ETL: o que é, importância e como aplicar na sua estratégia BI

30 de maio de 2023

Um ETL é fundamental na hora de tratar dados de grande interesse para seu negócio.

O termo Extraction, Transformation and Load se refere a um conjunto de processos em empresas que utilizam um data warehouse (DW) – banco de dados que permite análises avançadas.

O conceito do ETL tem como base a junção de três passos para o tratamento de dados: extrair para transformar e, em seguida, carregar.

A importância dele está relacionada, também, com a versatilidade do processo, que pode ser aplicado em bancos de dados simples, como o SQL, e em bancos mais complexos, como uma nuvem de Big Data.

Quer aprender mais sobre o tema e sua aplicação prática?

Avance na leitura e descubra o que os processos de ETL podem fazer para melhorar a gestão dos dados e o Business Intelligence (BI) em seu negócio.

ETL: O QUE É?

ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados.

Ele surge como uma estratégia para a análise e o uso de informações armazenadas em bancos de dados, desde os mais simples até os mais complexos.

Por meio do ETL, é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável.

Independentemente do porte da sua empresa, se ela necessitar utilizar os dados gerados e armazenados, deverá recorrer ao ETL para traçar uma estratégia de usabilidade.

Para que isso seja feito, é fundamental estabelecer regras para a manipulação padronizada da informação e, assim, garantir seu máximo aproveitamento.

COMO FUNCIONA O PROCESSO ETL?

O processo é composto por três etapas distintas, conforme vimos no tópico anterior.

Entenda melhor cada uma delas agora:

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.

No processo de extração, os dados são organizados e convertidos em um formato único, o que torna possível manipulá-los nas próximas etapas.

Como os dados são muito diferentes entre si, é necessário adotar essa medida inicial, fazendo a padronização massiva deles.

TRANSFORMAÇÃO

Na fase de transformação, ocorre a adaptação das informações que foram analisadas e padronizadas no estágio da extração.

Aqui, transformamos dados, fazendo o que se chama de higienização.

O objetivo é levar para a análise do gestor apenas aquilo que será efetivamente aproveitado.

Também são criados nessa etapa os filtros para agrupar informações de critérios como idade, localização, tempo, cargo, nível hierárquico ou qualquer outro que seja útil para a realização de futuras análises.

CARREGAMENTO

No terceiro e último passo do processo, é preciso fazer 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.

Mantendo um modelo dos dados organizados, é possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura.

É importante frisar que o ETL não é, necessariamente, executado em um único ambiente de tratamento informacional.

Podemos utilizar diversas aplicações para o processo todo, seja em nuvem ou não.

Em um estágio mais avançado e com o trabalho concluído, é possível também fazer a mineração de dados, de forma que seja viável estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, compradores ou, até mesmo, fornecedores.

ETL E DATA WAREHOUSE: QUAL É A RELAÇÃO?

O ETL é essencial para que, no ambiente de um data warehouse, possamos criar e observar as estruturas de dimensões e fatos relacionados aos dados.

Afinal, o DW é destinado ao armazenamento dos dados que, em algum momento, deverão ser acionados.

É onde entram os processos de Extraction, Transformation and Load, pelos quais, como vimos, a informação em estado bruto é tratada para atender a propósitos específicos.

Portanto, o ETL transforma os dados que ficam estáticos em um data warehouse, em uma espécie de modo standby.

ETL E DATA OPS: QUAL A RELAÇÃO?

No contexto de Data Ops, o ETL é uma parte fundamental da pipeline de dados, responsável por extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um destino final, como um Data Warehouse ou um sistema de análise de dados.

ETL é usado para migrar dados entre sistemas, consolidar dados de várias fontes, preparar dados para análise e para garantir que os dados estejam em conformidade com as políticas de governança de dados da empresa.

+Leia mais em: Data Ops: o que é, como funciona e como implementar.

COMO APLICAR O ETL EM SUA ESTRATÉGIA DE BI?

Como destacamos antes, o ETL é fundamental para as estratégias de Business Intelligence e, por isso, ambos são interdependentes.

É por meio desse processo que organizamos todos os dados que vão embasar as iniciativas analíticas de inteligência de negócios.

Para traçar uma estratégia efetiva de BI, é essencial que tenhamos os dados previamente organizados a fim de viabilizarmos a execução do projeto.

Assim sendo, é preciso categorizá-los, criar hierarquias e relações para que possam ser consultados e deem as respostas esperadas.

ETL: EXEMPLOS DE FERRAMENTAS

Certamente, você já percebeu que, quando se trata de ETL, o que não faltam são alternativas para operacionalizar dados não estruturados.

