A participação de compras online está constantemente aumentando, impulsionada por paradigmas em mudança e pela proliferação de lojas na internet. A tendência de vender produtos em marketplaces, que viu um crescimento significativo nos últimos anos, está desacelerando. Os consumidores optam cada vez mais por lojas online de nicho, e o número de tais lojas está crescendo a cada ano.
Ao considerar uma loja online como um negócio totalmente funcional, com foco principal no crescimento das vendas, surge a necessidade de aumentar a eficiência, tanto operacionalmente quanto em marketing.
Especialmente durante a fase de transformação de uma loja interna para um negócio de médio porte, surgem inúmeras questões sobre a tomada de decisões baseada em dados, uma vez que as fontes de dados (aplicativos, serviços) são altamente diversas.
Por um lado, acessar todos os dados disponíveis ou acessíveis é facilmente alcançável (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — todos esses sistemas oferecem seus mecanismos para acesso a dados e geração de relatórios.
Por outro lado, todos esses sistemas são muito diferentes, e consolidar todas as métricas ou gráficos necessários em um relatório unificado se torna uma tarefa desafiadora sem um esforço manual considerável.
É precisamente neste ponto que surge a necessidade de consolidar dados de várias fontes em um só lugar para análise, visualização ou relatórios subsequentes.
O que é ETL?
ETL (Extrair, Transformar, Carregar) é o processo de extrair/coletar dados de uma fonte, transformá-los e carregá-los em um destino alvo. Em outras palavras, é o processo de mover dados de várias fontes diferentes (entradas) para um só lugar, como um armazém de dados. Antes de tudo, isso é necessário para a padronização do acesso aos dados, já que cada fonte possui sua interface para acesso a dados (API), complicando a construção de Relatórios Shopify ou análises. Ter uma única fonte com todos os dados simplifica significativamente o processo de construção de relatórios.
O processo ETL é bastante complexo de implementar, mas, em um nível fundamental, consiste em três etapas:
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E - Extração:
A etapa de obtenção de dados de uma fonte, que pode ser um banco de dados, API ou arquivos de texto.
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T - Transformação:
A etapa de mudança de dados inclui a limpeza de informações inválidas, alteração da estrutura e transformação dos dados em um formato mais adequado para análise.
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L - Carregamento:
A etapa de mover dados preparados para o destino alvo, que geralmente é um banco de dados como Progress, Google BigQuery, Snowflake, etc.
Como resultado, o armazém de dados contém dados de alta qualidade e homogêneos de várias fontes em um só lugar, facilitando a análise e a utilização de informações (especialmente para e-commerce, onde o número de fontes de dados pode ser extenso).
Armazém de Dados
Um Armazém de Dados é um repositório centralizado onde informações preparadas de várias fontes são armazenadas para utilização. O principal objetivo de criar seu armazém de dados é preservar informações de diferentes fontes para uso subsequente em sistemas de inteligência de negócios (BI), sistemas de relatórios internos ou suporte operacional.
Os principais requisitos no contexto do e-commerce incluem:
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Relevância:
Garantir a atualização contínua e a sincronização dos dados para manter as informações no armazém de dados sempre atuais e precisas.
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Completude:
Armazenar todos os dados necessários de várias fontes para ter um conjunto abrangente de informações para análise e tomada de decisões subsequentes.
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Conveniência de Seleção:
Estabelecer uma estrutura sensata e facilmente acessível para o repositório, permitindo consultas eficientes (SQL) e obtenção de dados necessários para diversas necessidades de negócios.
Um armazém de dados dedicado no e-commerce serve como um ponto central para análise e interação com dados, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos, otimizem estratégias e aprimorem processos operacionais.
Shopify: Quais dados podem ser extraídos?
Como o Shopify é uma plataforma em nuvem, o acesso direto aos dados não é possível. No entanto, o Shopify fornece uma API de alta qualidade para acesso a dados. A API do Shopify é conveniente para processar e integrar dados em um armazém de dados.
