O volume de dados gerados por uma organização sempre foi imenso. E já está claro que transformá-los em informação pode levar a tomada de decisão para o próximo nível, desde que esses dados sejam coletados, padronizados e reunidos em um ambiente centralizado. O ETL é uma das tecnologias mais reconhecidas para esse fim.
As ferramentas de ETL têm um mercado gigante, que segue em rota de crescimento. Em 2023, ele foi avaliado em US$ 4,27 bilhões e deve seguir aumentando a uma taxa de mais de 13% ao ano.
O que você precisa saber sobre essa tecnologia? Quando utilizá-la e quando uni-la a outras ferramentas de integração? ETL ou iPaaS? Veja aqui a nossa análise!
O que é ETL?
ETL (extract, transform, load) é o processo de extração, transformação e carregamento de dados de diferentes fontes dentro de sistemas de armazenamento, como data warehouses, para servir a diversos usos.
Isso torna o ETL uma tecnologia de integração de dados ideal para unificar dados de diferentes formatos e origens. Mais que isso: para unificar de forma organizada e com alta qualidade, removendo duplicatas e inconsistências, que permita a análise e tomada de decisão baseada em dados consolidados.
Como funciona: as 3 etapas da integração de dados com ETL
As letras do acrônimo da tecnologia de integração de dados dá nome a suas três fases principais:
1. Extração (Extract)
É a coleta de dados de várias fontes, como:
- Bancos de dados (MySQL, PostgreSQL e SQL Server)
- APIs (REST e SOAP)
- Arquivos (CSV, XML, JSON e Excel)
- Sistemas legados (ERPs, CRMs e mainframes)
- Streaming de dados (Kafka e MQTT).
A extração de dados pode envolver diferentes volumes ou massas de dados:
- Completa: todos os dados são extraídos de uma vez
- Incremental: apenas dados novos ou alterados são extraídos
- Alterações: dados modificados desde a última extração.
Um ponto comum entre todas elas é que essa extração se dá em lotes (batches), de tempos em tempos, não em tempo quase real ou real.
2. Transformação
Processamento e higienização de dados para que atendam a requisitos analíticos ou operacionais. Isso pode incluir:
- Limpeza de dados: remoção de valores nulos, duplicatas e inconsistências
- Conversão de formatos: alteração de tipos de dados
- Agregação: soma, contagem ou médias
- Normalização e desnormalização: estruturação dos dados
- Mapeamento e junção: combinação de dados de diferentes fontes
- Aplicação de regras de negócio: colunas derivadas ou cálculo de métricas específicas.
A transformação pode acontecer antes ou depois da carga, a depender da tecnologia de ETL utilizada. Nesse segundo caso, ela é conhecida por ELT (extract, load, transform).
3. Carga
Movimentação e armazenamento dos dados no destino final, que pode ser:
- Data warehouse (Snowflake, BigQuery e Redshift)
- Banco de dados (PostgreSQL, MySQL e SQL Server)
- Data lake (Amazon S3, Hadoop e Azure Data Lake).
Assim como a extração, a carga também pode variar de acordo com o volume de dados:
- Completa: substituição dos dados antigos pelos novos
- Incremental: adição apenas dos dados novos ou modificados
- Partição: carregamento de apenas uma parte dos dados.
Tecnologias e ferramentas de ETL
- Open source: Apache Nifi, Talend Open Studio e Airflow
- Cloud AWS Glue, Google Dataflow e Azure Data Factory
- Enterprise: Informatica PowerCenter, IBM DataStage e SAP Data Services
Exemplo de integração em ETL
Uma empresa tem dados de vendas em três sistemas distintos – um ERP, um CRM e planilhas de Excel – e deseja reunir esses dados para a criação de relatório comerciais em um BI.
- Carga: movimentação e subida dos dados tratados em um data warehouse para geração de relatórios.
- Extração: coleta dos dados nas três fontes.
- Transformação: padronização dos formatos de data, conversão de moedas para uma única unidade e união dos registros de clientes duplicados.
