Qué es ETL y

ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es un proceso de integración de datos que recopila datos de múltiples fuentes, los estandariza y los carga en un almacén de datos para su análisis, bases de datos para almacenamiento o algún otro tipo de fuente de datos. Las organizaciones usan ETL para transformar sus datos que se distribuyen en múltiples sistemas en diferentes idiomas en formatos y estilos unificados, para que puedan analizarlos más fácilmente. Con la explosión de la información, las organizaciones tienen enormes cantidades de datos a su disposición. Sin embargo, muchas organizaciones tropiezan con la diversidad y el volumen de los datos. Muchos tienen problemas para sacar los datos de sus sistemas de origen, traducirlos a un lenguaje común y cargarlos en otro sistema para poder analizarlos en su totalidad y obtener una vista completa de sus datos. ETL ayuda a las organizaciones a utilizar los datos de manera eficiente al extraer, transformar y cargar datos en varios sistemas para mejorar su inteligencia de negocio.

Diagrama de ETL

ETL tiene numerosos casos de uso en múltiples campos. Uno de ellos es obtener valor de los datos del cliente. Los clientes interactúan con una marca de diferentes maneras. ETL recopila todos estos datos de clientes de varias fuentes, transforma los datos para que se adhieran a un formato estándar y luego los carga en un almacén de datos u otra fuente de datos para su análisis. Cuando la empresa puede analizar fácilmente los datos que están en el mismo idioma y en la misma ubicación, la organización dispondrá de una vista precisa de 360 grados de la interacción del cliente con su marca. Permite a la organización comprender las necesidades de los clientes y brindarles una experiencia altamente personalizada.

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¿Por qué las organizaciones necesitan ETL?

Los datos son uno de los mayores activos de una organización. La mayoría de los datos útiles no están estructurados y están dispersos en múltiples fuentes. Por lo tanto, las organizaciones necesitan la integración de datos en forma de ETL para recopilar y estandarizar datos y prepararlos para el análisis en una ubicación. ETL garantiza un acceso fácil y uniforme a los datos para todos los equipos. Con datos estandarizados, los equipos pueden tomar decisiones adecuadamente informadas y conducen a una mejor inteligencia de negocios. En el mundo actual, incluso un solo dato puede marcar una gran diferencia en la rentabilidad. Las organizaciones que deseen aprovechar el poder de los datos deberían considerar la adopción de ETL.

¿Cuáles son los pasos involucrados en ETL?

Como sugiere el nombre, ETL tiene tres pasos principales: extraer, transformar y cargar.

Paso 1: extraer datos

La extracción es el proceso de recopilación de datos de múltiples fuentes. Estas fuentes pueden incluir los siguientes elementos:

  • Sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM)
  • Redes sociales y otras fuentes en línea
  • Bases de datos y almacenamiento tradicionales
  • Aplicaciones de ventas y marketing
  • Datos de transacciones del cliente
  • Sistemas de planificación de recursos empresariales
  • Datos de sensores del internet de las cosas (IoT)

La extracción de datos a menudo se realiza de tres maneras diferentes.

Extracción de datos basada en la notificación de un cambio

Algunas de las fuentes de datos proporcionan una notificación al sistema ETL cuando hay algún cambio en los datos. El sistema ETL solo necesita extraer los nuevos datos. La extracción de datos basada en notificaciones es el método más sencillo, pero muchas fuentes de datos no proporcionan notificaciones.

Extracción de datos incrementales

Es posible que algunas fuentes no puedan proporcionar notificaciones sobre el cambio de datos. Pero pueden identificar y tener un registro de qué datos cambiaron. Un sistema ETL debe verificar periódicamente dichas fuentes para ver si hay algún cambio en los datos. Este método extrae de forma incremental la parte de los datos que ha cambiado. La extracción incremental es más compleja que la extracción basada en notificaciones.

Extracción completa de datos

Algunas fuentes pueden no tener ningún mecanismo para identificar los cambios en los datos. Cuando se trata de tales fuentes, ETL necesita extraer datos completos de la fuente. El ETL necesita conservar una copia del último extracto para poder compararlo con la nueva copia. La extracción completa de datos implica un mayor volumen de transferencia de datos que cualquiera de los otros métodos porque cada vez se debe copiar todo el conjunto de datos. También aumenta la carga en el sistema ETL.

