A coleta e análise de dados deve ser parte da rotina de trabalho em todas as empresas. É assim que você consegue diferentes insights de mercado e identifica oportunidades de crescimento. E um dos procedimentos essenciais para essa finalidade é o ETL.
Entender como esse processo funciona vai te dar uma base melhor a partir da qual implementar suas ferramentas de Business Intelligence. Quanto mais informações sua equipe precisa utilizar no dia a dia, mais importante é investir neste aspecto do seu negócio.
Acompanhe e entenda melhor o que é o processo de ETL e como você pode otimizá-lo em sua empresa.
O que é ETL?
ETL é uma abreviação para “Extract, Transform and Load”, que pode ser traduzido como “Extrair, Transformar e Carregar”. Esse é o processo fundamental de coleta e organização de dados realizados na empresa, sendo a base para o desenvolvimento do BI em diferentes contextos.
Cada letra representa um dos estágios desse processo.
- extração: dados são coletados de diferentes fontes, de forma que todos fiquem à sua disposição;
- transformação: nesse estágio, os dados são processados e organizados, removendo inconsistências e preparando-os para análise;
- carregamento: a informação coletada e processada é armazenada em seu destino, onde pode ser consultada no futuro.
Esses três estágios básicos são a base para a formação de um sistema de análise de dados. Uma vez que a informação esteja em mãos, ela pode ser usada para gerar insights e auxiliar no dia a dia de trabalho.
Como otimizar o processo de ETL em sua empresa?
Para aproveitar melhor os seus dados, é fundamental otimizar o seu processo de ETL. Veja aqui algumas dicas que vão te ajudar.
Escolher as ferramentas certas
O processo de coleta e transformação de dados depende diretamente das suas ferramentas de BI. Por esse motivo, é importante estudar suas opções, como o Pentaho, e encontrar aquela que melhor atende às demandas da sua empresa.
Automatizar processos
Para que o ETL seja o mais eficiente possível, você deve investir na automação de parte desse processo. Sem isso, é impossível lidar com um grande volume de dados diariamente.
Definir uma política de governança
Também é responsabilidade da empresa garantir a segurança e integridade desses dados. Para isso, você deve ter uma política de governança bem definida, que oriente bem os colaboradores no dia a dia.
Fazer a limpeza de dados
A limpeza de dados é um dos componentes mais importantes no estágio de transformação. Ela consiste em remover redundâncias e retificar dados inconsistentes, de forma que o resultado final seja mais confiável.
Monitorar e realizar auditorias regularmente
Mesmo após concluir o processo, ainda é importante acompanhar esses dados e garantir sua qualidade. Especialmente à medida que novas informações entram em seu sistema. Para isso servem as auditorias, que identificam e corrigem essas inconsistências.
Agora você entende melhor o processo de ETL e sua importância para o Business Intelligence. Com isso, você tem uma base melhor para tomar decisões estratégicas em sua empresa.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?