Dessa forma, o mercado responde com uma ampla variedade de ferramentas, cada uma com seus respectivos pontos fortes.

Conheça a seguir as mais utilizadas, bem como as suas características e funcionalidades.

SAP BUSINESS OBJECTS DATA SERVICES

Desenvolvido pela empresa alemã homônima, o SAP Business Objects Data Services permite o acesso a dados brutos para que sejam contextualizados.

Trata-se de uma poderosa ferramenta para descobrir o verdadeiro valor dos seus dados, criando uma visão completa ao gerar novas informações.

O SAP trabalha dados de qualquer tamanho e fonte, podendo ser implementado on-premise.

Ele torna o processo decisório mais ágil, padronizando e combinando dados para reduzir duplicatas, identificando relacionamentos e corrigindo problemas de qualidade.

IBM INFOSPHERE DATASTAGE

O IBM DataStage pode prover dados de alta qualidade.

Ele 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).

Também é útil para acelerar as tarefas administrativas e, assim, 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.

Ou seja, é uma ferramenta indicada para tratar dados e transformá-los em informação útil no contexto corporativo.

MICROSOFT SQL SERVER INTEGRATION SERVICES (SSIS)

Já o SQL Server Integration Services (SSIS), é um componente do software de banco de dados Microsoft SQL Server, que pode ser 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.

Também pode ser usada para automatizar a manutenção de bancos de dados do SQL Server e realizar atualizações de dados de cubo OLAP multidimensional.

PENTAHO DATA INTEGRATION

Assim como o SSIS, o Pentaho Data Integration (PDI) é uma das ferramentas mais indicadas para processos ETL.

Com ela, o trabalho de captura, limpeza e armazenamento de dados é realizado por um formato acessível para os usuários finais e tecnologias IoT.

Ele tornou-se também conhecido como Kettle, termo que, na verdade, deriva do Kettle Extraction Transformation Transport Load Environment, ou seja, Ambiente Kettle de Extração, Transporte, Transformação e Carga.

INFORMATICA POWER CENTER

O Power Center da Informatica dá todo um suporte ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a inicialização até a sua implantação em processos empresariais.

Tal como as melhores ferramentas de ETL, ele ajuda a integrar dados de todos os tipos de fontes com conectores formatados para uso de alto desempenho.

Ele conta com suporte para grid computing, processamento distribuído, alta disponibilidade e muito mais.

Também ajuda a revelar o valor dos dados não relacionais por meio da análise abrangente em XML, JSON, PDF e IoT.

Por fim, com essa ferramenta é possível criar protótipos e validar resultados de forma rápida e iterativa.

ORACLE DATA INTEGRATOR (ODI)

O Oracle Data Integrator é uma ferramenta de ETL modular.

Ele é formado por um repositório mestre que, por sua vez, é composto por um ou vários repositórios de trabalho para armazenamento de metadados.

Esses repositórios podem ser instalados em qualquer mecanismo de banco de dados que ofereça suporte à sintaxe ANSI ISO 89.

Também conta com os seguintes módulos de interface gráfica:

Gerenciador de topologia
Designer
Gerenciador de segurança
Operador
Agentes de execução.

Eles são construídos com componentes Java que dão acesso ao repositório no modo cliente / servidor.

Outro componente interessante do ODI é o Metadata Navigator, um aplicativo Servlet / JSP que permite o acesso ao repositório por meio de uma interface web.

Ele também conta com o Lightweight Designer, um outro aplicativo para visualizar e editar objetos no repositório a partir de um navegador da web.

Já pelo Oracle Data Integrator Public Web Services, os usuários podem aproveitar os recursos do ODI por meio de uma arquitetura orientada a serviços (SOA).

CONCLUSÃO

Conforme vimos, o processo de ETL viabiliza a homogeneização de dados que possibilitarão, no futuro, a implementação de uma estratégia de BI.

Nesse sentido, são fundamentais a organização prévia e a oportunidade de identificar padrões não naturalmente observáveis por meio da mineração de dados.

Afinal, só assim será possível fazer análises para compreender comportamentos, seja de usuários, clientes ou fornecedores, e utilizá-los a favor da própria empresa.

Se você tem dúvidas sobre qual ferramenta usar ou como implementar um processo de ETL, saiba que não está sozinho.

Seja qual for a sua necessidade analítica, a FiveActs tem a resposta.

Conheça nossas soluções e faça mais com os dados do seu negócio.

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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024

Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024

No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização. Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024

O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.