À medida que o universo de dados cresce exponencialmente, empresas e organizações enfrentam o desafio de transformar dados brutos em informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas. Nesse cenário, as estratégias de ETL (Extract, Transform, Load) desempenham um papel crucial no processo de preparação de dados para análise.
Ao longo dos anos, diversas abordagens surgiram, cada uma com suas características distintas e aplicabilidades específicas. Neste blog, exploraremos o histórico e os motivadores por trás das diferentes estratégias de ETL – ETL, ELT e FTFL – e apresentaremos casos reais de aplicação para ajudá-lo a escolher a melhor abordagem para o seu projeto de dados.
Extração, Transformação e Carregamento (ETL)
A estratégia ETL (Extração, Transformação, Carregamento) surgiu em um cenário em que bancos de dados tradicionais dominavam e as capacidades de processamento eram limitadas. Nessa abordagem, os dados eram extraídos de várias fontes, passavam por transformações complexas e, finalmente, eram carregados em um data warehouse ou banco de dados analítico otimizado para consultas.
1. Extração: A etapa de Extração é o ponto inicial do processo ETL, onde os dados são coletados de várias fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs, sistemas de terceiros e outras origens de dados. Essa extração pode ser realizada de diferentes maneiras, incluindo extração completa, que recupera todos os dados em cada execução, ou extração incremental, que busca apenas os dados que foram modificados ou adicionados desde a última execução do processo ETL.
2. Transformação: Após a Extração, os dados são submetidos à etapa de Transformação. Nessa fase, os dados brutos passam por uma série de operações que visam limpar, validar, padronizar e enriquecer os dados, tornando-os mais adequados para análise. As transformações podem incluir a correção de erros, a remoção de duplicatas, a agregação de informações, a criação de chaves de identificação e outras manipulações de dados.
3. Carregamento: Na etapa final, os dados transformados são carregados no destino, como um data warehouse ou data mart. O carregamento pode ser realizado de diferentes maneiras, como a substituição completa da tabela de destino (carga total), a atualização de registros existentes e a inserção de novos registros (carga incremental). O objetivo é garantir que os dados preparados estejam disponíveis para análises e relatórios dentro do destino escolhido.
Motivação e Casos de Uso: A estratégia de ETL é amplamente utilizada em projetos de BI e Data Analytics devido à sua abordagem sistemática e controlada para o processamento de dados. Essa estratégia é especialmente útil quando é necessário consolidar dados de várias fontes, garantir a qualidade e integridade dos dados e prepará-los para análises complexas.
O ETL é adequado para cenários em que os dados precisam ser processados e transformados antes de serem analisados, como em relatórios de negócios, painéis de controle, análises de tendências e tomada de decisões estratégicas.
Desafios e Considerações: A estratégia de ETL pode ser intensiva em termos de recursos, especialmente em projetos que lidam com grandes volumes de dados ou com fontes de dados distribuídas. A extração, transformação e carregamento de grandes conjuntos de dados podem levar a tempos de processamento mais longos, e é fundamental considerar a escalabilidade dos sistemas para atender aos requisitos de desempenho.
Extração, Carregamento, Transformação (ELT)
Com o surgimento de sistemas distribuídos e a explosão de dados não estruturados, a abordagem ELT ganhou popularidade. A estratégia de ELT (Extração, Carregamento, Transformação) é uma abordagem de processamento de dados em projetos de Business Intelligence (BI) e Data Analytics que difere da abordagem tradicional de ETL (Extração, Transformação, Carregamento). Nessa estratégia, o foco está na extração dos dados brutos das fontes, seguida pelo carregamento direto desses dados em um destino, como um data warehouse, e, por fim, a aplicação das transformações sobre os dados armazenados no destino. O principal diferencial desta estratégia é que permite que a transformação ocorra diretamente no local de destino, tirando proveito da escalabilidade e flexibilidade dos sistemas modernos.
1. Extração: A etapa de Extração no ELT envolve a coleta de dados brutos de várias fontes, como bancos de dados, arquivos, APIs e outras fontes de dados. A extração pode ser realizada de forma completa ou incremental, dependendo dos requisitos do projeto e da quantidade de dados envolvida.
2. Carregamento: Após a extração, os dados brutos são carregados diretamente no destino, como um data warehouse ou data lake. Essa etapa de carregamento geralmente é mais rápida do que a etapa de transformação, pois os dados não são modificados ou processados nesse momento.
3. Transformação: A etapa de Transformação ocorre após o carregamento dos dados no destino. Nesse estágio, os dados brutos são submetidos a processos de limpeza, enriquecimento, normalização e agregação, entre outros tipos de manipulação. As transformações são aplicadas diretamente nos dados armazenados no destino, aproveitando a escalabilidade e a flexibilidade dos sistemas modernos.
Motivação e Casos de Uso: A estratégia de ELT tem se tornado mais popular à medida que as tecnologias de armazenamento de dados evoluem, permitindo a criação de data warehouses altamente escaláveis e distribuídos. A abordagem de ELT é especialmente adequada para projetos que envolvem grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados, pois permite o armazenamento bruto dos dados e a aplicação de transformações flexíveis e sob demanda.
Além disso, a estratégia de ELT também é vantajosa em projetos que exigem a aplicação de transformações complexas e ad hoc nos dados, uma vez que essa abordagem evita a necessidade de pré-definir todas as transformações antes do carregamento dos dados.
Desafios e Considerações: A estratégia de ELT pode resultar em volumes maiores de armazenamento, uma vez que os dados brutos são carregados diretamente no destino sem a etapa de transformação inicial para reduzir o tamanho dos dados. Isso pode exigir o uso de tecnologias de armazenamento eficientes e com escalabilidade adequada para lidar com grandes conjuntos de dados.
