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No mundo da análise de dados, a capacidade de processar e transformar dados brutos em insights significativos é crucial para manter uma vantagem competitiva. Atualmente, as empresas estão inundadas com dados de várias fontes, que vão desde bancos de dados e serviços em nuvem até APIs e arquivos planos. No entanto, esses dados frequentemente são não estruturados, inconsistentes e não estão imediatamente prontos para análise. É aqui que o processo ETL se torna indispensável.
Este artigo explora o que são ETL e ELT, os papéis dos arquivos QVD e QVF e como esses elementos são organizados no Qlik para garantir uma gestão eficiente dos dados.
Na gestão de dados, ETL (Extração, Transformação e Carga) e ELT (Extração, Carga e Transformação) são metodologias essenciais para preparar os dados para análise. Embora ambos os métodos visam tornar os dados prontos para relatórios e insights, eles diferem em como e quando os dados são processados.
ETL é um fluxo de trabalho tradicional de processamento de dados que envolve três etapas principais:
ELT, por outro lado, altera ligeiramente a sequência. Os dados são primeiro carregados no sistema de destino em seu formato bruto e depois transformados dentro desse sistema. Essa é frequentemente a abordagem preferida ao trabalhar com grandes volumes de dados, pois aproveita o poder de processamento de bancos de dados modernos e plataformas em nuvem para realizar as transformações de maneira mais eficiente.
No ecossistema Qlik, dois tipos de arquivos são essenciais para a gestão de dados: arquivos QVD e QVF. Esses formatos desempenham papéis cruciais na organização e otimização de todo o processo.
O processo ETL no Qlik é um fluxo de trabalho meticulosamente organizado que garante que os dados fluam suavemente da extração bruta até a visualização final. Este processo é centrado no uso estratégico de arquivos QVD e QVF em diferentes estágios, cada um desempenhando um papel crucial na preparação dos dados para análise.
O processo começa com a fase de extração, onde dados brutos são retirados de vários sistemas de origem, como bancos de dados, APIs, arquivos planos e serviços em nuvem. Um arquivo QVF dedicado é criado especificamente para essa tarefa e conecta-se às fontes de dados para extrair os dados em seu formato original, não alterado. Os dados extraídos são então salvos em arquivos QVD. Nesta fase, esses arquivos armazenam os dados exatamente como foram recuperados, sem transformações aplicadas, garantindo que estejam otimizados para as etapas subsequentes do processo.
Após a extração, o foco se volta para a transformação dos dados para prepará-los para análise. Nesta fase, outra aplicação lê os arquivos de dados brutos previamente criados e aplica várias tarefas de transformação, como limpeza de dados, aplicação de lógica de negócios, reestruturação e agregação de dados. Uma vez que os dados são processados e atendem aos requisitos específicos do negócio, são salvos de volta em novos arquivos QVD, agora contendo dados limpos e prontos para análise.
A fase final envolve carregar os dados transformados nas ferramentas de visualização e análise da plataforma. É aqui que os dados, agora em sua forma final, são usados para criar modelos, visualizações e dashboards. A aplicação responsável por essa fase lê os arquivos de dados processados, sem realizar mais transformações, e utiliza os dados para construir visualizações rápidas e responsivas. Esta abordagem estruturada garante que, ao chegar nesta fase, os dados tenham sido totalmente otimizados para análise, permitindo consultas eficientes e decisões com base em dados. Esta abordagem estruturada, separando extração, transformação e carga em fases distintas com arquivos QVF dedicados, garante que o processo ETL no Qlik seja tanto eficiente quanto eficaz, proporcionando uma base confiável para a tomada de decisões orientadas por dados.
O processo ETL no Qlik é uma abordagem poderosa e organizada para gerenciar dados, garantindo que a informação flua suavemente da extração à análise final. Compreender e implementar esse processo pode melhorar significativamente como sua organização lida com os dados, levando a decisões de negócios mais informadas e oportunas.
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