Pipeline ETL

Um pipeline ETL é um sistema que extrai, transforma, e carrega (daí ETL) dados de uma ou mais fontes de dados para um destino de dados, como um data warehouse, data lake, banco de dados ou outro sistema de armazenamento como o S3 da Amazon. Pipelines ETL são fundamentais para engenharia de dados e analytics, permitindo que organizações coletem, limpem e consolidem dados para armazenamento, análise e tomada de decisão.

A sigla ETL significa Extrair, Transformar e Carregar e se refere às três etapas do processo de pipeline de dados.

As três etapas incluem os seguintes processos:

• Trecho: A primeira etapa do pipeline ETL é extrair dados de um banco de dados, como um banco de dados SQL ou NoSQL, uma API ou uma plataforma em nuvem que armazena dados, como um CRM.
• Transformar: O segundo passo é transformar os dados em um formato ou estrutura mais utilizável. Transformar refere-se ao processo de converter a estrutura e o formato dos dados originais para que se adequem ao repositório de destino.
• Carregamento: A terceira e última etapa é o processo de inserir os dados transformados em um repositório de destino, como um banco de dados, um data warehouseou um data warehouse baseado em nuvem.

É importante notar que, embora os processos ETL tenham sido de importância crucial, recentemente os sistemas mais modernos adotaram uma estrutura ELT: eles extraem dados de uma fonte, carregam-nos em um destino e, em seguida, os transformam ou permitem que cientistas de dados, engenheiros ou mesmo analistas de negócios os transformem posteriormente.

Transformar os dados posteriormente significa capturar e armazenar todos os dados brutos, preservando a flexibilidade para futuras necessidades de análise, ao não descartar nenhum dado.

Os pipelines ETL permitem o processo de conversão de dados brutos para que correspondam a um sistema de destino de forma sistemática e precisa.

Com os dados brutos carregados no repositório de destino, eles podem ser usados ​​para outros fins, como análise de dados para embasar decisões de negócios. Com um pipeline ETL funcional, as equipes de dados podem economizar tempo e criar um processo mais eficiente de transferência de dados entre sistemas. 

Alguns casos de uso comuns de pipelines ETL incluem:

• Dados centralizados de diversas fontes em um único data lake
• Extraindo dados de APIs para um banco de dados
• Extrair dados de arquivos planos e carregá-los em um destino de dados
• Extrair dados de um sistema e enriquecê-los com dados de outro
• Migração de dados de um sistema legado para um novo repositório de dados
• Transformar e limpar dados para que possam ser usados ​​em análises e insights

Em resumo, os pipelines ETL ajudam as organizações a consolidar silos de dados, criando uma única fonte de verdade para a empresa. Ao alimentar ferramentas de BI e visualizações de dados, eles são uma parte fundamental da construção de uma organização mais orientada a dados.

Como líder em análise de marketing, Singular fornece um pipeline ETL de marketing que os clientes utilizam para capturar e transferir dados automaticamente para seus próprios bancos de dados ou para um data warehouse, sem precisar escrever uma única linha de código.

Com o ETL de marketing da Singular, sua equipe de dados economiza tempo transferindo todos os seus dados agregados e em nível de usuário automaticamente por meio de um único processo.

Aqui está um exemplo de como Singular’s pipeline ETL pode ajudar analistas de BI da nossa guia sobre o assunto:

Você pode criar uma réplica dos seus dados de marketing no seu próprio data warehouse. Pode conectar o Tableau diretamente a esses dados. Pode criar relatórios ou dashboards personalizados com base neles. Pode integrar dados confidenciais ou proprietários aos seus dados de marketing dentro da sua infraestrutura interna segura.

Ao reduzir custos e fornecer um pipeline estável que praticamente não exige manutenção, o ETL Pipeline da Singularelimina as despesas e o desperdício de recursos humanos necessários para gerenciar ou construir seus próprios pipelines de dados.

Resumindo, com esse aumento de eficiência, você consegue eliminar erros manuais e tomar decisões mais rápidas e precisas com base em dados.