Limitações do ETL tradicional
O ETL é amplamente utilizado para integração de dados, mas tem algumas limitações. Algumas são relacionadas à tecnologia, especialmente em cenários modernos com big data e necessidades de tempo real. Outras são relacionadas à complexidade do próprio caso de uso, como transformações de dados complexas.
- Latência: o ETL tradicional coleta dados em lotes, não em tempo real. Isso pode gerar atrasos na atualização dos dados, se a necessidade da organização for de análises em tempo real.
- Consumo de recursos computacionais: o ETL pode exigir grande capacidade de processamento e memória, especialmente na etapa de transformação, aumentando custos operacionais.
- Transformação de dados: se realizada antes da movimentação para um data warehouse, a transformação de dados pode ser ineficiente.
- Escalabilidade: o ETL tradicional faz processamento de dados em servidores centralizados. Com o crescimento do volume de dados, podem ser necessários clusters distribuídos.
- Desenvolvimento e manutenção: a compatibilidade de dados necessária para garantia da qualidade dos dados trafegados por ETL pode ser tecnicamente complexa.
- Monitoramento: o rastreamento de erros e problemas pode ser difícil em uma estrutura que envolve múltiplas etapas e sistemas.
- Transformação de dados: se realizada antes da movimentação para um data warehouse, a transformação de dados pode ser ineficiente.
O ETL vale a pena?
O ETL é e continuará a ser útil para muitas empresas, sobretudo na movimentação de grandes massas de dados estruturados de diferentes fontes para uma base centralizada.
Para a escolha, dentre outras opções para integração de dados, as organizações deverão colocar na balança os casos de uso, a complexidade de implantação e os custos de manutenção e operação.
Por isso, como ferramenta de integração, o ETL pode mostrar mais valor para as organizações se combinado com outras tecnologias que cubram suas limitações ou se apliquem a casos de uso menos complexos. É o caso do iPaaS.
Vejamos um quadro comparativo entre iPaaS e ETL.
iPaaS e ETL na integração de dados: quadro comparativo
A integração de dados é um recurso fundamental tanto no iPaaS quanto no ETL. Mas as ferramentas têm abordagens distintas.
Abaixo, veja uma comparação detalhada de como cada tecnologia lida com esse processo:
| ETL | iPaaS | |
| Foco | Processamento de grandes volumes de dados para data warehouses e/ou bancos de dados | Integração entre aplicações SaaS, APIs e processos |
| Transformação dos dados | Antes ou depois da carga (ETL ou ELT) | Durante o fluxo de integração |
| Dados estruturados | ✅ | ✅ |
| Dados semiestruturados | ✅ | ✅ |
| Dados não estruturados | ❌ (Exige ferramentas adicionais) | ✅ |
| APIs e web services | ❌ (Exige programação customizada) | ✅ |
| Operação | Lotes | Tempo real ou quase real |
| Latência | Alta | Baixa |
| Escalabilidade | Difícil, sem ferramentas de big data | Alta, quando implantado em cloud |
| Infraestrutura | On-premise, cloud ou híbrido | On-premise, cloud ou híbrido |
| Facilidade de implantação | Difícil, requer desenvolvedores e analistas de dados | Moderada, com suporte a no-code/low-code, mas requerendo desenvolvedores e analista de integração |
| Manutenção | Complexa | Simples |
| Monitoramento | Exige ferramentas especializadas | Monitoramento integrado com dashboards e alertas automáticos |
Leia também: Integração de dados: como facilitar com um iPaaS?
ETL: entenda seu cenário para decidir se é a melhor solução
O ETL é uma tecnologia amplamente usada para integração de dados. Mas não é a única. Cada caso de uso – os do momento, mas também os do futuro – deve ser analisado sob diferentes pontos de vista para se chegar à solução da melhor tecnologia de integração a ser utilizada, evitando complexidade, custos e esforços desnecessários.
Neste artigo, você viu um comparativo do ETL com o iPaaS, uma ferramenta mais ampla de integração.
Você ainda tem dúvidas e quer saber se o ETL é a melhor ferramenta para o seu caso de integração? Veja a nossa demonstração e venha falar conosco!
