ETL e ELT: como os dados saem dos sistemas e viram informação

Os dados de uma empresa nascem em lugares diferentes: no sistema de gestão, no CRM, em planilhas, em plataformas de terceiros. Para analisá-los em conjunto, é preciso trazê-los para um mesmo lugar, tratá-los e organizá-los. É isso que fazem os processos de ETL e ELT.

As três etapas

Extração (Extract)

Os dados são coletados das fontes de origem: bancos de dados, APIs, arquivos e outros sistemas.

Transformação (Transform)

Os dados são limpos, padronizados, combinados e calculados. Exemplos:

• Padronizar formatos de datas e nomes.
• Remover duplicidades.
• Cruzar informações de diferentes sistemas.
• Calcular indicadores.

Carga (Load)

Os dados são gravados no destino, como um data warehouse ou banco de dados analítico, onde ficam disponíveis para painéis e análises.

ETL e ELT: a diferença está na ordem

ETL

Os dados são transformados antes de serem carregados no destino. A transformação acontece em uma etapa intermediária.

Características:

• O destino recebe apenas dados já tratados.
• Adequado quando o destino tem capacidade de processamento limitada ou quando há regras rígidas sobre o que pode ser armazenado.

ELT

Os dados são carregados brutos no destino e transformados lá dentro.

Características:

• Aproveita a capacidade de processamento de bancos de dados analíticos modernos.
• Mantém os dados originais disponíveis, permitindo novas transformações no futuro sem precisar extrair tudo novamente.
• Facilita auditoria, porque é possível comparar dados brutos e tratados.

Como escolher

Na prática, muitas soluções combinam as duas abordagens: algumas transformações acontecem antes da carga, como mascarar dados sensíveis, e outras depois.

Cuidados em qualquer abordagem

Cargas incrementais

Em vez de copiar todos os dados a cada execução, processe apenas o que mudou desde a última carga. Isso reduz tempo e carga nos sistemas de origem.

Tratamento de erros

Registros com problema devem ser separados e registrados, sem interromper toda a carga.

Rastreabilidade

Registre quando cada carga aconteceu, quantos registros foram processados e de onde vieram.

Monitoramento

Alertas para falhas e para volumes fora do esperado evitam que painéis fiquem desatualizados sem que ninguém perceba.

Documentação das regras

As transformações contêm regras de negócio. Elas devem estar documentadas e versionadas, assim como o código de qualquer sistema.

O pipeline de dados

O conjunto de etapas que leva os dados da origem até o uso é chamado de pipeline de dados. Um pipeline confiável é a fundação de qualquer iniciativa de BI: sem ele, dashboards dependem de cargas manuais e perdem credibilidade.

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