ETL - Extract, transform & load

ETL (Extract, Transform, Load) é um processo fundamental no mundo dos dados, utilizado para integrar, manipular e preparar informações para análise. Pense no ETL como uma espécie de linha de produção em uma fábrica de informações, onde os dados brutos são coletados, refinados e finalmente entregues em uma forma pronta para ser usada. Este processo envolve três etapas principais:

Extração (Extract): Imagine que você é um chefe de cozinha coletando ingredientes para preparar uma receita. A extração é a fase em que você vai ao mercado e escolhe os ingredientes certos (dados) de várias fontes, como bancos de dados, planilhas, APIs, ou até mesmo coletando informações diretamente da web. O objetivo é garantir que todos os ingredientes (dados) necessários estejam disponíveis e prontos para a próxima etapa.
Transformação (Transform): Agora que você tem os ingredientes, é hora de prepará-los. A transformação é como lavar, cortar, e cozinhar esses ingredientes para que se adequem à sua receita. Aqui, você limpa os dados (remove duplicatas, corrige erros, e trata valores nulos), padroniza-os (por exemplo, convertendo todas as datas para o mesmo formato) e até faz ajustes mais complexos, como combinar ingredientes (agregando dados) para criar novos sabores (novas informações) que serão usadas na análise final.
Carregamento (Load): Finalmente, depois que tudo está preparado, você serve o prato pronto na mesa. O carregamento é quando você coloca os dados transformados no destino final, que pode ser um banco de dados, um data warehouse ou uma ferramenta de BI, onde os dados serão consumidos para criar relatórios, dashboards ou insights. Esse processo pode ser feito de uma só vez (como servir toda a refeição de uma vez) ou de forma incremental (adicionando novos ingredientes conforme necessário).

Durante todo o processo de ETL, são construídos pipelines de dados, que funcionam como esteiras em uma fábrica, movendo os dados de uma etapa para a outra de forma automatizada e eficiente. Um pipeline de dados garante que as informações fluam sem interrupções desde a extração até o carregamento, permitindo que as empresas lidem com grandes volumes de dados de forma organizada e eficaz.

ELT: Uma alternativa ao ETL

Além do ETL, existe uma variação chamada ELT (Extract, Load, Transform). A principal diferença entre ETL e ELT é a ordem das transformações. No ELT, os dados são primeiro extraídos e carregados no destino final, e só então transformados. Essa abordagem é comum em ambientes onde o destino final, como um data warehouse moderno, possui capacidade de processamento robusta para lidar com grandes volumes de dados brutos.

Vantagens do ELT: Permite que grandes volumes de dados sejam carregados rapidamente e transformados conforme necessário, diretamente no data warehouse. Isso é especialmente útil em sistemas de nuvem, como o Google BigQuery ou o Amazon Redshift, que são projetados para processar e transformar grandes conjuntos de dados de forma eficiente.

A escolha entre ETL e ELT depende das necessidades específicas do projeto e da infraestrutura disponível. Para este artigo, o foco será no processo ETL.

Em quais casos se aplica?

O ETL é aplicado em diversos cenários onde há a necessidade de integrar dados de várias fontes e transformá-los para análise. Pense em situações como:

Data Warehousing: Centralizar dados de múltiplas fontes para análise e relatórios.
Business Intelligence (BI): Preparar dados para dashboards, relatórios e análises.
Integração de dados: Unir dados de diferentes sistemas para criar uma visão unificada da informação.
Migração de dados: Transferir dados de sistemas legados para novas plataformas.

Ferramentas mais comuns

Existem várias ferramentas e tecnologias usadas para implementar processos ETL, como:

Python: Muito utilizado com bibliotecas como Pandas para manipulação de dados e SQLAlchemy para interagir com bancos de dados.
Bancos de Dados: PostgreSQL, MySQL e Oracle são frequentemente usados como destino no processo ETL, armazenando os dados que foram preparados.
Pentaho: Uma ferramenta de ETL open-source com interface gráfica que facilita a criação de pipelines de dados, como um robô de cozinha que automatiza várias tarefas.
Apache Airflow: Usado para automatizar e gerenciar processos ETL complexos, como um chefe que gerencia várias cozinhas ao mesmo tempo, garantindo que tudo esteja funcionando perfeitamente.
Databricks: Plataforma baseada em Apache Spark, ideal para execução de pipelines em grandes volumes de dados, especialmente em ambientes de Big Data, como uma cozinha industrial preparada para produzir em larga escala.
Talend: Ferramenta de ETL com interface gráfica, suportando uma ampla variedade de conectores para extração e carregamento de dados.
AWS Glue: Serviço de ETL totalmente gerenciado, integrado ao ecossistema da AWS, facilitando a preparação de dados para análise.
Microsoft Azure Data Factory: Ferramenta de integração de dados em nuvem que permite criar, agendar e monitorar pipelines ETL para mover e transformar dados em grande escala, como uma linha de produção automatizada.