Usando a API do Shopify, você pode extrair vários dados, incluindo:
- Dados de Pedidos
PedidosItens do PedidoPedidos em RascunhoReembolsosAtendimentosClientes
- Dados de Produtos
ProdutosVariantes de ProdutosGaleria
- Dados de Transações
Transações
- Dados de Pagamentos
PagamentosTransações de Pagamento
- Dados de Usuários (apenas para Shopify Plus)
- Dados de Inventário
Níveis de InventárioItens de InventárioLocalizações
- Checkouts
CheckoutsCarrinhos de Compras
No entanto, é essencial notar que alguns dados não estão disponíveis através da API, o que pode representar desafios para uma análise e relatórios abrangentes. Esses dados incluem:
- Inventário Histórico: Mudanças na quantidade de produtos ao longo de datas específicas;
- Transferências de Inventário: Dados sobre o movimento de produtos entre armazéns;
- Ordens de Compra: Informações sobre pedidos de fornecedores;
- Análise da Web: Dados sobre visitantes, visualizações de página e outras análises da web.
Para compensar esses pontos de dados ausentes, é recomendável integrar dados de outros sistemas, como Google Analytics e Google Search Console, no armazém. Isso permite uma compreensão mais abrangente das interações dos clientes com o site, consultas de mecanismos de busca, visibilidade e mais.
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ETL para Shopify
Ao considerar o processo ETL para Shopify, surgem tanto aspectos positivos quanto alguns desafios durante o processamento de dados dessa plataforma.
Aspectos Positivos:
Qualidade da API do Shopify:
A API de alta qualidade do Shopify permite a recuperação de uma grande quantidade de dados bem estruturados. Isso inclui informações sobre produtos, pedidos, clientes e mais, fornecendo uma excelente base para análises e análises de negócios subsequentes.
Suporte a Webhooks:
O Shopify suporta webhooks, permitindo que o sistema ETL reaja a quaisquer mudanças nos dados em tempo real. Isso significa que os dados podem ser atualizados quase em tempo real, garantindo a frescura dos dados.
Desafios:
Dados Não Estruturados (JSON bruto):
Alguns dados, como campos meta e tags, são apresentados em um formato não estruturado (JSON bruto). Isso complica significativamente o processamento e a análise desses dados, pois carecem de uma estrutura clara. Usar esses dados requer uma etapa de transformação que analisa os campos e os ramifica em tabelas respectivas.
Papel da Etapa de Transformação:
Como alguns dados chegam em um formato não estruturado, a etapa de transformação desempenha um papel crucial no processamento desses dados.
Em conclusão, ao usar o processo ETL em conjunto com o Shopify, é essencial considerar tanto os aspectos positivos quanto os desafiadores para garantir um processamento e análise eficazes dos dados do negócio de e-commerce.
Visão Geral dos Sistemas ETL
Atualmente, vários sistemas ETL suportam ETL do Shopify em um nível relativamente alto. No entanto, é importante notar que nenhum desses sistemas aproveita totalmente as capacidades da API do Shopify. Isso pode levar a limitações na extração de dados e no processamento de campos especiais, como metafields ou tags, em um formato adequado para a construção de relatórios.
No que diz respeito ao processamento de campos especiais como campos meta ou tags, a maioria dos sistemas ETL pode não compreender totalmente sua essência. Isso complica a construção de relatórios e análises, uma vez que esses campos adicionais frequentemente contêm informações contextuais cruciais sobre produtos, pedidos, clientes e aplicativos de terceiros.
É crucial considerar essas limitações ao escolher uma ferramenta ETL para Shopify. Com grandes volumes de dados e estruturas complexas, é importante selecionar uma ferramenta que atenda melhor às necessidades únicas do seu negócio e garanta total compatibilidade com os recursos da API do Shopify.
Resumo
Criar seu armazém de dados através do processo ETL no e-commerce moderno é um passo criticamente importante para o crescimento futuro e para a tomada de decisões informadas baseadas em dados. À medida que sua loja cresce, a urgência desse processo se torna cada vez mais relevante.
Em conclusão, estabelecer seu armazém de dados não é apenas um passo à frente, mas também uma decisão estratégica para garantir o sucesso e a resiliência diante de demandas e tendências em rápida mudança. É um investimento em oportunidades de melhoria, inovação e no desenvolvimento geral da empresa.
