Em 2005, a empresa resolveu desenvolver e implementar uma infraestrutura de Business Intelligence, a fim de ser usada pela área global de vendas.

Mas também, para a geração de relatórios e análises pelas áreas de marketing.

Fazendo curta uma história longa e cheia de siglas como SQL, SSAS, SSRS, entre outras, o projeto foi extremamente bem-sucedido.

Crescendo e evoluindo para oferecer suporte a centenas de usuários ao longo de quase uma década e meia.

Na tal sopa de letras citadas acima, três destacaram-se logo de início: ETL.

A importância desse processo deve-se ao fato de que o projeto estabelecia algumas premissas fundamentais:

1. Os dados precisavam ser o mais atual possível.
2. A comunidade de usuários precisava confiar implicitamente nos resultados
3. O projeto precisava obedecer a rígidos controles de segurança sobre o acesso aos dados e relatórios / análises
4. O projeto precisava ser capaz de adicionar um conjunto sempre em evolução de fontes e variáveis, ferramentas de relatórios e análises, casos de uso, regras de negócios e outras condições

Vamos então esclarecer alguns pontos.

O que é ETL?

ETL (Extract, Transform, Load) é um processo para extrair informações de diferentes fontes de dados, manipulá-los de acordo com cálculos de negócios e carregar os dados modificados em um data warehouse diferente.

Por causa dos dados analíticos detalhados que ele fornece, a função ETL está no centro dos sistemas de Business Intelligence.

Com ETL, as empresas podem obter visualizações históricas, atuais e preditivas de dados de negócios reais.

Alguns de seus recursos fazem toda a diferença quando falamos em inteligência de negócios:

High-Level Data Mapping

Aproveitar dados e transformá-los em percepções acionáveis é um desafio com um volume de dados muito grande e disperso.

O mapeamento de dados simplifica as funcionalidades do banco de dados, como integração, migração, armazenamento e transformação.

ETL permite mapear dados para aplicativos específicos.

O mapeamento de dados ajuda a estabelecer uma correlação entre diferentes modelos de dados.

Data Quality & Big Data Analytics

Enormes volumes de dados não são muito úteis em sua forma bruta.

A aplicação de algoritmos em dados brutos, até mesmo utilizando inteligência artificial, geralmente leva a resultados ambíguos.

É preciso estruturar, analisar e interpretar bem para obter insights poderosos.

O ETL também garante a qualidade dos dados no warehouse por meio da padronização e remoção de duplicatas.

As ferramentas ETL combinam integração e processamento de dados, tornando mais fácil lidar com dados volumosos.

Em seu módulo de integração de dados, o ETL reúne dados de fontes distintas.

Após a integração, ele aplica regras de negócios para fornecer a visão analítica dos dados.

Automatic & Faster Batch Data Processing

As ferramentas ETL modernas são executadas em scripts, que são mais rápidos do que a programação tradicional.

Scripts são um conjunto leve de instruções que executam tarefas específicas em segundo plano.

O ETL também processa dados em “lote”, como a movimentação de grandes volumes de dados entre dois sistemas em uma programação definida.

Às vezes, o volume de dados recebidos aumenta para milhões de eventos por segundo.

Para lidar com essas situações, o processamento de fluxo (dados de monitoramento e processamento em lote) pode ajudar na tomada de decisão em tempo hábil.

Por exemplo, os bancos processam os dados em lote geralmente durante a noite para resolver as transações do dia inteiro.

Master Data Management

Usando ETL e integração de dados, as empresas podem obter a “melhor visualização de dados” em várias fontes e melhorar sua governança de dados.

Como funciona o ETL?

Os sistemas ETL são projetados para realizar três funções complexas de banco de dados: extrair, transformar e carregar.

Extração

Nessa operação, um módulo extrai dados de diferentes fontes de dados, independentemente dos formatos de arquivo.

Por exemplo, plataformas de tecnologia de bancos e seguros operam em diferentes bancos de dados, hardware, sistema operacional e protocolos de comunicação.

Além disso, seu sistema deriva dados de uma variedade de pontos de contato, como caixas eletrônicos, arquivos de texto, pdfs, planilhas, formulários digitalizados, etc.

A fase de extração mapeia os dados de diferentes fontes em um formato unificado antes do processamento.

Os sistemas ETL garantem o seguinte durante a extração de dados:

• Remoção de dados redundantes (duplicados) ou fragmentados
• Remoção de spam ou dados indesejados
• Reconciliação de registros com dados de origem
• Verificação de tipos de dados e atributos-chave

Transformação

Este estágio envolve a aplicação de algoritmos e modificação de dados de acordo com regras específicas do negócio.

