O que é ETL reverso? Um guia útil

Tradicionalmente, os engenheiros de dados precisam se concentrar nas operações de ETL (extração, transformação e carregamento), o que implica extrair dados de várias fontes, convertê-los em um formato apropriado e carregá-los em um data warehouse. No entanto, a necessidade de operacionalizar esses dados - para torná-los acessíveis e úteis para aplicativos comerciais comuns - levou ao desenvolvimento do ETL reverso.

Neste artigo, exploraremos a definição de ETL reverso, como ele difere do ETL tradicional e as ferramentas disponíveis para implementação. Também examinaremos casos práticos de uso para mostrar sua importância. Se você ainda não conhece o assunto, confira nosso curso ETL e ELT em Python e nosso curso Introdução à engenharia de dados no DataCamp para começar. Outro recurso muito útil é o nosso guia de código Getting Started with Data Pipelines.

O que é ETL reverso?

O ETL reverso é o processo de extração de dados de um data warehouse, transformando-os para atender aos requisitos dos sistemas operacionais e, em seguida, carregando-os nesses outros sistemas. Essa abordagem contrasta com a ETL tradicional, em que os dados são extraídos de sistemas operacionais, transformados e carregados em um data warehouse.

Historicamente, o gerenciamento de dados evoluiu de ETL para ELT (extrair, carregar, transformar) para atender à crescente necessidade de processamento de dados em tempo real. O ETL reverso representa a etapa mais recente dessa evolução. Enquanto o ETL e o ELT se concentram na centralização dos dados, o ETL reverso visa operacionalizar esses dados, tornando-os acionáveis em sistemas de terceiros, como CRMs, plataformas de marketing e outras ferramentas operacionais.

Como funciona o ETL reverso

Dissemos que a ETL reversa é um processo de integração de dados que transfere insights de um data warehouse ou de uma plataforma de análise para sistemas operacionais. Em outras palavras, ele reverte o processo tradicional de ETL. Vamos examinar mais de perto cada etapa.

1. Extração de dados

O processo começa com a escolha das informações mais relevantes de um data warehouse ou de uma plataforma de análise. Isso pode incluir dados de clientes, métricas de vendas ou qualquer outra coisa. Depois de sabermos o que queremos do armazenamento, talvez ainda precisemos filtrar, agregar ou, de alguma forma, transformar os dados para atender às nossas necessidades.

2. Transformação de dados

Na próxima etapa, os dados do sistema de origem são mapeados para os campos correspondentes no sistema de destino. O enriquecimento opcional de dados pode ser realizado nesse estágio com a adição de campos de fontes externas, como a adição de dados demográficos aos perfis de clientes. É provável que haja uma transformação adicional para que os dados correspondam aos requisitos do sistema de destino, como a conversão de tipos de dados ou a manipulação de formatos de data.

3. Carregamento de dados

Por fim, os dados transformados são carregados no sistema de destino usando sua API com atualizações em tempo real ou em lote. Mecanismos de tratamento de erros, incluindo lógica de repetição e procedimentos de recuperação, evitam problemas durante o carregamento. Haverá um processo para verificar a integridade dos dados durante o carregamento.

Ilustração básica de ETL reverso. Fonte: napkin.ai

Exemplo do mundo real

Para ilustrar, considere uma equipe de marketing que usa um data warehouse para analisar o comportamento do cliente. O ETL reverso pode extrair segmentos de clientes com base no histórico de compras e na demografia e carregar esses dados em uma plataforma de automação de marketing. Isso permite que a equipe crie campanhas direcionadas e personalize as interações com os clientes.

Processo de ETL reverso. Fonte: napkin.ai

Desafios técnicos e soluções em ETL reverso

Embora promissor, o ETL reverso não é perfeito. Pode ser um desafio para os engenheiros de dados garantir que todos os dados sejam precisos e encontrar seu caminho em sistemas diferentes e, às vezes, desconhecidos. Um dos maiores desafios é manter a qualidade dos dados. Dados inconsistentes podem levar a decisões ruins, portanto, é importante que você tenha processos rigorosos de validação e limpeza de dados.

O volume e a velocidade dos dados também podem ser impressionantes. O tratamento eficiente de grandes conjuntos de dados requer estratégias como atualizações incrementais e captura de dados de alterações. Essas técnicas se concentram no processamento apenas dos dados necessários, otimizando o desempenho e reduzindo a carga do sistema. Outro obstáculo é a complexidade da API. Sistemas diferentes têm recursos de API variados. O gerenciamento e a padronização eficazes de APIs podem ajudar.

ETL vs. ETL reverso: As grandes diferenças

A ETL é uma abordagem tradicional de integração de dados em que os dados são extraídos de várias fontes, transformados em um formato adequado e, em seguida, carregados em um data warehouse. Esse processo envolve limpeza e transformação de dados iniciais significativas, o que o torna demorado e exige muitos recursos.  

A ELT, por outro lado, prioriza a velocidade e a flexibilidade. Os dados são extraídos das fontes e carregados diretamente em um data warehouse em seu formato bruto. As transformações ocorrem no data warehouse, geralmente usando mecanismos de consulta avançados. Essa abordagem aproveita o poder computacional dos modernos data warehouses e proporciona maior agilidade na exploração e análise de dados. 