Datos estructurados y no estructurados

Los datos de las fuentes anteriores pueden ser estructurados o no estructurados. Los datos estructurados están listos para su extracción inmediata. Los datos no estructurados necesitan algunos preparativos para que sean adecuados para la extracción. Esto incluye limpiar los datos, por ejemplo, eliminar los espacios en blanco o los emoticonos.

Paso 2: transformar datos

Los datos de diferentes fuentes pueden tener distintas estructuras y características. Los pasos de "transformación" aplican varias técnicas para estandarizar estos diversos datos. Las organizaciones a menudo aplican reglas comerciales al transformar datos. Los subprocesos involucrados en la transformación de datos son:

Estandarización

El formato de los datos extraídos de varias fuentes puede variar mucho. La estandarización lleva los datos a un formato común. Por ejemplo, todos los ceros en los datos sin procesar se pueden convertir en NULO.

Limpieza

Los datos de fuentes como las redes sociales o las comunicaciones por correo electrónico pueden tener información que no es relevante. Los datos, en general, pueden tener inconsistencias y valores faltantes. La limpieza ayuda a eliminar el ruido en los datos y corrige los valores faltantes y las inconsistencias.

Deduplicación

Los datos sin procesar de una fuente pueden tener información repetitiva y redundante. La deduplicación elimina toda esa redundancia.

Revisión de formato

Esto incluye la conversión de un formato a otro según los estándares de la organización. Puede incluir la conversión de la unidad de medida, la conversión de fecha y hora y la conversión del juego de caracteres.

Verificación

Este paso comprueba la integridad de los datos. El sistema ETL identifica y marca anomalías en los datos.

La transformación también incluye operaciones avanzadas de bases de datos como la agregación de datos, el establecimiento de una relación clave-valor, la división de datos y su filtrado.

Paso 3: cargar datos

En el paso final de ETL, los datos transformados se cargan en un almacén de datos o, de nuevo, en otra fuente de datos. Hay dos formas principales de "cargar".

Carga completa

En carga completa, todos los datos preparados en el paso de "transformación" se cargan en el almacén de datos como un solo lote. Si bien la "carga completa" lleva mucho tiempo, es menos compleja que la carga incremental. La carga completa puede conducir a un crecimiento exponencial del volumen de datos en un almacén, lo que puede volverse difícil de administrar.

Carga incremental

Busca los cambios en los datos entrantes. Crea un nuevo registro de datos solo si se encuentran datos únicos. La carga incremental es más manejable en comparación con la carga completa. Sin embargo, puede generar inconsistencias en los datos si hay una falla en el sistema.

Una organización puede elegir una estrategia de "carga" basada en lo que quiere hacer con los datos. Los datos cargados pueden usarse para diferentes requisitos.

  1. Para crear una capa de análisis o inteligencia de negocios sobre los datos
  2. Para utilizar los datos como una base de datos de búsqueda
  3. Como un conjunto de entrenamiento para un algoritmo de Machine Learning
  4. Para crear un sistema de alerta basado en los datos

También se deben tener en cuenta las características del destino de los datos (por ejemplo, un almacén de datos). La velocidad, la capacidad y las interfaces de datos del destino pueden afectar el proceso de carga.

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¿Cuáles son los tipos de herramientas ETL?

Según los requisitos, las organizaciones utilizan diferentes tipos de herramientas ETL. Una organización puede elegir una categoría ETL en función de lo que necesita hacer con los datos.

Codificación manual

Algunas organizaciones optan por no utilizar ninguna herramienta ETL específica. En cambio, optan por el método de codificación manual. En la codificación manual, se crean scripts personalizados que realizan el flujo de trabajo de ETL. Es un desafío administrar y estandarizar el método de codificación manual.

Herramientas de procesamiento por lotes

Estas herramientas procesan los datos por lotes, a menudo fuera del horario laboral para no interferir con las operaciones diarias. Las organizaciones que no necesitan capacidades de ETL en tiempo real pueden confiar en las herramientas de procesamiento por lotes.

