O Que é ETL?

ETL é uma sigla que significa Extração, Transformação e Carregamento (em inglês, Extract, Transform, Load). É um processo de integração de dados que combina dados de diversas fontes em um armazenamento de dados único e consistente que é carregado em um armazém de dados ou outro sistema de destino.

O processo ETL é dividido em três etapas:

1. Extração: Durante a extração, o ETL identifica os dados e os copia de suas origens, de forma que possa transportar os dados para o armazenamento de dados de destino. Os dados podem vir de fontes estruturadas e não estruturadas, incluindo documentos, emails, aplicações de negócios, bancos de dados, equipamentos, sensores, terceiros e muito mais.
2. Transformação: Como os dados extraídos são brutos em sua forma original, eles precisam ser mapeados e transformados para prepará-los para o armazenamento de dados eventual. No processo de transformação, o ETL valida, autentica, desduplica e/ou agrega os dados de formas que tornam os dados resultantes confiáveis e consultáveis.
3. Carregamento: O ETL move os dados transformados para o armazenamento de dados de destino. Esta etapa pode implicar o carregamento inicial de todos os dados de origem ou pode ser o carregamento de alterações incrementais nos dados de origem. Você pode carregar os dados em tempo real ou em lotes programados.

O ETL é um método que automatiza os scripts (conjunto de instruções) que são executados no plano de fundo para mover e transformar os dados. Antes do ETL, scripts eram escritos individualmente em C ou COBOL para transferir dados entre sistemas específicos.

O ETL é usado para mover e transformar dados de múltiplas fontes e carregá-los em vários destinos, como o Hadoop. Quando utilizado com um data warehouse corporativo (dados em repouso), o ETL fornece o contexto histórico completo para a empresa; Ao fornecer uma visão consolidada, o ETL facilita para os usuários corporativos a análise e a criação de relatórios sobre dados relevantes às suas iniciativas; O ETL pode melhorar a produtividade de profissionais analíticos, porque ele codifica e reutiliza processos que movem os dados sem que esses profissionais possuam a capacidade técnica de escrever códigos ou scripts; O ETL evoluiu ao longo do tempo para suportar os requisitos emergentes de integração para coisas como streaming data; As organizações precisam tanto de ETL quanto ELT para unir dados, manter a precisão e fornecer a auditoria necessária para armazenar dados, criar relatórios e realizar análises.

Em resumo, o processo ETL é uma parte importante da estratégia ampla de integração de dados das empresas. Ele permite que as organizações coletam e combinam informações valiosas a partir de diversas fontes para tomar decisões informadas e orientadas por dados.