ETL: Extração, Transformação e Carregamento dos dados - EBA! Dados
Entenda o conceito de ETL e seu funcionamento para a organização, extração de informações e disponibilização dos dados
Em uma gestão orientada por dados, informações estratégicas a respeito da saúde e produtividade da empresa devem estar sempre disponíveis aos tomadores de decisão. Mas para que tais informações sejam extraídas dos dados, é preciso entender e estruturar a forma com que esses dados serão capturados, transformados e disponibilizados para análise.
O processo de ETL é o responsável por direcionar a empresa nos passos necessários para que haja um maior aproveitamento dos dados. Vale ressaltar que os dados podem ser extraídos de inúmeras fontes e que por isso você não irá encontrá-los em um formato padronizado. Levando-se em consideração Se estiverem sendo registrados e armazenados, ajudam a mensurar a evolução das metas e eficiência das ações e estratégias.
Saiba mais: O que é uma gestão orientada por dados?
E dentro dessa ótica, de estruturar a melhor maneira de extrair e consolidar as informações contidas nos dados, veja neste artigo sobre o processo de ETL.
ETL é uma sigla em inglês (Extract, Transform, Load) que configura a Extração, Transformação e Carregamento dos dados. É um processo, que como o próprio nome já diz, define as etapas necessárias para a preparação dos dados, até que estes sejam utilizados na análise.
A aplicação do ETL é primordial para se fazer um bom uso dos dados. Ele visa a qualidade dos dados, para que se transformem em informações úteis para a empresa, e sejam acima de tudo fidedignos e relevantes. Seu objetivo principal é estabelecer uma série de procedimentos para garantir a qualidade dos dados utilizados ao final do ETL.
Extração (Extract)
É o momento de captura dos dados de acordo com a questão que pretende ser respondida e com as características do negócio. Todo o trabalho de análise de dados começa na extração, pois os dados precisarão ser capturados de algum lugar, seja uma fonte de dados internos ou externos.
Os dados podem estar sendo armazenados de forma dispersa, podendo estar em planilhas, sistemas específicos, redes sociais, internet ou nuvem. E em alguns casos, é provável que esses dados não estejam na formatação adequada, com campos em brancos, informações faltando, campos obrigatórios vazios e campos não tão necessários preenchidos… e é devido a isso que entra a próxima etapa do ETL.
Transformação (Transform)
É o momento de normalização e limpeza dos dados, onde eles serão tratados e corrigidos. Esta é geralmente a etapa mais extensa do processo de ETL, uma vez que, na grande maioria dos casos, os dados não estão registrados de forma padronizada
Nesta etapa do ETL você irá precisará garantir que a estrutura dos dados que serão carregados estão dentro da normalidade esperada por quem irá fazer a análise final. Por isso que chamamos de normalizar os dados. Usa-se também o termo limpar, pois é comum descartar "sujeiras" das fontes de informação.
São exemplos de "sujeiras", a inserção de um nome, onde deveria constar um e-mail, número de telefone faltando número, CEP incompleto, data de aniversário sem o ano, nome completo contendo só o primeiro nome, entre outros tantos casos muito comuns encontrados por quem lida com ETL.
Os dados que estiverem incorretos ou incompletos poderão ser descartados, assim como os dados corretos e completos que mas que não forem úteis. A decisão de descartar ou não os dados deverá contar com a avaliação e escolha dos responsáveis pelo negócio, uma vez que o descarte de dados imputados, ainda que incompletos ou inúteis, podem influenciar o resultado de cálculos estatísticos.
A recomendação é que seja mantido somente o que for essencial para a análise permanecerá e será consolidado.
Carregamento (Load)
Após a limpeza, é o momento onde a informação será disponibilizada em algum local. Esse lugar pode ser desde um software com sistema de armazenamento específico a dispositivos com armazenamento em nuvem. É fundamental que os dados sejam "carregados" para um ambiente em que eles sejam mantidos de forma organizada, estruturada e acessível.
Ao pegar todos os dados, e disponibilizá-los sob um mesmo contexto, fica mais fácil visualizar e extrair as informações que estão contidas nos dados. Desse modo, visualizando de forma harmônica e limpa os dados, é possível enxergar as informações de forma mais clara.
Importância das etapas do ETL
As etapas que compõem o processo de ETL são essenciais para iniciar o trabalho de análise de dados. Para explorar o dado, é preciso antes normalizá-lo, criar um formato para poder entendê-lo e desse modo começar a análise. Especialistas informam que, em média, 80% das atividades de análise de dados gira em torna do trabalho de ETL, da análise exploratória. Ou seja, organizar, limpar e somente depois fazer a análise dos dados.
É importante ressaltar que o ETL não age sozinho, ele faz parte de um todo. Tudo o que foi exposto até aqui é de acordo com a realidade de uma empresa na qual a análise de dados já faz parte da gestão ou está sendo implementada.
Para saber mais sobre como implementar uma gestão orientada por dados, navegue em nossa série de artigos sobre o assunto:
O primeiro passo para adotar uma gestão orientada por dados
Definir processos e tecnologias necessárias
Sem o correto registro dos dados, nada funciona
Mapeamento e estruturação da captura dos dados
Extração, consolidação e transformação dos dados em informação
Análise – Hora de analisar os dados
Revisão e refinamento das métricas, indicadores e processos que envolvem a análise de dados
É mais do que necessário que seja feito um bom trabalho de ETL, pois se não for feito, haverá o risco de gerar e trabalhar com informações equivocadas, influenciando diretamente nas conclusões e decisões que serão tomadas. A limpeza dos dados garante que eles serão tratados e estarão corretos.
É importante destacar que há uma variedade de dados públicos que podem ser utilizados, para diferentes demandas. Considerando o seu volume e a fonte, eles podem agregar muito valor a sua análise. Porém, para extrair e normalizar tais dados, será preciso fazer um trabalho considerável. Ou seja, você precisará ter um processo de ETL robusto, se quiser trazer dados públicos para a sua rotina.
Otimização do processo de ETL
Para que o processo de ETL ocorra sem despender muito esforço e tempo, é preciso que a empresa se insira na cultura de dados. Não basta só a alta administração e liderança compartilharem o entendimento a respeito da importância dos dados. Todos os colaboradores precisam estar a par do assunto e colaborar com esse tipo de gestão.
É primordial que todos entendam a importância e benefícios dos dados para a empresa, pois só assim haverá um correto registro dos dados e o trabalho de transformação não levará muito tempo. Se os colaboradores se comprometerem em registrar os dados da forma correta, haverá uma padrão, facilitando o trabalho de ETL. Pelo menos no que diz respeito ao tratamento dos dados internos.
O registro dos dados se dá no dia a dia com o entendimento, dedicação e colaboração de todos. Por isso a importância da sua equipe entender sobre a gestão orientada por dados e os benefícios para a empresa e para ele mesmo, no exercício de suas atividades.
Na etapa de carregamento, os dados (com exceção dos sensíveis) devem ser carregados para uma base que possa ser consumida por todos, democratizando a análise. Ao optar por uma tecnologia que atenda às demandas da sua empresa, é importante que ela seja de fácil manuseio e interpretação por toda a equipe. Se os dados estão organizados e estruturados, qualquer um poderá se beneficiar depois.
Se os funcionários acompanham o processo de ETL, e se beneficiam do produto final, fica mais fácil de todos entenderem a importância de se fazer o registro correto dos dados. Com o colaborador consumindo o dados, ele será capaz de entender a importância dele no processo, facilitando assim o trabalho de tratamento.