O que é ETL?
ETL significa Extrair, Transformar e Carregar. É uma ferramenta de programação que consiste em várias funções que extraem os dados dos sistemas de origem especificados do Banco de Dados Relacional e depois transforma os dados adquiridos no formato desejado, aplicando vários métodos. Em seguida, ele carrega ou grava os dados resultantes no banco de dados de destino.
Definição de ETL
É um processo no data warehousing usado para extrair dados do banco de dados ou dos sistemas de origem e após transformar a colocação dos dados no data warehouse. É uma combinação de três funções de banco de dados, como Extrair, Transformar e Carregar.
- Extrair: este é o processo de leitura de dados de bancos de dados únicos ou múltiplos, nos quais a fonte pode ser homogênea ou heterogênea. Todos os dados adquiridos de diferentes origens são convertidos no mesmo formato de armazém de dados e transmitidos para executar a transformação.
- Transformar: este é o processo de transformar os dados extraídos no formato necessário como saída ou no formato adequado para colocar em outro banco de dados.
- Carregar: este é o processo de gravar a saída desejada no banco de dados de destino.
Entendendo ETL
Existem muitas ferramentas ETL disponíveis no mercado. Mas é difícil escolher o apropriado para o seu projeto. Algumas ferramentas ETL são descritas abaixo:
1. Hevo: É uma eficiente plataforma de integração de dados em nuvem que traz dados de diferentes fontes, como armazenamento em nuvem, SaaS, bancos de dados para o data warehouse em tempo real. Ele pode lidar com grandes dados e suporta ETL e ELT.
2. QuerySurge: é uma solução de teste usada para automatizar o teste de Big Data e Data Warehouses. Melhora a qualidade dos dados e acelera os ciclos de entrega de dados. Ele suporta testes em diferentes plataformas, como Amazon, Cloudera, IBM e muito mais.
3. Oracle: o Oracle data warehouse é uma coleção de dados e esse banco de dados é usado para armazenar e recuperar dados ou informações. Ajuda vários usuários a acessar os mesmos dados com eficiência. Ele suporta virtualização e permite conectar-se também a bancos de dados remotos.
4. Panóplia: É um armazém de dados que automatiza a coleta, transformação e armazenamento de dados. Ele pode se conectar a qualquer ferramenta como Looker, Chartio, etc.
5. MarkLogic: É uma solução de data warehousing que usa uma variedade de recursos para tornar a integração de dados mais fácil e rápida. Ele especifica regras de segurança complexas para elementos nos documentos. Ajuda a importar e exportar as informações de configuração. Ele também permite a replicação de dados para recuperação de desastres.
6. Amazon RedShift: é uma ferramenta de armazém de dados. É econômico, fácil e simples de usar. Não há custo de instalação e aprimora a confiabilidade do cluster do armazém de dados. Seus data centers estão totalmente equipados com controle climático.
7. Teradata Corporation: É a única ferramenta de armazenamento de dados disponível comercialmente no Massively Parallel Processing. Ele pode gerenciar uma grande quantidade de dados com facilidade e eficiência. Também é simples e econômico como o Amazon Redshift. Funciona completamente na arquitetura paralela.
Trabalhando com ETL
Quando os dados aumentam, o tempo para processá-los também aumenta. Às vezes, seu sistema fica preso em apenas um processo e você pensa em melhorar o desempenho do ETL. Aqui estão algumas dicas para aprimorar seu desempenho em ETL:
1. Gargalos corretos: verifique o número de recursos usados pelo processo mais pesado e, em seguida, reescreva pacientemente o código onde quer que esteja o gargalo, para aumentar a eficiência.
2. Dividir tabelas grandes: você deve particionar suas tabelas grandes em tabelas fisicamente menores. Isso melhorará o tempo de acesso, pois a árvore de índices seria rasa nesse caso e operações rápidas de metadados podem ser usadas nos registros de dados.
3. Apenas dados relevantes: os dados devem ser coletados em massa, mas todos os dados coletados não devem ser úteis. Portanto, os dados relevantes devem ser separados dos irrelevantes ou externos para aumentar o tempo de processamento e aprimorar o desempenho do ETL.
4. Processamento paralelo: você deve executar um processo paralelo em vez de serial sempre que possível, para que o processamento possa ser otimizado e a eficiência aumentada.
5. Carregando dados incrementalmente: tente carregar dados incrementalmente, ou seja, carregando apenas as alterações e não o banco de dados completo novamente. Pode parecer difícil, mas não impossível. Definitivamente aumenta a eficiência.
6. Armazenamento em cache de dados: acessar dados de cache é mais rápido e eficiente do que acessar dados de discos rígidos; portanto, os dados devem ser armazenados em cache. A memória cache é menor em tamanho, portanto, apenas uma pequena quantidade de dados será armazenada nela.
7. Use a lógica de conjunto: Converta o loop do cursor baseado em linha em instruções SQL baseadas em conjunto no seu código ETL. Aumentará a velocidade de processamento e aumentaria a eficiência.
Vantagens do ETL
- Fácil de usar
- Baseado na GUI (Interface Gráfica do Usuário) e oferece fluxo visual
- Melhor para regras e transformações complexas.
- Funcionalidade de manipulação de erros embutida
- Funções avançadas de limpeza
- Economize custo
- Gera receita maior
- Melhora o desempenho.
- Carregar destinos diferentes ao mesmo tempo.
- Executa a transformação de dados conforme a necessidade.
Habilidades necessárias de ETL
- SQL
- Capacidade de solução de problemas
- Linguagem de script como Python.
- Criatividade
- Habilidades de organização
- Saiba como parametrizar trabalhos
- Conhecimento básico de ferramentas e software ETL.
Por que precisamos de ETL?
- Ajuda a tomar decisões analisando dados.
- Ele pode lidar com problemas complexos que não podem ser tratados por bancos de dados tradicionais.
- Ele fornece um repositório de dados comum.
- Carrega dados de diferentes fontes no banco de dados de destino.
- O data warehouse é atualizado automaticamente de acordo com as alterações na fonte de dados.
- Verifique a transformação de dados, cálculos e regras de agregação.
- Compara os dados dos sistemas de origem e destino.
- Melhora a produtividade.
Escopo ETL
O ETL tem um futuro brilhante, pois os dados estão se expandindo exponencialmente e, portanto, as oportunidades de trabalho para profissionais de ETL também aumentam regularmente. Uma pessoa pode ter uma ótima carreira como desenvolvedor de ETL. Grandes multinacionais como Volkswagen, IBM, Deloitte e muitos outros estão trabalhando em projetos de ETL e, portanto, exigem profissionais de ETL em larga escala.
Como esta tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
O salário médio de um desenvolvedor de ETL é de cerca de US $ 127.135 por ano nos Estados Unidos. Atualmente, o salário de um desenvolvedor de ETL varia de US $ 97.000 a US $ 134.500.
Conclusão
Se você deseja trabalhar com dados, pode escolher o desenvolvedor de ETL ou outros perfis relacionados a ETL como sua profissão. Sua demanda está aumentando devido ao aumento de dados.
Portanto, as pessoas interessadas em bancos de dados e técnicas de data warehousing precisam aprender ETL.
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