El mundo de los datos ha crecido exponencialmente, y con él, la necesidad de procesar y entender estos datos de manera eficiente. Aquí es donde entran en juego los procesos ETL, una sigla que significa Extract, Transform and Load (Extracción, Transformación y Carga).
Se trata de una tecnología fundamental en el campo del Business Intelligence (BI) y la gestión de datos y su origen no es reciente, según IBM se introdujo en la década de los 70 ‘s como un proceso para la integración y carga de datos en proyectos de almacenamiento de información.
En específico, Extracción Transformación y Carga (ETL), es un proceso ampliamente utilizado para recopilar datos de varias fuentes, transformarlos según las necesidades del negocio, y finalmente cargarlos en un almacén de datos o sistema de análisis para su posterior uso.
La analítica de datos y la vigilancia tecnológica tienen algo en común, dotar a la organización con información de valor. Presentamos el concepto de vigilancia tecnológica, tipos y beneficios.
¿Qué es ETL?
El proceso ETL es un método de integración de datos; un proceso ampliamente empleado por ingenieros de datos y otros profesionales afines que permite a las organizaciones recopilar datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato adecuado y seguro, y finalmente, cargarlos en un almacén de datos o data warehouse para su posterior usabilidad en la analítica de datos.
Amazon Web Services (AWS) resume el concepto de Extracción, Transformación y Carga (ETL) de manera simple, al indicar que:
ETL se trata del proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un gran repositorio central haciendo uso de un conjunto de reglas para depurar y organizar la data y prepararla para su almacenamiento, análisis e implementaciones como el aprendizaje automático (ML).
Desde su origen, se ha convertido en el método estándar para manejar grandes cantidades de información en proyectos de almacenamiento y gestión de datos (data warehousing).
ETL se popularizó a la par de las bases de datos. En las décadas de 1980 y 1990, los data warehouses tomaron protagonismo, y con ellos, el ETL evolucionó para integrar datos de múltiples sistemas y formatos.
El proceso de ETL se refiere a tres pasos clave:
- Extracción (Extraction)
La primera fase del proceso ETL corresponde a la extracción, implica la recolección de datos desde múltiples fuentes estructuradas y no estructuradas, tal como describen los especialistas de Oracle, estas fuentes pueden incluir:
- Bases de datos
- Archivos planos
- Sistemas en tiempo real
- Aplicaciones web
- Datos captados por sensores
- Y más
Es crucial identificar y seleccionar los datos relevantes para el análisis, ya que la calidad y la integridad de los datos desempeñan un papel vital en la eficacia del proceso ETL.
Transformación (Transformation)
La segunda etapa del proceso de ETL corresponde a la transformación, es donde los datos extraídos se someten a una serie de operaciones para limpiar, enriquecer y prepararlos para su posterior análisis.
Para Databricks en esta etapa, los datos se depuran, mapean y transforman, a menudo según un esquema específico más no genérico, el punto es que las diferentes transformaciones satisfagan las necesidades operativas.
Las operaciones de transformación pueden incluir:
- Eliminación de valores nulos o duplicados
- Ofuscación o enmascaramiento
- Conversión de tipos de datos
- Normalización de datos
- Y la agregación
Además, la transformación también puede implicar la aplicación de reglas empresariales, el enriquecimiento de datos con información adicional y la detección de anomalías.
La calidad de los datos es esencial en esta fase, ya que los resultados de los análisis posteriores dependerán en gran medida de la precisión y la confiabilidad de los datos transformados.
Carga (Loading)
La fase de carga del proceso ETL implica el almacenamiento de los datos transformados en un almacén, repositorio de datos o data warehouse. Este almacén de datos se trata de un repositorio centralizado diseñado específicamente para la accesibilidad y análisis de los datos.
Los datos pueden cargarse en el almacén de datos de diferentes formas, como:
- Cargas completas: donde se reemplazan todos los datos existentes
- Cargas incrementales: donde solo se actualizan los datos nuevos o modificados
La elección de la estrategia de carga depende de los requisitos de la organización y de la frecuencia con la que se actualizan los datos.
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Extracción, Transformación y Carga (ETL) vs. Extracción, Carga y Transformación (ELT)
Mientras que ETL implica extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos en una zona intermedia como una base o silo de datos provisional, para luego cargarlos en el sistema de destino, ELT (Extract, Load, Transform) invierte el proceso de transformación y carga.
De acuerdo con IBM, exporta los datos desde el origen, pero en lugar de prepararlos para una transformación o depuración, los carga sin procesamiento en una ubicación destino, para finalmente transformarlos según requerimiento del usuario u organización.
ELT es más adecuado para grandes volúmenes de datos no estructurados, siendo una metodología más flexible y rápida para el manejo de big data.
