os dados em mãos para organizar a sua estratégia, é fundamental. Um dos recursos é o ETL (em português: Extração, Transformação, Carregamento), uma plataforma que é utilizada para combinar dados de diversas fontes e, a partir disso, construir a chamada Data Warehouse (DW), onde num complexo processo os elementos de um sistema-fonte são transformados em um formato que pode ser analisado em uma base e assim transferido para um outro armazém ou outro sistema.

Em resumo: ETL pode ser considerado o “cordão umbilical” que une e possibilita a condução dos dados ao DW.

O processo de extração de dados e suas atividades:

Segundo o IGTI Blog, as etapas do processo de levantamento e tratamento dos dados ocorrem da seguinte maneira: o processo de ETL hoje é considerado um dos processos mais importantes dentro de um projeto de BI. É uma das fases mais críticas. É onde fica a inteligência. É onde são definidas e implementadas as regras referentes ao negócio. Veja os três passos para compreender como se dá o percurso dos dados até a sua real utilização: 

EXTRAÇÃO: fase em que os dados são extraídos dos OLTPs (On-line Transaction Processing) e conduzidos para a staging area (área de transição ou área temporária), onde são convertidos para um único formato. Os OLTPs são os sistemas transacionais, ou seja, os sistemas operacionais das organizações. São utilizados no processamento dos dados de rotina que são gerados diariamente através dos sistemas das empresas e dão suporte às funções de execução do negócio organizacional.

TRANSFORMAÇÃO: É nesta etapa que realizamos os devidos ajustes, podendo assim melhorar a qualidade dos dados e consolidá-los, sejam eles provenientes de duas ou mais fontes.

CARGA: Consiste em fisicamente estruturar e carregar os dados para dentro da camada de apresentação seguindo o modelo dimensional.

As ETLs e suas utilizações mais populares:

Ferramentas centrais de ETL e ELT trabalham em conjunto com outras ferramentas de data integration e com outros vários aspectos do gerenciamento de dados – como data quality, data governance, virtualização e metadados. As utilizações populares de hoje incluem, de acordo com a SAS::

ETL e usos tradicionais – ETL é um método comprovado com o qual muitas empresas contam todos os dias – como varejistas, que precisam olhar os dados de vendas regularmente, ou operadoras de saúde procurando por um quadro preciso de seu uso.

ETL com big data: transformações e adaptadores – Vence quem conseguir o maior número de dados. Embora isso não seja, necessariamente, uma verdade, ter acesso fácil a um amplo escopo de dados pode dar às empresas uma vantagem competitiva.

ETL para hadoop e mais – O ETL evoluiu para oferecer suporte à integração entre muito mais que data warehouses tradicionais. Ferramentas avançadas de ETL podem carregar e converter dados estruturados e não-estruturados no Hadoop.

ETL e acesso aos dados self-service – Data preparation self-service é uma tendência de rápido crescimento que coloca o poder de acesso, mistura e transformação de dados nas mãos dos usuários organizacionais e outros profissionais não-técnicos.

ETL e data quality – O ETL e outras ferramentas de data integration – utilizadas para limpar, perfilar e auditar dados – garantem que os dados sejam confiáveis.