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Artigo 11 min read

O que é ETL e o que ele pode fazer pelo seu negócio?

Por Zendesk

Última atualização em 26 junho 2023

O que é etl

Saber o que é ETL é um grande passo para transformar a tomada de decisão de um negócio. Por reunir dados e transformá-los em informações úteis e valiosas, esse tipo de software é o braço direito de qualquer gestor.

O ETL é um software que tem por objetivo extrair dados de variados sistemas, fazer sua transformação de acordo com a necessidade da empresa e, por fim, carregá-los em um lugar de armazenamento (Data Warehouse).

Continue a leitura e confira neste guia completo: o que é ETL e para que serve, principais ferramentas, benefícios, processos e dicas de aplicação no dia a dia da empresa.

O que é ETL?

A sigla utilizada se refere ao termo em inglês Extract Transform Load. O que significa ETL em tradução literal para o português é Extrair, Transformar e Carregar.

O que é ETL e para que serve?

Abreviatura do termo Extract Transform Load, ETL, é um sistema que tem a capacidade de ler diferentes formatos de arquivos e tipos de dados e transportá-los de um ambiente para outro. Ele serve para consolidar dados de origens diferentes e entregá-los a um novo sistema.

Além disso, pode ser utilizado quando uma empresa faz a troca de sistemas antigos por novos.

Companhias que pretendem fazer importação, transformação e exportação de dados de um ambiente para o outro precisam saber o que é ETL. Afinal, ele ajuda a reunir todos os dados de um negócio, contribuindo para uma tomada de decisões mais assertiva e ágil.

Leia também: Entenda como a cultura data-driven pode impulsionar as vendas da sua empresa

Quais os processos de ETL?

Para saber o que é ETL é preciso entender os seus processos que, basicamente, são:

  1. Extração
  2. Transformação (ou limpeza)
  3. Carga de dados (ou entrega)

Extração

O primeiro processo de ETL é a extração dos dados dos seus sistemas originais (Data Sources ou Sistemas Operacionais). 

Nesta fase, esses dados são extraídos e transferidos para um ambiente Data Warehouse, local onde podem ser trabalhados pelo sistema ETL de maneira independente.

Transformação

Na segunda parte do processo de ETL os dados são transformados e ajustados conforme a necessidade.

Sobre esses dados podem ser atribuídas diferentes regras que ajudam a melhorar a sua qualidade.

Um dos propósitos desta etapa é combinar dados de diferentes fontes, de modo que possam ser enviados para um mesmo sistema, ainda que tenham vindo de plataformas diferentes.

Carga de dados

Por fim, o último processo de ETL consiste na carga dos dados transformados, ou seja, na entrega dos dados consolidados ao sistema de destino.

Aproveite e aprenda mais: Dados e agilidade unidos pela experiência do cliente

Qual a finalidade dos sistemas ETL?

Os sistemas ETL têm por finalidade integrar dados gerados por diferentes sistemas. A função dos sistemas ETL é extrair dados de origens diferentes, transformá-los de modo que possam ser consolidados e enviá-los a um Data Warehouse (armazém de dados) ou Data Mart (subconjunto de dados de um Data Warehouse).

Qual a importância do ETL?

Ao saber o que é ETL, entende-se se tratar de um sistema que ajuda a consolidar dados que podem servir como base em tomadas de decisões.

Quando um sistema ETL é usado com um Data Warehouse, é possível ter um histórico completo de todos os dados que foram gerados por uma empresa.

O ETL também contribui para a criação e elaboração de relatórios relevantes para o planejamento estratégico e a área de Business Intelligence (BI), visto proporcionar uma visão ampla e consolidada de tudo o que foi gerado.

Dica de leitura: O que é análise e interpretação de dados + a importância nos negócios!

Como o ETL é usado?

O ETL trabalha em conjunto com outras ferramentas de integração e de gerenciamento de dados, tais como de data governance e de data quality. Do ponto de vista da aplicação, os sistemas de ETL são utilizados das seguintes formas:

  • Usos tradicionais
  • Com Big Data para transformação e adaptação
  • Para Hadoop 
  • Para acesso aos dados self-service
  • Com Data Quality
  • Com metadados

Usos tradicionais

Um sistema ETL pode ser utilizado por empresas de variados segmentos que querem avaliar os seus dados regularmente.

Ao descobrir o que é ETL, entende-se também que esse sistema pode ser utilizado para migrar os dados de um negócio de um sistema obsoleto para outro mais moderno, bem como para fazer a fusão entre empresas.