Beneficios del proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para las empresas
El proceso extracción, transformación y carga (ETL) ofrece una serie de ventajas clave para las organizaciones, entre ellas:
- Calidad de los Datos: Al limpiar y transformar los datos, se mejora su calidad y se reducen los errores, lo que lleva a una analítica y posterior toma de decisiones más precisa.
- Integración de Datos: Permite la integración de datos de múltiples fuentes estructuradas y no estructuradas, lo que facilita la obtención de una vista unificada de la información empresarial.
- Automatización: El proceso ETL se puede automatizar, lo que ahorra tiempo y recursos en comparación con los procesos manuales de consolidación y limpieza de datos.
- Mejora del Rendimiento: Al tener datos preparados y optimizados para análisis, se mejora el rendimiento de las consultas y los informes.
Historial de Datos: De acuerdo con SAS, cuando el proceso de ETL se implementa con un almacén de datos empresarial, dota a la organización de un importante contenido de historial. De manera que el proceso ETL puede mantener un historial de datos, lo que facilita el análisis de tendencias y la auditoría de cambios.
Herramientas y Tecnologías de ETL
Existen numerosas herramientas y tecnologías disponibles para llevar a cabo, e incluso automatizar, el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Algunas de las más populares incluyen:
- Apache NiFi: Una plataforma de automatización de flujo de datos que facilita la extracción, transformación y carga de datos.
- Talend: Una herramienta de ETL de código abierto que ofrece una amplia gama de capacidades de integración de datos.
- Apache Spark: Un marco de procesamiento de datos en memoria que se utiliza para la transformación de datos a gran escala.
- Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): Una herramienta de ETL de Microsoft que se integra con SQL Server para la gestión de datos.
- AWS Glue: Un servicio de ETL completamente administrado en la nube de Amazon Web Services.
Distintos sectores, desde manufactura, hasta tecnología de la información hacen uso de los procesos y herramientas ETL para optimizar sus datos y bases de información.
Extracción, Transformación y Carga (ETL) – Algunos casos de uso
ETL es un método de amplia implementación en muchas industrias y organizaciones de todo tipo y tamaño que buscan mejorar sus procesos, productos y servicios a partir de los datos; desde negocios de comercio en línea que buscan una mayor conversión de ventas, hasta empresas del sector salud que desean un historial médico más preciso. Estos son algunos casos prácticos de implementaciones ETL de las más populares:
Sector gubernamental
Gobiernos especialmente locales y departamentales, emplean ETL para depurar la data de los controladores de tráfico vehicular. Otras implementaciones incluyen preparación de la data para el monitoreo de la calidad de las aguas y los controles en parqueaderos públicos.
Servicios de salud
Como se mencionó antes, hospitales y clínicas a todos los niveles utilizan ETL para depurar y mejorar sus bases de datos de historiales médicos, análisis médicos, diagnósticos, registros de pacientes y datos de seguro.
Sector minero e hidrocarburos:
Sobre la base de ETL levantan pronósticos de consumo y demanda, optimización de inventarios en estaciones y terminales, sensorización en sitios de extracción y procesamiento de data en yacimientos.
Tecnología de la información
Empresas tecnológicas emplean ETL como medio para preparar bases de datos y cargas de trabajo para migración a la nube, en replicaciones de bases de datos para nuevos desarrollos e implementaciones con internet de las cosas (IoT).
Sector Automotriz
Emplea de manera constante los procesos ETL para hacer seguimiento a distintos targets, calibrar mercadeo, analizar ciclos de vida de sus modelos, piezas y partes y reponer inventarios.
Sector farmacéutico
Oracle reseña como recientemente la industria farmacéutica hizo uso intensivo de los métodos ETL y ELT para depurar y generar las bases de datos para el desarrollo de vacunas y el seguimiento de posibles efectos adversos.
Manufactura
Las industrias manufactureras llevan décadas usando ETL y ELT para implementar y calibrar sus procesos de control de calidad, implementación de ensayos y muestras en procesos, recepción de insumos, además de control de inventarios y trazabilidad.
Extracción, Transformación y Carga (ETL) en la optimización de datos - Conclusión
Los procesos y soluciones ETL han demostrado ser un gran paso en la optimización de datos para las empresas. Al permitir la extracción, transformación y carga eficiente de grandes volúmenes de información, las organizaciones pueden obtener datos limpios y coherentes, listos para su análisis y toma de decisiones informadas.
La correcta implementación de ETL no solo mejora la calidad de los datos, sino que también aumenta la eficiencia operativa y agiliza los procesos empresariales. Con sus beneficios demostrados y una amplia gama de casos de uso, los procesos y soluciones ETL se han convertido en una herramienta esencial en el arsenal tecnológico de las empresas modernas que buscan competitividad e innovación.
La inversión en un sólido proceso ETL puede marcar la diferencia en la capacidad de una organización para aprovechar al máximo su información y obtener una ventaja competitiva.
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