Dados de várias fontes são combinados em um único repositório de dados consistente usando a técnica de integração de dados conhecida como ETL, ou extract, transform, and load. Esse armazenamento de dados consistente é então inserido em um data warehouse ou outro sistema de destino. Como método para integrar e carregar dados para computação e análise, o ETL foi inicialmente apresentado. Eventualmente, tornou-se a principal técnica para processamento de dados em projetos de data warehousing. Com base no que o ETL oferece, são construídos fluxos de trabalho em analytics e machine learning. O ETL pode lidar com análises mais avançadas que podem melhorar operações de back-end ou experiências do usuário final. Ele limpa e organiza os dados usando um conjunto de regras de negócios para atender a requisitos específicos de business intelligence, como relatórios mensais. O ETL é frequentemente usado por uma empresa para extrair informações de sistemas legados, limpar os dados para aumentar sua uniformidade e qualidade, e inserir os dados no banco de dados desejado.
O que é ETL (Extract, Transform, Load)?