As operações comuns realizadas no estágio de transformação do ETL são computação, concatenação, filtros e operações de string como moeda, hora, formato de dados, etc.

Ele também valida o seguinte:

• Limpeza de dados – por exemplo, adicionando ‘0’ a valores nulos
• Validação de limite – por exemplo, em idade, não ter mais de dois dígitos
• Padronização de dados de acordo com as regras e tabela de consulta

Carregamento

O carregamento é um processo de migração de dados estruturados para o warehouse.

Normalmente, grandes volumes de dados precisam ser carregados em um curto espaço de tempo.

Os aplicativos ETL desempenham um papel crucial na otimização do processo de carregamento com mecanismos de recuperação eficientes para as instâncias de falhas de carregamento.

Um processo ETL típico envolve três tipos de funções de carregamento:

• Carga inicial: preenche os registros do data warehouse
• Carga incremental: aplica mudanças (atualizações) periodicamente conforme os requisitos
• Atualização completa: recarrega o warehouse com novos registros, apagando o conteúdo antigo

Os sistemas ETL validam os seguintes parâmetros de carregamento de dados:

• Relatório de Business Intelligence na camada de visualização corresponde aos fatos carregados
• Consistência de dados entre o data warehouse e a tabela de histórico
• Modelos são baseados em dados transformados e não nos dados brutos dos bancos de dados originais

E aí voltamos ao case do início deste artigo e ao atendimento das premissas estabelecidas

ETL em ação

A questão da atualidade dos dados foi resolvido pelo ETL que atualiza os dados do ambiente em uma cadência de seis dias por semana — o padrão exato das fontes acessadas.

Em relação à confiança da comunidade de usuários foi implementado um conjunto de controles em evolução em torno dos processos ETL.

Tudo para garantir que a infraestrutura interna ou problemas de dados não façam com que o ambiente de relatório retorne resultados incorretos.

Os controles normalmente permitiam que a equipe da empresa resolvesse os problemas antes da comunidade de usuários perceber os problemas.

Quanto aos rígidos controles de segurança, os usuários tinham acesso aos dados com base do que tinham necessidade de saber.

E em relação à inclusão de novos conjuntos de variáveis, o ETL garantiu flexibilidade de longo prazo e técnicas de manutenção eficientes, fundamentais para o sucesso notável do projeto.

Um resumo inteligente: usos e benefícios

Para encerrar vamos fazer uma revisão geral, começando por uma lista de atividades que uma empresa pode realizar, utilizando ferramentas de ETL:

• Integração de dados de marketing: dados de marketing, como análise da web, informações de mídia social ou dados do consumidor, são movidos para um local usando ETL para análise posterior (data analytics).
• Inteligência de negócios: a ferramenta ETL permite que as empresas movam dados do banco de dados de origem para o destino, onde podem ser usados para obter insights acionáveis. Consequentemente, a capacidade de tomar decisões informadas aumenta.

Assim, aqui estão os benefícios mais óbvios:

• Um software de integração de dados ETL é comparativamente mais fácil de usar, pois envolve um curso automático para extrair, transformar e carregar dados para uso posterior.
• Com uma funcionalidade de tratamento de erros embutida robusta, o ETL capacita as organizações a criar sistemas de armazenamento de dados resilientes e bem instrumentados.
• Ele melhora a qualidade dos dados e libera a TI de sua função operacional, aumentando assim a produtividade da TI.
• A tecnologia ETL fornece acesso mais fácil aos dados que ajudam as empresas a impulsionar o crescimento da receita e a inovação.

Hora de revelar o segredo sobre ETL

Basicamente, o case contado aqui ocorreu em uma grande empresa de alta tecnologia.

No entanto, isso é totalmente circunstancial.

Ferramentas de Business Intelligence são úteis para empresas de todos os setores e de diferentes tamanhos.

Setor e tamanho não são realmente importantes, foco é.

Em suma: Foco no cliente.

Em um ambiente cada vez mais competitivo, nenhuma empresa consegue prosperar – ou até mesmo sobreviver – sem entender cada trecho da “jornada do cliente”, sem garantir que cada “experiência do cliente” seja fantástica e o predisponha a voltar a fazer negócio com ela.

E uma estratégia “customer centric” fica muito eficiente com o emprego de ETL.

Sendo assim, tornando muito mais fácil usar os dados para obter insights valiosos, oferecer experiências superiores ao cliente e otimizar o crescimento e a produtividade.

Afinal, se você quer entender um pouco mais sobre ETL, BI e outras abordagens necessárias para fazer o seu negócio crescer, envie um email para descomplicando@aodigital.com.br e vamos marcar uma conversa.