Quando trabalhamos no desenvolvimento de soluções de Business Intelligence (BI) é comum ouvir falar de alguns processos de forma recorrente. No contexto do Data Warehouse (DW), por exemplo, o ETL é um dos exemplos que possui maior relevância. Para que você entenda o ETL para a análise de BI, descreveremos em detalhes neste artigo o procedimento e suas etapas.
Significado
O acrônimo para Extract, Transform and Load se refere a um tratamento e limpeza sistemáticos de dados de fontes externas, em geral, originados de sistemas de transações em tempo real (OLTP). As três etapas que constituem o processo são, como indica o nome em inglês, extração, transformação e carga.
Na primeira fase, os dados são extraídos dos sistemas e conduzidos para uma área de transição ou staging área. Como as informações costumam ser muito heterogêneas, é necessário que elas sejam convertidas para um mesmo formato. Deste modo podemos assegurar que elas tenham o tratamento adequado posteriormente. A próxima etapa da ETL envolve transformar e limpar os dados.
Significa na prática que fazemos ajustes para melhorar a sua qualidade. Ou seja, neste momento devemos corrigir, padronizar e tratar quaisquer desvios e inconsistências que eles apresentem. Este procedimento vai contribuir para a consolidação dos dados, adequando-os às regras da sua empresa. A carga de DW pode então começar.
O processo ETL em estratégias BI
O procedimento é simples e envolve fazer a estruturação e carregamento dos dados para a camada de apresentação. Estas são as etapas que constituem o processo de ETL, um dos mais relevantes para os projetos de BI. Podemos dizer resumidamente que ele faz uma ponte entre operacional e DW. A seguir vamos conferir a importância e os principais cuidados a se tomar no processo ETL para a análise BI e qual a sua importância
Para que os sistemas OLTP citados anteriormente não sejam prejudicados durante o processo de ETL, a sua empresa deve planejá-lo cuidadosamente. A janela de operação e a frequência de execução devem ser analisadas com antecedência. Igualmente importante é saber previamente a abrangência dos dados que serão manipulados. Por fim, o processo deve ser escalável e passível de manutenção.
Ao cuidarmos de todos os fatores listados, cobrimos os pontos críticos envolvidos no procedimento de ETL para a análise BI. Sendo assim, minimizamos a ocorrência de problemas ao conduzirmos os dados para o Data Warehouse ou Data Mart. Evitamos, ao mesmo tempo, casos extremos como a interrupção de sistemas. Para chegar a este resultado lembre-se de:
- Analisar e documentar os requisitos do seu negócio;
- Determinar a viabilidade dos dados que serão extraídos e transformados;
- Analisar a latência para estabelecer tempo máximo para disponibilização no sistema de BI;
- Elaborar políticas de segurança e compliance.
Esperamos que a leitura deste artigo tenha esclarecido o funcionamento do processo ETL para a análise BI. Tentamos dar maior contextualização a ele e dimensionar a sua importância. Assim, o que existem ferramentas que podem dar suporte ao procedimento. O VinDelphos, por exemplo, pode conectar-se a qualquer fonte de dados, realizar a camada de ETL e ainda disponibiliza uma interface interativa para que os dados sejam devidamente analisados. Esta solução oferece gestão de processos jurídicos a seguradoras e escritórios
Além do mais, integra-se com sistemas legados e permite a auditoria das informações, seja para melhorar a qualidade dos seus dados ou para validar as regras do seu negócio. Não deixe de curtir as redes sociais da Delphos, facebook e linkedin e se inscrever em nossa newsletter para saber mais a respeito de BI.