Herramientas de código abierto

Varias herramientas ETL de código abierto están disponibles en línea. Es una alternativa de bajo costo a las herramientas ETL comerciales. Las organizaciones que opten por utilizar una versión de código abierto deben estar preparadas para operar y mantener la herramienta ETL. Puede haber poco o ningún apoyo.

Herramientas basadas en la nube

Si una organización no puede permitirse la infraestructura de ETL, puede buscar una plataforma ETL como servicio. Muchas empresas ofrecen servicios ETL en la nube que garantizan soporte completo, fácil integración y escalabilidad.

Herramientas en tiempo real

La mayoría de las herramientas mencionadas anteriormente funcionan en tiempo no real. Los sistemas ETL en tiempo real utilizan el procesamiento continuo de datos para extraer datos de múltiples fuentes y almacenarlos en el almacén. Estos tipos de herramientas ETL son útiles para procesar datos de flujo o datos de los sensores en el caso de uso de Internet de las cosas.

¿Cuáles son los beneficios de ETL?

Datos consolidados

A menudo, las organizaciones luchan con datos de múltiples fuentes. Los datos de diferentes fuentes pueden diferir en su volumen, formato y complejidad. ETL estandariza estos datos y proporciona un único punto de vista de los datos. ETL permite a las organizaciones recuperar y analizar datos rápidamente. Ayuda a tomar decisiones mejores y más rápidas.

Contexto histórico

Muchas organizaciones tienen datos históricos almacenados en sistemas de almacenamiento de datos heredados. ETL puede extraer datos de sistemas heredados y unificarlos con los datos actuales. Esto proporciona un contexto histórico a través del cual las organizaciones pueden reconocer tendencias a largo plazo. El contexto histórico ayuda a las empresas a obtener información útil y mejorar la inteligencia de negocios.

Eficiencia y Productividad

ETL aumenta la eficiencia de los equipos al proporcionarles un fácil acceso a los datos. Elimina la carga de escribir scripts personalizados para la migración de datos y, por lo tanto, aumenta la productividad. Cuando los datos están fácilmente disponibles, los empleados pueden tomar decisiones bien informadas y dedicar más tiempo al análisis y menos tiempo a tareas de menor valor.

¿Cuáles son los desafíos de implementar un flujo de trabajo ETL?

Grandes volúmenes de datos

El sistema ETL a menudo está diseñado para manejar un volumen específico de datos entrantes. En el mundo actual, los datos empresariales están creciendo rápidamente. Es posible que el sistema ETL no pueda manejar el mayor volumen de datos.

Solución: al implementar una herramienta/flujo de trabajo ETL, las organizaciones deben pensar en la escalabilidad. Además de seleccionar una solución escalable, deben evitar cargas completas de datos. Las organizaciones deben identificar los datos cruciales y evitar todos los datos no esenciales. También deben buscar el procesamiento paralelo de datos.

Cambio de formatos de datos

Las organizaciones deben tener en cuenta la naturaleza dinámica de los formatos de datos. Es posible que los datos de una fuente externa no tengan el mismo formato o no tengan la misma frecuencia. El sistema ETL debería poder manejar esta diversidad.

Solución: La limpieza de datos incluso antes del paso de "transformación" es crucial para lidiar con los cambios de formato. El sistema ETL debería poder identificar y alertar a la herramienta de transformación sobre el nuevo formato. Además, el proceso de transformación en ETL deberá ser flexible y no estar basado en reglas codificadas.

Sistema ETL estrechamente acoplado

ETL es un sistema complejo con muchos componentes y subsistemas. Cada uno de estos componentes debe ser escalable, funcional y flexible. A menudo, las organizaciones tienden a utilizar tecnologías y sistemas similares para cada uno de estos componentes. Cuando una organización implementa el flujo de trabajo de ETL, tiende a aplicar soluciones similares para todas las partes. Esto conduce a un sistema estrechamente acoplado y menos flexible.

Solución: Cada componente del sistema ETL debe considerarse como un componente independiente. La organización debe elegir las herramientas adecuadas para cada uno de estos pasos. Cada uno de estos componentes puede necesitar soluciones altamente especializadas. El desacoplamiento de los componentes ETL ayuda a las organizaciones a reparar o cambiar cualquier parte sin tener que reconstruir todo el sistema desde cero.