ETL Total e Incremental
Duas abordagens comuns de ETL são o Incremental e o Total, que diferem na forma como são realizadas as atualizações no repositório de dados:
Total: Extração Total, Transformação Total, Carga Total (FTFL):
A estratégia de ETL conhecida como FTFL (Full-Total-Full-Load), que significa Extração Total, Transformação Total e Carga Total, é uma abordagem clássica e significa que todas as etapas – extração, transformação e carga – são realizadas de forma completa em cada execução do processo.
1. Extração Total: Na etapa de Extração Total, todos os dados relevantes são extraídos das fontes de dados originais. Essa extração abrange todo o conjunto de dados disponível, sem levar em consideração se houve alterações ou atualizações nos dados desde a última execução do processo ETL. Como resultado, todos os dados são recuperados, independentemente de já terem sido processados anteriormente ou não.
2. Transformação Total: Após a Extração Total, todos os dados extraídos passam por uma Transformação Total, que envolve a aplicação de regras de limpeza, validação e enriquecimento de dados. Todas as transformações necessárias são aplicadas a todo o conjunto de dados recém-extraído, garantindo que todas as informações sejam atualizadas e ajustadas de acordo com as regras de negócio.
3. Carga Total: Na etapa final, a Carga Total, todos os dados transformados e limpos são carregados em um data warehouse, data mart ou outro repositório de dados otimizado para análises. Nessa etapa, toda a tabela de destino é reescrita com os dados atualizados, substituindo completamente os dados anteriores. Isso significa que a tabela de destino é sempre totalmente atualizada com os dados mais recentes após cada execução do processo ETL.
Motivação e Casos de Uso: A estratégia FTFL é mais adequada para cenários em que é essencial ter um conjunto de dados completamente atualizado em cada execução do processo ETL. Isso pode ser útil em projetos que envolvem análises regulares e atualizações frequentes de dados. Além disso, a FTFL pode ser preferível quando não há uma grande quantidade de dados a ser processada ou quando o tempo de execução do ETL não é uma preocupação crítica.
Desafios e Considerações: Embora a abordagem FTFL seja simples de implementar, ela pode ser ineficiente em termos de tempo de processamento e recursos computacionais quando lida com grandes volumes de dados. Em cenários com grandes conjuntos de dados, pode ser mais vantajoso adotar abordagens incrementais, como a Extração Incremental e a Transformação Incremental, para reduzir a carga de trabalho e melhorar o desempenho geral do processo ETL.
Incremental: Extração Incremental, Transformação e Carga (ETL):
A estratégia de ETL conhecida como Extração Incremental, Transformação e Carga (ETL) é uma abordagem comum e eficiente para o processamento de dados e foca em atualizar apenas os dados novos ou modificados desde a última execução do ETL. A etapa de transformação ocorre apenas nos dados extraídos, e em seguida, eles são carregados no destino, adicionando ou atualizando apenas as informações relevantes.
1. Extração Incremental: A etapa de Extração Incremental consiste em identificar e extrair apenas os dados que foram modificados ou inseridos desde a última execução do processo ETL. Isso é feito por meio da captura de informações sobre as mudanças nos dados, como registros de data/hora ou campos de controle de versão. Ao extrair apenas os dados incrementais, o processo ETL economiza tempo e recursos, pois não precisa processar todos os dados novamente.
2. Transformação: Após a Extração Incremental, os dados são submetidos à etapa de Transformação, onde ocorrem limpezas, validações e enriquecimentos dos dados, conforme necessário. A transformação pode incluir a aplicação de regras de negócio, normalização de valores, agregações e outras manipulações para preparar os dados para análises.
3. Carga: Por fim, na etapa de Carga, os dados transformados são carregados no destino, como um data warehouse ou data mart. Dependendo do cenário, a carga pode envolver a atualização de registros existentes ou a inserção de novos registros, de acordo com as mudanças identificadas durante a Extração Incremental.
Motivação e Casos de Uso: A estratégia de Extração Incremental, Transformação e Carga é particularmente útil em cenários em que há uma grande quantidade de dados, e nem todos os dados são atualizados com frequência. Ao realizar apenas a extração dos dados incrementais, o processo ETL economiza tempo e recursos, tornando-se mais eficiente e permitindo uma atualização rápida e precisa das informações.
Essa abordagem é especialmente adequada para projetos em que os dados são atualizados regularmente, mas nem todos os registros mudam a cada atualização. Exemplos incluem logs de eventos, registros de vendas diárias ou atualizações periódicas em bancos de dados de produção.
Desafios e Considerações: A Extração Incremental requer a identificação adequada das mudanças nos dados, o que pode ser um desafio em algumas fontes de dados. Além disso, é importante garantir a integridade dos dados durante o processo de transformação, para que as atualizações incrementais não resultem em inconsistências no destino.
Conclusão
As diferentes estratégias de ETL – ETL, ELT e FTFL – evoluíram em resposta às mudanças tecnológicas e às crescentes demandas por análises de dados. Cada uma delas oferece benefícios distintos e atende a diferentes requisitos de projeto. A escolha da melhor abordagem dependerá das necessidades específicas da sua organização, do volume e complexidade dos dados e das metas analíticas. Ao entender o histórico e os motivadores por trás de cada estratégia e conhecer casos reais de aplicação, você estará preparado para selecionar a abordagem mais adequada e conduzir projetos de dados com sucesso, transformando-os em insights valiosos e impulsionando o crescimento do seu negócio.
