Gasoduto ETL

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

A sigla ETL significa Extrair, Transformar e Carregar e refere-se aos três estágios do processo de pipeline de dados.

As três etapas incluem os seguintes processos:

• Extrair: 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 contém dados, como um CRM.
• Transformar: A segunda etapa é transformar os dados em um formato ou estrutura mais utilizável. Transformação refere-se ao processo de conversão da estrutura e formato dos dados originais para caber no repositório de destino.
• Carregar: A terceira e última etapa é o processo de colocar os dados transformados em um repositório de destino, como um banco de dados, um data warehouse ou um data warehouse baseado em nuvem.

É importante notar que embora os processos ETL tenham sido extremamente importantes, recentemente os sistemas mais modernos têm uma estrutura ELT: extraem dados de uma fonte, carregam-nos num destino e depois transformam-nos, ou permitem que cientistas ou engenheiros de dados ou mesmo empresas analistas para transformá-lo posteriormente.

Transformar os dados posteriormente significa capturar e armazenar todos os dados brutos, preservando a flexibilidade para necessidades analíticas futuras, sem descartá-los.

Os pipelines ETL permitem o processo de conversão de dados brutos para corresponder a um sistema de destino em um processo sistemático e preciso.

Com os dados brutos carregados no repositório de destino, eles podem ser usados ​​para outros fins, como análise de dados, para orientar 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 de um sistema para outro. 

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
• Extraindo dados de arquivos simples e carregando-os em um destino de dados
• Pegar dados de um sistema e enriquecê-los com dados de outro
• Migrando dados de um sistema legado para um novo repositório de dados
• Transformar e limpar dados para que possam ser usados ​​para análise de dados e insights

Resumindo, os pipelines de 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, elas 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 usam para capturar e transferir automaticamente dados para seus próprios bancos de dados ou para um data warehouse sem 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 de nível de usuário automaticamente por meio de um único processo.

Aqui está um exemplo de como o pipeline de ETL da Singular guia sobre o assunto :

Você pode criar uma réplica dos seus dados de marketing em seu próprio data warehouse. Você pode conectar o Tableau diretamente a esses dados. Você pode criar relatórios ou painéis personalizados sobre ele. Você junta dados confidenciais ou proprietários aos seus dados de marketing em sua infraestrutura interna segura.

Ao cortar custos e fornecer um pipeline estável que requer essencialmente zero 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 pode remover erros manuais e tomar decisões baseadas em dados mais rápidas e precisas.