Quais são as principais diferenças?

As empresas de hoje aumentaram a quantidade de dados que usam em suas operações diárias, permitindo que eles atendam às crescentes necessidades dos clientes e respondam a problemas com mais eficiência. No entanto, o gerenciamento desses grupos de dados comerciais pode ser difícil, especialmente se você não tiver sistemas e ferramentas de armazenamento otimizados.

ETL e ingestão de dados são processos de gerenciamento de dados que podem tornar a migração de dados e outros projetos de otimização de dados mais eficientes. Embora o ETL e a ingestão de dados tenham alguma sobreposição de propósito e função, são processos distintos que podem agregar valor a uma estratégia de dados corporativos.

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O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados é um termo abrangente para os processos e ferramentas que movem os dados de um lugar para outro para processamento e análise adicionais. Normalmente, envolve o transporte de alguns ou todos os dados de fontes externas para locais de destino internos.

Ingestão de dados e fluxo de dados em lote são duas das abordagens de ingestão de dados mais comuns. A ingestão de dados em lote envolve a coleta e a movimentação de informações em intervalos programados.

Por outro lado, a coleta e o movimento de informações durante a ingestão de dados de streaming ocorrem em tempo real ou próximo a tempo real. A ingestão de dados de streaming é tipicamente a melhor das duas opções quando as pessoas desejam usar dados atuais para moldar seus processos de tomada de decisão.

Casos de uso de ingestão de dados

• Análise em tempo real: Através da ingestão de dados, as empresas, especialmente em comércio eletrônico e finanças, analisam dados para tomar decisões rápidas e precisas.
• Análise de comportamento do cliente: As plataformas on -line ingerem dados para entender o comportamento do usuário, como páginas visitadas, itens clicados e tempo gasto em uma plataforma. Isso ajuda a personalizar as experiências do usuário e fazer recomendações do produto.
• Monitoramento operacional: As empresas ingerem toras e métricas de seus aplicativos e infraestrutura, o que lhes permite monitorar a saúde do sistema e garantir o tempo de atividade e o desempenho.
• Gestão da cadeia de abastecimento: As empresas de fabricação e varejo captam dados de muitas fontes para monitorar os níveis de inventário, taxas de produção, status de remessa e muito mais para otimizar suas cadeias de suprimentos.
• Monitoramento de mídia social: Marcas e empresas ingerem dados de plataformas de mídia social para monitorar menções, análises e feedback para avaliar o sentimento do público e responder às preocupações dos clientes.

Exemplos de ingestão de dados

• Detecção de fraude: Através da análise em tempo real, uma empresa de cartão de crédito pode ingerir e usar dados de transações para detectar e bloquear atividades suspeitas, protegendo os clientes de possíveis fraudes.
• Sistemas de recomendação: Serviços de streaming on -line como a Netflix apreciam os dados do usuário para analisar padrões e preferências de visualização, o que lhes permite recomendar shows e filmes para cada usuário.
• Detecção de anomalia: Um provedor de serviços em nuvem ingere os logs do servidor pode detectar anomalias ou falhas em potencial do sistema, garantindo alta disponibilidade e desempenho para seus usuários.
• Gerenciamento de inventário: Uma plataforma global de comércio eletrônico como a Amazon ingere dados de fornecedores, armazéns e transportadoras de remessa para garantir que os produtos sejam estocados e entregues com eficiência.
• Feedback do cliente: Novos restaurantes podem ingerir críticas e classificações de plataformas como Yelp e TripAdvisor para entender o feedback dos clientes e fazer melhorias sempre que necessário.

Veja: Saiba mais sobre a ingestão de dados.

O que é ETL?

ETL (ou extração, transformação e carga) é uma maneira mais específica de lidar com dados. Não deve ser confundido com ELT (extrato, carga, transformação), o ETL é simplesmente um processo em que os dados são extraídos de várias fontes, transformados em um formato padronizado e carregados em um sistema de destino. Aqui está uma olhada mais de perto as três fases:

1. Extrair: O estágio de extrato envolve tirar dados de suas fontes, exigindo que você trabalhe com dados estruturados e não estruturados.
2. Transformar: A transformação dos dados envolve transformá-lo em um formato confiável de alta qualidade, que se alinha aos requisitos de relatórios de uma empresa e casos de uso pretendidos, que podem envolver a correção de inconsistências, adicionando valores ausentes, excluindo ou descartando dados duplicados e concluindo outras tarefas para aumentar a qualidade dos dados.
3. Carregar: O carregamento de dados significa movê -los para o local de destino, como um repositório de data warehouse que contém dados estruturados ou um lago de dados que acomoda dados estruturados e não estruturados.

