O acesso a quantidades cada vez maiores de dados vem tornando o ELT um dos processos mais fundamentais para a análise e o armazenamento dos mesmos.

Até pouco tempo atrás, o processo de ETL (em português, extrair, transformar e carregar) era o método mais popular para a realização dessa tarefa. No entanto, as empresas modernas estão mudando gradativamente para a abordagem ELT (em português, extrair, carregar e transformar), uma alternativa muito mais ágil, escalável, flexível e econômica.

E você sabe qual o segredo para um processo de ELT eficiente?

A resposta é simples: as ferramentas certas.

Siga conosco para saber mais sobre as diferenças entre ETL e ELT e descobrir quais são as ferramentas mais poderosas do mercado para a integração e a otimização dos dados da sua empresa.

O que é ETL?

ETL é a abordagem tradicional de transformação de dados, em que as seguintes funções são executadas, nesta ordem:

  1. extração de dados de fontes diversas.
  2. transformação de dados para uso.
  3. carregamento de dados em uma estrutura de data warehouse.

O ETL sempre foi, e continua sendo, um processo fundamental nas operações de dados pois possibilita a integração, organização e centralização de informações de fontes distintas em um único local, um data warehouse.

Contudo, com o surgimento dos data warehouses em nuvem, o ELT surgiu como alternativa ao tradicional ETL. Essa nova abordagem, oferece alguns benefícios inovadores, incluindo :

  • a possibilidade armazenar grandes volumes de dados de forma escalável na nuvem (cloud DW)
  • o uso dos cloud dw com motores de transformação de dados
  • a facilidade de uso em uma única linguagem de programação

Não há dúvidas, portanto, que o ELT chegou para revolucionar o ETL. Vamos entender melhor?

O que é ELT?

Ao contrário do ETL, o processo de ELT segue as seguintes etapas:

  1. extração: coleta e extração de dados brutos de uma ou diversas fontes.
  2. carregamento: carregamento dos dados coletados em um data warehouse.
  3. transformação: transformação dos dados brutos em dados modelados.

Percebe-se que há uma inversão de fases!

Ou seja, o processo de extract-transform-load (ETL) é reformulado para um processo extract-load-transform (ELT). Com essa alteração, a etapa de transformação  passa a ter protagonismos e operar através de modelos escritos em SQL de fácil manutenção e amplo entendimento.

Além disso, a inversão de fases do processo de ELT permite que a transformação de dados seja conduzida por profissionais com um background de negócios, como analytics engineers ou analistas de dados. Portanto, facilita também a aplicação de business intelligence e a realização de análise de dados por times multidisciplinares, reduzindo a dependência de profissionais altamente técnicos, como desenvolvedores e engenheiros de dados.

Para completar, o ELT, também conhecido como “ELT automatizado” ou “integração automatizada de dados", faz parte da abordagem moderna de analytics (ou modern analytics stack), uma abordagem moderna mais barata e mais simples de configurar e manusear grandes volumes de dados.

Quer saber mais sobre as diferenças entre ETL e ELT, e por que os times modernos de dados estão optando pelo ELT? Acesse nosso conteúdo completo.

Ferramentas de ETL/ELT em 2021

Escolher a ferramenta ETL/ELT certa para o seu negócio é o primeiro passo para fazer uma transformação de dados eficiente no seu negócio.

Pensando nisso, vamos apresentar as 12 ferramentas de ETL/ELT mais poderosas do mercado.

Para facilitar o entendimento, organizamos essas tecnologias em ordem com base nos processos seguidos pelos fluxos de ETL/ELT (extração, carregamento e transformação) e as sub etapas que acompanham o processo, como a coleta no início de tudo e o armazenamento de dados, após o carregamento.

Vamos lá?

Coleta de dados

Snowplow

Snowplow é uma das melhores plataformas de extração de dados, que permite a qualquer empresa coletar seus próprios dados granulares, em sua própria conta na nuvem, dando mais liberdade aos cientistas e analistas de dados.

Além disso, seus dados ficam disponíveis em tempo real e podem ser carregados em qualquer data warehouse e serem usados para potencializar ferramentas de BI, relatórios personalizados ou modelos de aprendizado de máquina.

Segment

Segment é a plataforma que faz a coleta, limpeza e controle de dados de clientes (ou CDP, do inglês, customer data platform), para enviá-los ao armazenamento.

Essa ferramenta de ETL/ELT fornece uma API com fontes de biblioteca nativas traduzida em todos os idiomas, e dá o suporte necessário na coleta e nas rotas de dados de clientes para mais de 180 ferramentas e serviços de bancos de dados diferentes. Por fim, orienta esses dados brutos coletados de clientes aos data warehouses para exploração e análise avançada.

Extração e carregamento de dados

Stitch

Stitch é outro poderoso serviço de ETL/ELT, que faz a integração dados de diversas fontes em um data warehouse central. No entanto, essa é uma plataforma focada em desenvolvedores, que podem receber dados de mais de 120 fontes de nuvem por meio de WebHooks e uma API.

Além disso, outros diferenciais são o fato de oferecer ELT de autoatendimento e também pipelines de dados automatizados, tornando o processo mais simples.

