ETL

ETL (Extract, Transform, Load) é um processo usado em análise de dados, armazenamento de dados e sistemas de gerenciamento de banco de dados. É um processo de extração de dados de várias fontes, transformando-os em um formato padrão e, em seguida, carregando-os em um repositório estruturado (geralmente um banco de dados) a partir do qual diferentes aplicativos podem usar os dados.

A ETL foi desenvolvida originalmente na década de 1970, extraindo dados de um banco de dados de mainframe System/370 para outro. Desde então, tornou-se um dos processos mais amplamente usados para integração de dados, armazenamento de dados e análise de dados. O ETL oferece benefícios consideráveis para as empresas, incluindo maior precisão dos dados, melhor qualidade dos dados e redução de custos.

Os processos de ETL começam com a extração de dados de um ou mais bancos de dados. Normalmente, isso envolve a criação de rotinas, procedimentos e scripts para determinar quais dados são necessários e onde eles podem ser encontrados. Após a conclusão da extração de dados, pode ser necessário transformá-los em um formato consistente, como valores separados por vírgula (CSV) ou Extensible Markup Language (XML). Essa parte do processo de ETL envolve a normalização dos dados, o que garante que os dados estejam formatados corretamente e prontos para serem carregados em um banco de dados.

Depois que os dados são transformados, eles estão prontos para serem carregados no repositório estruturado que foi especificado no processo de ETL. Isso geralmente envolve escrever scripts e comandos SQL ou outros específicos do banco de dados que possam carregar os dados. Normalmente, o processo de ETL gera um relatório sobre o status do upload para garantir que os dados foram carregados com sucesso.

O ETL é um componente essencial de muitas operações de análise de dados. Ele permite que as empresas reúnam e avaliem dados em um único repositório, bem como analisem os dados para obter insights e determinar a ação a ser tomada em resposta. Também é fundamental para o armazenamento de dados e o business intelligence, que permitem que as empresas consultem e relatem os dados de forma significativa. Além disso, pode ajudar as empresas a atingir os objetivos comerciais, como melhorar o atendimento ao cliente ou otimizar a eficiência operacional.