O ETL é um processo de ponta a ponta que permite que as empresas preparem conjuntos de dados para uso adicional.

Veja: Descubra como o ETL se compara à integração de dados.

Casos de uso de ETL

• Data Warehousing: As empresas consolidam dados de fontes díspares em um único data warehouse centralizado para relatórios e análises, o que é particularmente útil à medida que as empresas crescem e se encontram usando muitas soluções de software e banco de dados.
• Migração de dados: O ETL permite que as empresas migram dados, pois geralmente precisam mover dados de um sistema ou plataforma para outro sem corrupção ou perda.
• Integração de dados: Um caso de uso de integração de dados envolve a combinação de dados de diferentes departamentos ou de fusões e aquisições para fornecer uma visão unificada de uma empresa.
• Gerenciamento de dados mestre: O ETL extrai dados dos sistemas de origem, o transforma e o carrega em um banco de dados mestre, garantindo que uma organização tenha uma única fonte consistente de verdade para entidades cruciais de dados, como clientes e fornecedores.
• Inteligência de negócios: A transformação de dados brutos em insights acionáveis, agregando, resumindo e analisando-os para apoiar a tomada de decisões.

Exemplos de ETL

• Análise dos dados de vendas: Uma empresa como uma cadeia de varejo pode consolidar dados de vendas de todas as suas lojas em todo o país em um armazém de dados central, o que permitiria analisar o desempenho e as tendências gerais de vendas.
• Atualizações do sistema: Uma empresa atualizando o sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente pode usar o ETL para transferir dados do cliente do sistema antigo para o novo para garantir a consistência e a integridade dos dados.
• Integração de dados após uma fusão: Após uma fusão, uma empresa pode utilizar o ETL para integrar dados dos funcionários de sistemas de recursos humanos separados em uma plataforma de RH unificada.
• Gerenciamento de produtos: Os processos ETL podem ajudar um negócio multinacional a garantir que os dados do produto de seus vários bancos de dados regionais sejam consistentes e unificados em seu sistema global de gerenciamento de produtos.
• Comportamento do cliente: Uma plataforma de comércio eletrônico usando ETL para transformar dados brutos em dados estruturados pode analisar esses dados para entender o comportamento do usuário e, finalmente, otimizar a experiência do usuário.

Veja: Saiba mais sobre o ETL.

Benefícios de ingestão de dados e desvantagens

Benefícios

• A ingestão de dados possui recursos de processamento de dados em tempo real, especialmente na ingestão de streaming, que ajudam as empresas a obter informações imediatas e tomar decisões oportunas.
• A ingestão de dados é flexível; Ele pode lidar com uma ampla variedade de tipos de dados e fontes e se adaptar a diferentes casos de uso.
• As ferramentas e plataformas modernas de ingestão de dados são escaláveis ​​o suficiente para lidar com grandes volumes de dados.
• A maior disponibilidade de dados e menor latência, pois a ingestão de dados garante que os dados de várias fontes estejam prontamente disponíveis para processamento e análise adicionais.

Desvantagens

• A ingestão direta pode resultar em erros ou inconsistências, se gerenciado incorretamente, levando a possíveis problemas de qualidade de dados.
• Gerenciar a ingestão de dados de muitas fontes pode se tornar complexo e acabar exigindo ferramentas e conhecimentos especializados.
• A ingestão de dados em tempo real, em particular, pode ser intensiva em recursos, o que pode levar ao aumento dos custos.
• Se não for protegido adequadamente, a ingestão de dados de fontes externas pode introduzir vulnerabilidades de segurança.

Benefícios e desvantagens ETL

Benefícios

• O sistema de destino geralmente possui dados de alta qualidade, pois a fase de transformação limpa, padroniza e enriquece dados.
• Os processos ETL garantem que os dados de várias fontes sejam consistentes e unificados para fornecer uma única fonte de verdade.
• Os dados são otimizados para inteligência de negócios e análises, uma vez que são carregados em um data warehouse após o ETL.
• Os processos ETL podem armazenar dados históricos, o que significa que as empresas podem realizar análises de tendências para informar suas decisões estratégicas de longo prazo.

