Garantindo a integridade do dados: Uma visão do processo ETL

Nos tempos atuais, a análise de dados se estabeleceu como uma peça fundamental em quase todas as esferas da vida profissional. Antes de embarcar em qualquer jornada de análise de dados, é essencial compreender os objetivos subjacentes e definir claramente as metas a serem alcançadas. Para isso o ETL explora os estágios iniciais de qualquer projeto de análise de dados, destacando a importância da definição de objetivos e da qualidade dos dados na fase inicial, bem como a vitalidade das etapas de transformação e carregamento de dados, final como dito por George Fuechse,  “Garbage in, garbage out”, caso ocorra negligência nesse processo, a análise já está fadada ao fracasso antes mesmo de começar. 

Antes de discutirmos o ETL, é fundamental abordar um conceito inicial em qualquer análise de dados: a definição dos objetivos da análise, incluindo as perguntas que serão respondidas ou as possibilidades que serão confirmadas ou invalidadas.

Na fase de coleta de dados, ocorre a reunião de conjuntos de dados, sejam eles estruturados ou não, provenientes de fontes como dados de terceiros, pesquisas e redes sociais. É importante observar as normas da LGPD se os dados forem sensíveis. Garantir a qualidade e integridade dos dados nesta etapa é crucial, pois erros aqui podem afetar todo o processo de ETL, resultando em análises imprecisas. Uma boa prática é criar um documento para documentar e descrever os dados.

A etapa de transformação é vital na análise de dados, pois resolve diversos problemas potenciais nas bases carregadas anteriormente. Problemas comuns incluem ruídos nos dados, como inconsistências, erros de digitação, valores duplicados ou ausentes e outliers. A limpeza de dados é usada para corrigir essas inconsistências, padronizar e preparar os dados para análise posterior. Podemos resolver a falta de dados criando novas variáveis com agregações matemáticas das variáveis existentes ou enriquecendo os dados com fontes correlatas. O processo de ETL é iterativo, portanto, pode ser necessário revisitar etapas anteriores.

No carregamento dos dados, é critico garantir sua disponibilidade. Após a transformação, os dados são carregados na fonte de armazenamento escolhida, como bancos de dados relacionais (por exemplo, MySQL), não relacionais (por exemplo, MongoDB), nuvem, APIs, etc. O método de carregamento pode variar de acordo com o destino escolhido, levando em consideração a velocidade do carregamento para garantir a integridade e os requisitos de tempo de resposta. O processo pode ser implementado em lote, em tempo real, incremental, offline, autônomo ou agendado. Após o carregamento, é necessário verificar a integridade dos dados no novo local para validar o processo ou, se necessário, repeti-lo. Assim como na coleta, é recomendável criar um documento para garantir a legibilidade do processo por terceiros, transparência e rastreabilidade, documentando todas as etapas e atividades realizadas.

A Extração, Transformação e Carregamento (ETL) representam uma tríade essencial no ciclo de vida da análise de dados. Desde a definição dos objetivos até a garantia da integridade dos dados carregados, cada etapa desempenha um papel crucial na produção de análises precisas e confiáveis. Ao compreender a importância de cada fase e adotar práticas sólidas de gestão de dados, os profissionais podem navegar com confiança pelo complexo mundo da análise de dados, transformando dados brutos em insights valiosos que impulsionam decisões informadas e eficazes.

E é claro que o presente artigo pode conter erros; Afinal trata-se apenas de um relato de alguém que está parando de engatinhar na área e se preparando para andar por si só. Logo caso tenha encontrado algum erro, ou tenha alguma dica/sugestão ao deixar de comentar.