ETL como aplicar na sua estratégia BI. Alavancar os resultados do seu negócio através da tomada de melhores decisões para seu empreendimento.
O que é ETL:
Os bancos de dados foram popularizados em meados da década de 1970. Assim, o ETL virou um método padronizado para a coleta de dados de diferentes fontes. E foi aperfeiçoado ao longo das décadas seguintes. Principalmente, após a ascensão da transformação digital.
ETL em BI é uma sigla em inglês que significa Extract, Transform and Load (Extrair, Transformar e Carregar). Os sistemas ETL têm por finalidade integrar dados gerados por diferentes sistemas. Isto é, O sistemas ETL extrai dados de origens diferentes. E os transforma.
Então, são consolidados e enviados para um Data Warehouse (armazém de dados) ou Data Mart (subconjunto de dados de um Data Warehouse). Ou seja, ETL é o processo que faz a ligação operacional com os dados.
Importância do ETL:
O data warehouse é um banco de dados mais organizado para facilitar as decisões dos seus profissionais. Sem essa ferramenta, o empreendedor tem maior dificuldade em visualizar, compilar e armazenar as informações digitais. Por isso, o ETL pode ser a solução para a integração de dados.
O método permite lidar com volume de dados mais facilidade para a tomada de decisão estratégica de acordo com os hábitos dos seus consumidores on-line. Veja alguns exemplos:
Usabilidade facilitada:
Elaboração de relatórios com mais facilidade, organizado através dos dados desejados. Bem como, aumenta a produtividade dos especialistas analíticos, uma vez que não necessita que os profissionais escrevam códigos ou scripts.
Amplitude na categorização de dados
Suporta a integração de dados de diferentes fontes.
Histórico dos dados
Facilita o contexto histórico de informações, para as empresas, quando o ETL tem seu uso combinado com um data warehouse.
Portanto, é uma solução versátil e cheia de benefícios ao lidar com um grande volume de dados. Pois, através do ETL, é possível manipular os dados a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável.
ETL: como aplicar na sua estratégia BI
ETL como aplicar na sua estratégia BI em 3 passos.
A aplicação do ETL independe do porte de seu empreendimento. Isto é, é igualmente interessante para as empresas de pequeno porte. Pois, ao administrar melhor seus dados, você aumentará os resultados do seu negócio!
Além do mais, o ETL é fundamental para as estratégias de Business Intelligence (BI). Assim, ambos são interdependentes. Então, para traçar uma estratégia efetiva de BI, é importante que os dados estejam previamente organizados a fim de facilitar a execução do projeto.
O processo é composto por 3 etapas distintas. Entenda cada uma delas, a seguir:
EXTRAÇÃO
A primeira fase do processo é destinada à extração de dados SQL. Nesse estágio, é possível fazer uma análise preliminar dos dados, organizando-os em uma área de transição.
Os dados são organizados e convertidos em um formato único na etapa de extração. Assim, são manipulados nas próximas etapas. Como os dados são muito diferentes entre si, é necessário fazer a padronização geral deles.
TRANSFORMAÇÃO
Na fase de transformação, é feita a adaptação das informações. As quais foram analisadas e padronizadas no estágio da extração. Nessa fase, denominada higienização, os dados são transformados.
O objetivo é levar para a análise apenas o que será efetivamente aproveitado. Além disso, nessa etapa os filtros são criados para agrupar informações.
Como por exemplo: idade, localização, tempo, cargo, nível hierárquico. Ou, qualquer outro que seja útil para a realização de futuras análises.
CARREGAMENTO
No último passo do processo, será feito o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório. Isso ocorre em um ambiente corporativo (data warehouse) ou em um ambiente departamental (data mart). Para essa fase, novamente duplicamos a tabela com a informação tratada e realizamos os ajustes necessários para corrigir novos desvios de fluxo informacional.
Por fim, mantendo um modelo dos dados organizados, é possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura. Além disso, há a possibilidade do armazenamento dos dados em nuvem ou não.
MINERAÇÃO DE DADOS:
Logo, a mineração de dados é realizada após concluir a aplicação dos dados. Pois, através desse procedimento, torna-se viável estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, compradores ou, até mesmo, fornecedores.
Tipos de ETL: características e funcionalidades.
Quando se trata de ETL, há uma gama de opções de ferramentas para operacionalizar dados não estruturados.
SAP BUSINESS OBJECTS DATA SERVICES (SAP)
Desenvolvido pela empresa alemã homônima, o SAP Business Objects Data Services permite o acesso a dados brutos para que sejam contextualizados. Através dessa ferramenta é possível obter informações para a tomada de decisões mais ágil, padronizando e combinando dados para reduzir duplicatas, identificando relacionamentos e corrigindo problemas de qualidade.
O SAP trabalha dados de qualquer tamanho e fonte. E, pode implementar on-premise.
INFORMATICA POWER CENTER
O Power Center da Informática te auxilia ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a inicialização até a sua implantação em processos empresariais. Além disso, integra-se dados de todos os tipos de fontes.
Conta com suporte para grid computing, processamento distribuído, alta disponibilidade e muito mais. E, também ajuda a revelar o valor dos dados não relacionais por meio da análise abrangente em XML, JSON, PDF e IoT. Como também, você pode criar protótipos e validar resultados de forma rápida e iterativa.
PENTAHO DATA INTEGRATION
o Pentaho Data Integration (PDI) é uma das ferramentas mais indicadas para processos ETL. A captura, limpeza e armazenamento de dados é feita por um formato acessível para os usuários finais e tecnologias IoT.
BM INFOSPHERE DATASTAGE
É uma ferramenta indicada para tratar dados e transformá-los em informação útil no contexto corporativo. Pois, combina a ferramenta de integração de dados líder do setor com DataOps, soluções em governança e análise em uma única plataforma de dados e Inteligência Artificial (IA).
Além disso, é possível acelerar as tarefas administrativas. Então, reduzir o chamado Total Cost of Ownership (TCO). O IBM InfoSphere permite obter informações confiáveis e para iniciativas de negócios críticos em ambientes locais na nuvem com sistemas hiperconvergentes.
MICROSOFT SQL SERVER INTEGRATION SERVICES (SSIS)
Um componente do software de banco de dados Microsoft SQL Server usado para realizar uma ampla variedade de tarefas de migração de dados.
Funciona como uma plataforma para integração de dados e aplicativos de fluxo de trabalho, somada a uma ferramenta de armazenamento usada para processos de ETL. A sua utilização permite automatizar a manutenção de bancos de dados do SQL Server e realizar atualizações de dados de cubo OLAP multidimensional.
Por fim, o processo de ETL promove mais eficiência em rotinas administrativas através da homogeneização de dados que possibilitarão a implementação de uma estratégia de BI.
Por isso, a organização prévia e a oportunidade de identificar padrões não naturalmente observáveis por meio da mineração de dados é fundamental na tomada de decisões do seu empreendimento. Pois, a análise compreende comportamentos, seja de usuários, clientes ou fornecedores. Bem como, os utiliza a favor da própria empresa.
Agora que você entende um pouco mais sobre o que é ETL como aplicar na sua estratégia BI, e está em busca de uma aplicação confiável desse tipo de ferramenta. A D4B pode te ajudar! Entre em contato conosco para uma mentoria personalizada para o seu empreendimento. De acordo com os seus objetivos e necessidades.