Desvantagens

• Os processos ETL, especialmente o ETL em lote, introduzem latência, pois os dados não estão disponíveis para análise em tempo real.
• Projetar e manter os fluxos de trabalho da ETL pode exigir ferramentas e habilidades especializadas, pois podem ser complexas.
• O ETL, especialmente a fase de transformação, pode ser computacionalmente intensivo, exigindo infraestrutura robusta.
• O ETL tradicional pode ser rígido e pode não se adaptar rapidamente às mudanças nos sistemas de origem ou nos requisitos de negócios.

Como a ingestão de dados e o ETL são semelhantes?

Apesar de seus objetivos diferentes, a ingestão de dados e o ETL compartilham muitas semelhanças. De fato, algumas pessoas consideram o ETL um tipo de ingestão de dados, embora inclua mais etapas do que apenas coletar e mover informações.

Além disso, a ingestão de dados e o ETL podem suportar mais segurança em nuvem, adicionando camadas adicionais de precisão e proteção aos conjuntos de dados à medida que se movem e se transformam na nuvem. Esses processos também melhoram o conhecimento geral e a alfabetização de dados de uma organização, pois eles levam um tempo para mover meticulosamente e alterar seus dados para o formato certo. Como resultado de projetos de ingestão de dados ou ETL, essas equipes provavelmente identificarão novas oportunidades de segurança de dados de que precisam aproveitar.

Veja: Confira essas práticas recomendadas para segurança em nuvem.

Finalmente, o software assistivo está disponível para processos de ingestão de dados e ETL. Embora algumas soluções sejam estritamente projetadas para uma ou outra, a sobreposição no que esses processos fazem significa que muitos produtos de ingestão de dados executam algumas ou todas as etapas do ETL.

Como a ingestão de dados e o ETL são diferentes?

As equipes de dados geralmente usam o ETL quando desejam mover dados para um data warehouse ou lago. Se eles escolherem a rota de ingestão de dados, existem mais destinos em potencial para dados. Por exemplo, a ingestão de dados possibilita mover dados diretamente para ferramentas e aplicativos na pilha de tecnologia de uma empresa.

Além disso, a ingestão de dados envolve a coleta de dados brutos, que ainda podem ser atormentados por vários problemas de qualidade. O ETL, por outro lado, sempre inclui um estágio em que as informações são limpas e alteradas para o formato certo.

O ETL pode ser comparativamente mais lento que a ingestão de dados, que geralmente ocorre em tempo quase real. Um data warehouse pode receber novos dados uma vez por dia ou em um cronograma ainda mais lento. Essa realidade torna difícil e às vezes impossível acessar informações imediatamente.

A ingestão de dados e o ETL podem ser usados ​​juntos?

Muitas empresas usam estratégias de ingestão de dados e ETL simultaneamente. Como e quando eles fazem isso em grande parte depende de quanta informação eles devem lidar e se têm infraestrutura existente para ajudar no projeto. Por exemplo, se uma empresa não possui um data warehouse ou lago, provavelmente não é o melhor momento para se concentrar no desenvolvimento de uma estratégia de ETL.

Um dos principais benefícios da ingestão de dados é que ele não exige que uma empresa passe por uma transformação operacional antes de iniciar o processo. A principal coisa que as empresas devem se concentrar é extrair dados de fontes confiáveis.

No entanto, ao buscar a ETL como estratégia de gerenciamento de dados, as organizações podem precisar expandir sua infraestrutura atual, contratar mais membros da equipe e comprar ferramentas adicionais. Em comparação, a ingestão de dados é uma tarefa relativamente baixa.

Introdução com a ingestão de dados e ETL

As empresas devem avaliar suas prioridades de dados antes de decidir quando e como usar a ingestão de dados e/ou ETL. Os profissionais de dados devem questionar como a ingestão de dados e o ETL suportam metas de curto e longo prazo para usar dados em uma organização.

O principal a lembrar é que nem a ingestão de dados nem o ETL é a melhor escolha universalmente para todos os projetos de dados. É por isso que é comum as empresas usá -las em conjunto.

Leia a seguir: Antes de começar, explore essas principais ferramentas e software ETL.