ETL Pipeline

O que é ETL Pipeline?

ETL Pipeline é o fluxo automatizado que extrai dados de diversas fontes (Extract), transforma esses dados em formato padronizado e enriquecido (Transform) e carrega o resultado em um repositório de destino (Load) -- tipicamente um data warehouse ou data lake. É a infraestrutura invisível que sustenta toda operação de Business Intelligence e analytics avançado.

Sem ETL, dados permanecem fragmentados em sistemas isolados: o CRM tem dados de vendas, o GA4 tem dados de navegação, o ERP tem dados financeiros e a planilha do gestor tem dados que não existem em nenhum sistema. O ETL é o processo que conecta todas essas fontes e as transforma em uma base analítica unificada.

As Três Etapas do ETL

Extract (Extração)

A primeira etapa consiste em conectar-se às fontes de dados e extrair as informações necessárias. Cada fonte tem suas particularidades:

• APIs: Google Analytics, redes sociais, CRM, plataformas de e-mail marketing
• Bancos de dados: MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB -- via queries SQL ou change data capture
• Arquivos: CSVs, planilhas Excel, XMLs e JSONs exportados de sistemas legados
• Streaming: Dados em tempo real de eventos, IoT e logs de aplicação

A extração pode ser completa (full load) ou incremental (apenas dados novos ou alterados desde a última execução). Extrações incrementais são preferíveis por consumir menos recursos e executar mais rapidamente.

Transform (Transformação)

A etapa mais complexa e valiosa do pipeline. Transformações convertem dados brutos em informação estruturada e confiável:

• Limpeza: Remoção de duplicatas, correção de formatos, tratamento de valores nulos e inconsistências
• Padronização: Unificação de formatos de data, moeda, endereço, nome de produto e categorias
• Enriquecimento: Adição de dados calculados -- KPIs, categorias derivadas, flags de qualidade
• Agregação: Sumarização de dados transacionais em métricas diárias, semanais ou mensais
• Junção: Combinação de dados de diferentes fontes pelo identificador comum (ID do cliente, ID do pedido)

Load (Carregamento)

A etapa final insere os dados transformados no repositório de destino. Estratégias de carregamento incluem:

• Full refresh: Substitui toda a tabela de destino a cada execução. Simples, mas custoso para grandes volumes
• Incremental append: Adiciona apenas registros novos. Eficiente, mas pode gerar duplicatas se não controlado
• Upsert (merge): Insere novos registros e atualiza existentes. O padrão mais robusto para dados que mudam

ETL vs. ELT: A Evolução Moderna

Com a ascensão de data warehouses cloud como BigQuery e Snowflake, surgiu o paradigma ELT (Extract, Load, Transform), que inverte as etapas finais:

• ETL tradicional: Transforma antes de carregar. Exige infraestrutura própria de processamento. Ideal quando o data warehouse tem capacidade limitada
• ELT moderno: Carrega dados brutos primeiro e transforma dentro do data warehouse usando SQL. Aproveita o poder computacional do cloud. Ferramentas como dbt tornam esse modelo acessível

Ferramentas e Tecnologias

Ferramentas de ETL/ELT

• dbt (data build tool): Transformações via SQL no data warehouse. Open-source e developer-friendly
• Apache Airflow: Orquestração de pipelines. Open-source, flexível, padrão da indústria
• Fivetran: Conectores pré-construídos para centenas de fontes. SaaS gerenciado
• Airbyte: Alternativa open-source ao Fivetran com comunidade ativa
• Pentaho / Talend: Ferramentas tradicionais com interface visual de arrastar e soltar

ETL no Contexto de Marketing

Pipelines de ETL para marketing integram dados de múltiplas plataformas para criar uma visão unificada de performance:

• Dados de GA4 combinados com dados de vendas para calcular ROI real por canal
• Dados de mídia paga (Google Ads, Meta Ads) normalizados para comparação de métricas entre plataformas
• Dados de CRM enriquecidos com comportamento digital para atribuição de marketing multicanal
• Dados de e-mail marketing combinados com dados de conversão para análise de coortes

Aprofunde seu Conhecimento

• Dashboard -- Interface que consome dados processados pelo ETL
• KPI -- Indicadores calculados na etapa de transformação
• Data-Driven Marketing -- Estratégia que depende de pipelines de dados
• Google Analytics 4 -- Fonte de dados frequente em pipelines de marketing
• Atribuição de Marketing -- Modelo alimentado por dados de múltiplas fontes via ETL
• Métricas de Marketing -- Calculadas na camada de transformação

Fontes e Referências Externas

• dbt -- What is Analytics Engineering
• Apache Airflow Documentation
• Google BigQuery -- Introduction
• Kimball Group -- ETL Best Practices