Com Big Data para transformação e adaptação

O ETL também pode ser utilizado para transformar e adaptar o Big Data de um negócio, dando a essa empresa uma importante vantagem competitiva com a extração mais rápida de dados.

Para Hadoop

Soluções de ETL avançadas também contribuem para o carregamento e a conversão de dados no Hadoop, estrutura de software open-source utilizada para armazenamento massivo de dados, sejam eles estruturados ou não.

Para acesso a dados self-service

O conceito de dados self-service é dar acesso rápido e fácil profissionais não técnicos a diversos dados.

No caso, o ETL otimiza esse processo de preparação dos dados, entregando respostas mais rapidamente e, com isso, aumentando a produtividade das equipes.

Com Data Quality

Quando integrado a um Data Quality, bem como a outras soluções de integração de dados (data integration), o ETL contribui para garantir dados ainda mais confiáveis.

Com metadados

O ETL também pode ser vinculado aos metadados, que são informações acrescidas aos dados que auxiliam no entendimento da sua origem, quais impactos podem causar, para quais aplicações servem etc.

Aproveite e leia também Análise de CRM: use os dados para tomar decisões

Quais as principais ferramentas de ETL?

As ferramentas de ETL mais conhecidas e usadas no mercado são: Oracle Data Integrator (ODI); Informatica; IBM Infosphere Datastage; Pentaho Data Integration; SAP Business Objects Data Services; Denodo Platform; e Talend Open Studio. Algumas delas possuem versões pagas e gratuitas, como a Talend.

Confira mais informações sobre cada uma delas! Invista tempo para pesquisar com calma e entender qual atende melhor às suas necessidades e preferências da equipe de Business Intelligence (BI).

1. Oracle Data Integrator (ODI)

Essa plataforma de ETL foi desenvolvida com foco nas grandes empresas que necessitam lidar com um alto volume de dados diariamente. Logo, é robusta e engloba todos os requisitos de integração de dados.

O Oracle Data Integrator carrega os dados em um Data Warehouse e possui interface com boa experiência do usuário, fornecendo elementos visuais que facilitam o uso. Além disso, conecta aplicativos rapidamente, identifica de modo automático dados problemáticos e não precisa de servidor intermediário para transformar os dados.

Ou seja: ajuda ainda a diminuir os custos com softwares. O ODI é indicado para quem já utiliza sistemas Oracle.

2. Informatica

A ferramenta Informatica possui o CLAIRE®, mecanismo de inteligência artificial e machine learning, que realiza ETL com qualquer tipo, padrão e complexidade de dados. Um destaque é que ela oferece planos flexíveis, que são pagos de acordo com o consumo.

Considerada uma das líderes globais em gestão de dados na nuvem, integra diversas ferramentas, como Oracle e SQL, suporta ambientes em nuvem ou locais (on premise) e conta com processos agile.

A interface é intuitiva e rápida e fornece materiais gratuitos com treinamentos para variados níveis profissionais.

3. IBM Infosphere Datastage

A ferramenta de ETL da IBM suporta alto volume de dados no carregamento e entrega informações de alta qualidade. Com foco em empresas de grande porte e em Big Data, oferece opções de governança de dados, integração em tempo real com outras plataformas e tipos de dados e framework com excelente performance de processamento paralelo.

E mais: é compatível com vários servidores, como Windows, Linux e Intel, e plataformas Google, Oracle, Azure etc.

4. Pentaho Data Integration

O sistema Pentaho Data Integration possibilita a migração de dados de bancos de dados distintos, carregando alto volume de dados em tempo real.

É uma ferramenta robusta e completa, com funcionalidades diversas, como criação de pipeline de dados, migração até a nuvem, processamento por Big Data, integração com outras plataformas (como Analytics e força de vendas) etc.

5. SAP Business Objects Data Services

O SAP Business Objects Data Services oferece uma gestão de informação completa e flexível. Inclui recursos como ótimos relatórios de análise, qualidade de dados e perfilagem, uso de scripts pré-definidos com transformações mais complexas.

Confira outras funcionalidades do SAP:

  • acesso universal de dados: integração de metas e fontes de dados (SAP e de outros fornecedores) com conectores nativos integrados;
  • processamento de dados de texto nativo: significado de dados de texto não estruturados;
  • interface intuitiva e fácil de manusear;
  • dashboard simples e completo;
  • unificação de dados na nuvem, no Big Data e on premise;
  • manutenção simplificada.