Fivetran

Fivetran é uma solução de ELT, com base em nuvem, que auxilia na integração de dados com as principais plataformas de data warehouse disponíveis no mercado.

Entre os inúmeros benefícios do Fivetran estão:

  • a grande variedade de fontes de dados - cerca de 90 fontes SaaS possíveis.
  • a capacidade de integração com outras plataformas.

Kondado

A Kondado é uma plataforma web brasileira, com foco em analytics, conectada a mais de 50 ferramentas e bancos de dados para realizar a integração e modelagem de dados.

Por exemplo, com a Kondado, é possível centralizar informações retiradas de diversas ferramentas e bases de dados de uma organização, em um data warehouse. Ou seja, a plataforma opera como uma ponte entre as ferramentas de uma organização e do seu banco de dados analítico.

Sabe qual a maior vantagem?

Você consegue fazer tudo isso sem precisar escrever nem uma linha de código.

Armazenamento de dados

Oracle

O Oracle Cloud Infrastructure oferece armazenamento em nuvem de baixo custo, além de ter capacidade de operar nos mais altos requisitos de desempenho. Ele atende as cargas de trabalho para armazenamento por meio de armazenamento sob demanda local, oferecendo elasticidade em tempo real, seja de objeto, arquivo, bloco ou arquivo morto.

Outro benefício é que os clientes podem usar seu gateway de armazenamento e o serviço de transferência de dados para transferir seus dados para a nuvem com segurança.

Google BigQuery

O Google BigQuery é um serviço web de armazenamento de dados em várias nuvens sem a necessidade de servidor. É altamente escalável e econômico e foi projetado para agilizar seus negócios. Como?

Esse serviço de ELT consegue fazer a análise de dados de bilhões de linhas, usando uma sintaxe semelhante a SQL, em uma velocidade incrivelmente rápida e sem qualquer sobrecarga operacional.

PostgreSQL

O PostgreSQL é um sistema de banco de dados relacional de objetos de código aberto completo, considerado um dos mais bem desenvolvidos e maduros com seus mais de 20 anos de mercado.

Mas não é apenas um banco de dados relacional simples. Ele também serve como um banco de dados de série temporal e, inclusive, como uma solução de armazenamento de dados eficiente e de baixo custo.

E mais: pode ser integrado a várias ferramentas de análise, ser amplamente compatível, ter baixo custo e alto desempenho, o PostgreSQL é uma das opções mais utilizadas entre as empresas.

Snowflake

O Snowflake é outro serviço de data warehouse em nuvem, que automatiza a administração e manutenção do mesmo e oferece suporte à transformação durante (ETL) ou após o carregamento (ELT).

Funciona com uma ampla variedade de ferramentas de integração de dados e permite que o armazenamento seja feito de maneira independente, possibilitando aos clientes contratar o espaço e sua manutenção separadamente.

Transformação de dados

dbt

O dbt é um é um orquestrador de dados. Mas o que isso quer dizer?

Explicamos: entre os serviços de ELT, o dbt é responsável por realizar todas as transformações mais comuns necessárias para a construção de um DW.

Uma das principais funções que diferencia o dbt das diversas ferramentas de ETL/ELT é a possibilidade de criação de códigos em SQL. Isso dá total independência aos engenheiros de dados para operacionalizar os processos de ELTs complexos, incentivando, também, o trabalho em equipe entre profissionais técnicos e os analistas, tudo diretamente dentro do de um data warehouse.

Inclusive, é em parceria com o dbt, essa ferramenta poderosa, que o time de dados da Indicium realiza os projetos de ELT mais completos, implementando as melhores práticas em analytics engineering.

Exemplo tela da ferramenta dbt.
Exemplo tela da ferramenta dbt. Fonte: site do dbt.

Spark

Apache Spark é um mecanismo de análise e processamento de dados de código aberto usado para trabalhar com conjuntos de dados de grande escala. Nele, pode-se fazer todas as pesquisas, junções, limpeza, transformação de dados e enriquecimento.

Um dos diferenciais do Spark é a disponibilização de bibliotecas de nível superior, incluindo suporte para consultas SQL, streaming de dados, aprendizado de máquina e processamento gráfico, que aumentam a produtividade do desenvolvedor e podem ser combinadas para criar fluxos de trabalho complexos.

Dremio

O Dremio também funciona com armazenamento de dados, mas a sua principal função é ser um “gerenciador de data lakes", ajudando as equipes de dados a superarem grandes problemas na estruturação de data lakes, com funções como:

  • offloading de grandes volumes de dados.
  • unificação dados de diversas fontes.
  • separação da modelagem física e da modelagem lógica.
  • upload de arquivos para exploração e enriquecimento.

E, além disso, o Dremio operacionaliza seu armazenamento de data lakes e acelera seus processos analíticos com um serviço de consulta de alto desempenho e alta eficiência.

Invista em ELT

Agora que você já conhece algumas das ferramentas mais poderosas do mercado, é hora de começar a explorá-las.

E se você precisar de ajuda para implementação do ELT no seu negócio, conte com a ajuda de especialistas nas tecnologias mais avançadas: a Indicium.

Entre em contato para conversarmos sobre seu projeto de ELT hoje mesmo clicando aqui!