Dispor de boas ferramentas é crucial para o bom aproveitamento de dados do negócio. O ETL com Pentaho oferece vários benefícios. Então, vale muito a pena entender o funcionamento básico dessa ferramenta.
Neste artigo, explicaremos melhor o que é o ETL na análise de dados. Além disso, vamos mostrar o funcionamento do Pentaho e como essa solução pode ser uma aliada na transformação dos seus dados em inteligência empresarial. Continue lendo!
O que é ETL?
O ETL é um processo essencial na análise de dados. Em português, a sigla se refere às atividades de extração, transformação e carregamento, envolvendo a coleta de dados de diferentes fontes. Em seguida, os registros coletados precisam ser preparados adequadamente, o que consiste, por exemplo, em eliminar duplicações.
Após a coleta e a transformação, os registros devem ser carregados em um local específico. Este pode ser, inclusive, um banco de dados para uso da empresa.
O que é Pentaho?
O Pentaho é uma suíte de ferramentas de código aberto projetada para facilitar e automatizar processos relacionados à Business Intelligence e análise de dados. Na prática, oferece um conjunto abrangente de recursos para ajudar no ETL. Além disso, fornece ferramentas para relatórios, dashboards e mineração de dados.
Um dos componentes do Pentaho é o PDI, ou Pentaho Data Integration. Basicamente, ele permite aos usuários extrair dados de diversas fontes, aplicando transformações e carregando os registros nos destinos desejados.
Os principais benefícios de usar o Pentaho são:
- maior eficiência operacional;
- diminuição de erros, por causa também da interface intuitiva;
- redução de custos, em parte pela ferramenta ser do tipo de código aberto e não proprietária.
Como fazer o ETL com Pentaho?
A primeira coisa a fazer é baixar o PDI, que é a ferramenta ETL do Pentaho. Em seguida, é preciso configurar as conexões para suas fontes de dados, bem como o destino — que pode ser um banco, por exemplo.
Outra etapa crucial é o design do processo ETL. Neste, use a interface gráfica do PDI e crie um fluxo de trabalho. A ideia aqui é justamente extrair, transformar e carregar os dados. Na prática, isso é feito arrastando e soltando os componentes desejados e definindo as configurações.
Após fazer todas as transformações necessárias nos dados, é hora de executar o processo ETL e monitorar o progresso. Nesse sentido, o Pentaho oferece ferramentas para rastreamento de logs e monitoramento de desempenho.
Duas dicas valiosas para o bom êxito no uso do Pentaho são validar e agendar automaticamente. Na validação, a ideia é garantir a integridade dos dados, conforme as necessidades do negócio. Já o agendamento visa garantir que os registros sejam atualizados regularmente, caso haja essa necessidade.
O ETL com Pentaho, como vimos, oferece vários benefícios. Mas para essa ferramenta entregar os resultados dos quais sua empresa precisa, é de suma importância contar com ajuda especializada. A Know Solutions pode ser sua parceira, pois temos o conhecimento para que a implementação facilite cada vez mais seu processo de análise de dados.
Para saber mais sobre essa parceria, entre em contato conosco agora mesmo!
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?