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.

Embora a transformação de dados SaaS e os pipelines ETL pareçam ter inúmeros benefícios, é crucial considerar suas desvantagens. Desta forma, as organizações aprendem sobre essas limitações e começam a trabalhar para minimizar esses riscos que podem afetar suas operações de uma forma ou de outra.

• Lidando com o volume de Big Data: Usando a escala do volume de big data afeta as ferramentas e processos tradicionais de ETL, pois são difíceis de conter devido ao seu tamanho. As soluções de transformação de dados SaaS precisam lidar com grandes dados sem introduzir problemas relacionados ao desempenho.
• Latência de rede: Requer conexões de rede de alta velocidade para transferir uma grande quantidade de dados. A latência da rede, principalmente para grandes transferências de dados entre diferentes regiões, pode ser um aspecto relevante a considerar quando se trata de eficiência de transformação de dados SaaS.
• Entendendo as necessidades do negócio:  Para desenvolver uma solução ETL, as organizações devem ter um bom entendimento de suas necessidades de negócios e sistemas de origem. Sem um entendimento completo, pode ser desafiador determinar os requisitos específicos de transformação e integração de dados.
• Projeto do pipeline ETL: Estabelecer uma base ETL sólida é essencial se alguém deseja processar os dados rapidamente e obter o máximo benefício do processo. As ferramentas ETL SaaS devem fornecer soluções que podem ser ajustadas para permitir a acomodação de diferentes fontes de dados e diferentes abordagens para transformação de dados.
• 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. Estude diferentes ferramentas de transformação de dados SaaS e pipeline ETL presentes no mercado. Avalie-os com base em:

• Características
• Estruturas de custos
• Ajustabilidade
• Compatibilidade com sistemas existentes

3. Avalie cada uma das soluções potenciais em relação aos seus requisitos iniciais. Verifique as avaliações dos usuários e as especificações técnicas para obter mais insights e considere fatores-chave como:

• A natureza em tempo real das capacidades de processamento.
• Capacidade de acomodar dados conforme o projeto avança.
• Credibilidade de processos ELT automatizados

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.