6. Denodo Platform

Considerada um dos melhores sistemas de ETL, a Denodo Platform é flexível e consegue migrar dados para a nuvem ou Data Warehouses e Data Lakes, sem impactar o andamento da empresa.

Um dos seus diferenciais é a rapidez que os dados são encontrados e utilizados, além da agilidade do provisionamento de dados por replicação de dados reduzida, com segurança e governança em vários sistemas.

Com variadas opções de funcionalidades, essa plataforma oferece aulas gratuitas com instrutores e em laboratórios práticos para o usuário dominar os recursos e extrair informações de alta qualidade para o negócio. 

7. Talend Open Studio

Uma das ferramentas mais usadas no mercado é a Talend Open Studio. Com versões pagas e gratuitas, ela realiza todo o processo de ETL de ponta a ponta, realizando também migrações, profiling e gerenciamento de dados.

São mais de 900 recursos e funcionalidades inseridas na plataforma, que se integram com uma imensa variedade de fontes de dados.

A boa notícia é que a versão gratuita é considerada bastante completa, mas, na alternativa paga, os usuários podem obter mais funções, como governança de dados e gestão de dados e produtividade.

Exemplos de ETL na prática!

Confira exemplos de ETL aplicados em determinados setores. A ideia é que você entenda o conceito e suas diversas formas de aplicação para adaptar o uso do sistema às necessidades do seu negócio.

O ETL pode ser usado para prever tendências do mercado, analisar produtividade de equipes, entender o comportamento de compra do cliente, avaliar suas vendas, verificar quais produtos e serviços vendem mais ou menos, descobrir sazonalidades, entre muitas outras finalidades.

Entenda melhor como aplicar o ETL em diversos segmentos.

Comércio 

Os donos de comércios tanto de varejo quanto de atacado podem usar a coleta, transformação e análise de dados para descobrir como funciona o comportamento de compra do seu cliente, quais são suas preferências e necessidades, quais soluções vendem mais, se há sazonalidade de algum produto/serviço, gerenciar o estoque, entre outros.

De modo geral, é possível analisar a satisfação dos clientes e seus hábitos e ainda acompanhar a performance das equipes com a integração de dados de diversos sistemas, como o ERP e CRM.

Serviços financeiros

As empresas que trabalham com serviços financeiros geralmente lidam com alto volume de dados diariamente. 

O ETL pode ser usado para entender o comportamento do consumidor, gerenciar riscos, otimizar serviços oferecidos, fazer melhorias no site e aplicativo, acompanhar inadimplências, etc.

Serviços de tecnologia

Empresas que oferecem qualquer tipo de serviço de tecnologia, como softwares e aplicativos, podem implementar um sistema de ETL para acompanhar desde o desenvolvimento de plataformas ou funções até pós-venda.

Ou seja, é possível monitorar dados valiosos sobre os clientes, as vendas, as tendências de mercado e as oportunidades de negócios.

O que é ETL em BI?

O ETL é o principal pilar do Business Intelligence. O BI só acontece se houver análise de dados e, para isso, o processo de coletar, transformar e carregar é essencial.

O ETL, por exemplo, importa dados de variados sistemas que não possuem padronização de preenchimento de dados. Logo, o processo precisa criar alguma lógica que entenda as fontes de dados e ofereça-os organizados: o software precisa entender que a coluna de data é de data, de produto é produtos e assim por diante.

O processo de ETL compreende essas informações e descarta o que for duplicado ou desnecessário, limpando a base para que os dados fiquem mais claros e objetivos.

Com o dashboard do sistema organizado e composto por dados relevantes é analisado por profissionais de BI, que geram insights a partir dos números para orientar ações, campanhas e tomadas de decisões.

Como funciona o ETL?

Por fim, para entender o que é ETL é importante compreender que seu funcionamento está relacionado a outras técnicas, funções e processos de integração de dados.

Algumas delas são SQL (Structured Query Language, ou Linguagem de Consulta Estruturada); Data Mapping (mapeamento de dados); scripts (conjunto de instruções); Data virtualization, Virtualização de dados, entre outras. 

E já que estamos falando de análise de dados, o Zendesk Explore pode ajudar! Afinal, essa ferramenta contribui para que você aprimore a experiência dos seus clientes utilizando os dados gerados como base para suas estratégias.

Experimente o Zendesk Explore. Faça um teste grátis!

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