Qual é o processo para transformação de dados em SaaS?

O primeiro processo na transformação de dados em SaaS é a identificação dos sistemas de origem e destino. Em segundo lugar, os dados são transferidos do sistema de origem e convertidos para outro formato que pode ser usado no sistema de destino. Por fim, os dados são transferidos para o sistema de destino e verificados para confirmar a precisão.

Em um pipeline ETL, o primeiro processo é a extração de dados dos sistemas de origem. Isso inclui conectividade de dados a vários bancos de dados, APIs ou sistemas de arquivos para coletar os dados necessários. Quando os dados são extraídos, eles vão para o estágio de transformação. Isso envolve limpeza, filtragem e validação de dados para chegar a um conjunto de dados consistente. Os dados transformados são então movidos para o repositório de destino, que pode ser um data warehouse, data lake ou qualquer outra plataforma analítica.

Por exemplo, em um aplicativo SaaS onde os pedidos dos clientes são registrados, o pipeline ETL de dados fará uma cópia do registro de pedidos e processará esse registro eliminando entradas duplicadas, formatando o registro em formulários adequados para análise carregando os dados transformados em um repositório de dados. Em ambientes SaaS, os processos ETL são regulares e frequentemente automatizados para garantir que o sistema de destino seja atualizado o tempo todo.

Although SaaS data transformation and ETL pipelines appear to have numerous benefits, it is crucial to consider their drawbacks. This way the organizations learn of these limitations and get to work on minimizing these risks that could affect their operations in one way or the other.

• Handling Big Data Volume: Using sheer scale of big data volume affects traditional ETL tools and processes since they are challenging to contain due to their size. SaaS Data transformation solutions have to handle large data without introducing issues related to performance.
• Network Latency: It requires high-speed network connections for transferring a large amount of data. Network latency, particularly for large data transfers across different regions, can be a relevant aspect to consider when it comes to SaaS data transformation efficiency.
• Understanding Business Needs:  To develop an ETL solution, organizations should have a good understanding of their business needs and source systems. Without a thorough understanding, it might be challenging to determine the specific data transformation and integration requirements.
• ETL Pipeline Design: Establishing a solid ETL foundation is a must if one wants to process the data fast and derive maximum benefit from the process. SaaS ETL tools should provide solutions that can be adjusted to allow the accommodation of different data sources and different approaches to data transformation.
• Otimização do fluxo de trabalho ETL: A operação ETL é melhor quando formas ideais de lidar com desafios como autenticação de dados e incorporação de processamento de dados aprimorado em processos ETL são abordadas. As plataformas ETL SaaS devem permitir fácil usabilidade e também devem incorporar funcionalidades de gerenciamento de dados eficientes e convenientes.
• Segurança e Conformidade:  O processamento de dados pessoais identificáveis por meio de plataformas SaaS requer considerações de privacidade e segurança. É importante que as organizações considerem as abordagens de segurança, bem como o padrão de conformidade oferecido pelos provedores de SaaS em potencial para obter o melhor resultado em termos de Segurança de dados e políticas regulatórias.

Aqui estão os passos que precisam ser seguidos para completar o processo.

1. Primeiro, identifique os requisitos para o processamento de dados da sua empresa. Pense sobre essas questões:

• O que especificamente tem que ser feito com seus dados?
• Com que frequência você precisa processá-los?
• Como os dados processados serão aplicados?

2. Study different SaaS data transformation and ETL pipeline tools present in the market. Evaluate them based on:

• Characteristics
• Cost structures
• Adjustability
• Compatibility with existing systems

3. Evaluate each of the potential solutions against your initial requirements. Check user reviews and technical specifications to gain more insights and consider key factors such as:

• The real-time nature of processing capabilities.
• Ability to accommodate data as the project advances.
• Credibility of automated ELT processes

4. Caso você tenha alguma dúvida sobre aspectos técnicos, não hesite em entrar em contato com especialistas de TI ou seus colegas. As opiniões deles podem impactar seu processo de tomada de decisão.