O surgimento do ETL reverso

Enquanto o ETL e o ELT se concentram na movimentação de dados para um data warehouse, o ETL reverso adota uma abordagem diferente. Ele extrai dados transformados do data warehouse e os envia para sistemas operacionais, como CRM, plataformas de automação de marketing e ferramentas de suporte ao cliente. Isso permite que as organizações aproveitem as percepções derivadas da análise de dados para conduzir ações em tempo real e aprimorar os processos de negócios. A mudança de ETL para ELT é impulsionada principalmente pelos seguintes fatores:

• Aumento do volume e da velocidade dos dados: Os processos tradicionais de ETL tiveram dificuldades para lidar com as enormes quantidades de dados gerados por aplicativos modernos e dispositivos de IoT.  
• Avanços na computação em nuvem e no armazenamento de dados: Os data warehouses e data lakes baseados em nuvem oferecem a escalabilidade e a capacidade de processamento necessárias para a ELT.  
• Ênfase na agilidade e na exploração de dados: O ELT permite experimentação mais rápida e análise iterativa de dados.

Em essência, a evolução do gerenciamento de dados tem sido uma jornada em direção a maior eficiência, flexibilidade e insights acionáveis. O ETL estabeleceu a base, o ELT acelerou a ingestão e a transformação de dados e o ETL reverso fechou o ciclo, trazendo insights para os fluxos de trabalho operacionais.

Principais diferenças entre ETL e ELT

ETL e ELT são métodos para mover dados de um sistema para outro. Embora possam parecer semelhantes, elas têm diferenças críticas na forma como lidam com a transformação de dados. Aqui está um resumo, mas para uma análise realmente detalhada, leia nosso ETL vs. ETL. ELT postagem no blog.

O ETL reverso é uma ferramenta poderosa que preenche a lacuna entre os insights de dados e a execução operacional. Você pode abrir um mundo de possibilidades ao transferir dados valiosos do seu data warehouse para os sistemas operacionais.

• Transformação de vendas: Uma empresa de SaaS pode equipar sua equipe de vendas com insights sobre os clientes em tempo real, sincronizando os dados de seu data warehouse com o CRM. 
• Otimização de marketing: Uma empresa de comércio eletrônico pode tentar conduzir campanhas mais eficazes retornando as métricas de desempenho da campanha para sua plataforma de automação de marketing. Dessa forma, eles poderiam fazer testes A/B para melhorar o ROI. 
• Suporte centrado no cliente: Um provedor de telecomunicações pode tentar aumentar a satisfação do cliente sincronizando os dados do cliente com suas ferramentas de suporte ao cliente.
• Agilidade financeira: Um fabricante pode tentar acelerar os processos financeiros, transferindo os dados financeiros para o sistema ERP para melhorar os relatórios e as previsões. 
• Inovação de produtos: Uma plataforma de streaming poderia impulsionar o desenvolvimento de produtos com base em dados reais do usuário, vinculando as métricas de uso a outras ferramentas de gerenciamento de produtos para tentar entender como criar novos recursos. 

Importância estratégica: Por que o ETL reverso é importante

O ETL reverso é ainda mais do que uma ferramenta de transferência de dados. É um ativo estratégico que pode impulsionar seus negócios. Aqui estão algumas das ideias que considero mais importantes. 

• Aprimoramento da tomada de decisões: Ao tornar os dados acessíveis onde as decisões são tomadas, o ETL reverso ajuda as equipes a se sentirem mais confiantes. 
• Melhoria da eficiência operacional: A automação dos fluxos de dados entre sistemas elimina a entrada manual de dados, o que é uma grande vantagem.
• Preparando sua empresa para o futuro: O ETL reverso é um componente essencial das pilhas de dados modernas e continuará a evoluir. Ao adotar o ETL reverso desde o início, as organizações podem ficar à frente da curva e obter uma vantagem competitiva.

Se você estiver procurando outras informações de líderes do setor, Liya Aizenberg, Diretora de Engenharia de Dados da Away, compartilha ótimas informações sobre como alinhar melhor as iniciativas de engenharia de dados com as metas comerciais.

Ferramentas e plataformas/ferramentas populares de ETL reverso

Há várias ferramentas e plataformas disponíveis para implementar a ETL reversa, cada uma com recursos e capacidades exclusivos. A tabela a seguir mostra algumas opções populares:

Ao escolher uma ferramenta de ETL reverso, considere os seguintes fatores:

• Volume e velocidade de dados: A quantidade e a velocidade dos dados que você precisa sincronizar influenciarão sua escolha.
• Requisitos de integração: Certifique-se de que a ferramenta se integre à pilha de dados e aos sistemas operacionais existentes.
• Facilidade de uso: Avalie a interface de usuário da ferramenta e a complexidade da configuração de pipelines de dados.
• Escalabilidade: Considere a capacidade da ferramenta de lidar com volumes crescentes de dados e com as crescentes demandas dos usuários.
• Preços e suporte: Avalie o custo da ferramenta e o nível de suporte fornecido.

Ao avaliar cuidadosamente esses fatores e as necessidades específicas da sua organização, você pode selecionar a ferramenta de ETL reversa mais adequada para liberar todo o potencial dos seus dados.

Conclusão

Espero que você possa ver e apreciar a importância do ETL reverso. É muito mais do que apenas um procedimento técnico. As empresas que têm os recursos certos, incluindo engenheiros de dados com experiência em ETL reverso, podem deixar de ser algo modesto para se tornar dinâmicas e usar dados em tempo real para crescer e aumentar as vendas e responder rapidamente às mudanças do mercado.

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