ETL significa Extrair, Transformar, Carregar, um processo de armazenamento de dados que envolve extrair dados de diferentes fontes de dados, transformá-los em um formato padrão e carregá-los em um destino como um banco de dados ou data warehouse. ETL é crucial para sistemas que exigem integração de dados em múltiplas fontes.
A Gênese do ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
O conceito de ETL remonta à década de 1970, com o advento de sistemas de informação baseados em computador que exigiam formas eficientes de armazenar, recuperar e gerenciar grandes quantidades de dados. Ao longo dos anos, o ETL tornou-se um componente essencial de armazenamento de dados, business intelligence (BI) e análise.
O Information Management System (IMS) da IBM, lançado em 1966, pode ser considerado um precursor do ETL, pois incorporou dados de múltiplas fontes. No entanto, o próprio termo ETL entrou em uso nas décadas de 1980 e 1990, com o surgimento dos bancos de dados relacionais e das tecnologias de armazenamento de dados.
Expandindo o Tópico: ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
ETL envolve três etapas principais:
- Extrair: Esta etapa envolve a coleta de dados de diversas fontes, que podem incluir bancos de dados, sistemas CRM, arquivos e outros repositórios de dados. Os dados podem ser estruturados ou não estruturados e podem vir de fontes internas e externas.
- Transformar: Esta etapa envolve limpar, validar e modificar os dados extraídos. Isso pode envolver tarefas como filtrar, classificar, agregar, unir dados, realizar cálculos ou aplicar funções mais complexas.
- Carregar: Os dados transformados são então carregados em um sistema de destino, como um data warehouse ou banco de dados, onde podem ser analisados e utilizados para fins de tomada de decisão.
As ferramentas ETL automatizam essas etapas, reduzindo erros e melhorando a eficiência no processo de integração de dados.
A Estrutura Interna do ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
O processo ETL envolve uma sequência de etapas:
- Aquisição de dados: Aqui, os dados são extraídos de vários sistemas de origem.
- Preparação de dados: Os dados adquiridos são preparados, o que significa que são armazenados temporariamente para processamento posterior.
- Transformação de dados: Os dados são limpos, validados e transformados no formato desejado.
- Carregamento de dados: Os dados limpos e transformados são carregados no sistema de destino.
- Apresentação de dados: Os dados agora estão disponíveis para consulta e análise no sistema de destino.
A complexidade de cada etapa pode variar dependendo das fontes de dados, do volume de dados, dos requisitos de transformação e dos recursos do sistema de destino.
Principais recursos do ETL (extrair, transformar, carregar)
- Integração de dados: O ETL permite a integração de dados de diversas fontes de dados diferentes.
- Limpeza de dados: O processo ETL inclui etapas para limpeza de dados, garantindo consistência e qualidade dos dados.
- Processamento Automatizado: As ferramentas ETL permitem o processamento automatizado, reduzindo o esforço manual e o potencial de erros.
- Transformação de dados: O ETL permite transformações complexas de dados, permitindo que os dados sejam manipulados para atender às necessidades do sistema de destino.
- Manipulação de erros: As ferramentas ETL possuem mecanismos robustos de tratamento e recuperação de erros para garantir a confiabilidade do processo de integração de dados.
Tipos de ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Existem vários tipos de ETL com base em diferentes fatores:
| Fator | Tipos |
|---|---|
| Por implantação | ETL local, ETL baseado em nuvem |
| Por Integração | ETL em lote, ETL em tempo real |
| Por modelo de serviço | ETL de autoatendimento, ETL gerenciado |
Aplicações e Desafios do ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
ETL é amplamente utilizado em armazenamento de dados, inteligência de negócios, migração de dados e sincronização de dados. Os desafios podem incluir questões de privacidade de dados, manipulação de dados em tempo real, gestão de grandes volumes de dados e a necessidade de alto desempenho e escalabilidade. As soluções incluem o uso de ferramentas avançadas de ETL, estratégias de governança de dados e o uso de tecnologias como virtualização de dados e processamento de fluxo.
Comparação com termos semelhantes
| Prazo | Descrição | Principais diferenças |
|---|---|---|
| ELT | Extrair, carregar, transformar. A transformação dos dados ocorre após o carregamento no sistema de destino. | A etapa de transformação ocorre após o carregamento. Útil quando o armazenamento de dados brutos é preferido. |
| Integração de dados | O processo de combinar dados de diferentes fontes em uma visão única e unificada. | Termo mais geral, abrangendo uma gama mais ampla de processos, incluindo ETL. |
Perspectivas e tecnologias futuras em ETL
Olhando para o futuro, vemos os processos ETL se tornando mais em tempo real, com maior ênfase no streaming de dados. Tecnologias como a aprendizagem automática e a IA desempenharão um papel mais importante na transformação de dados, enquanto os serviços ETL baseados na nuvem se tornarão mais predominantes devido à sua escalabilidade e rentabilidade.
Servidores Proxy e ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
Os servidores proxy podem aprimorar os processos ETL, fornecendo anonimato e segurança, especialmente ao lidar com extração de dados públicos da web. Eles também podem ser usados para contornar restrições geográficas, permitindo uma extração de dados mais abrangente.
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