El proceso ETL se utiliza para recopilar datos de distintas fuentes, transformarlos según reglas de negocio y cargarlos en un almacén de datos de destino. Puede utilizarse para fusionar datos de distintas fuentes, añadir cálculos y lógica de transformación, así como aplicar reglas de limpieza de datos al objeto.
Además, el proceso ETL puede utilizarse para convertir datos a distintos formatos, adaptarlos a estándares comunes y eliminar datos innecesarios. Las operaciones de transformación suelen realizarse en el entorno de desarrollo y, una vez completadas con éxito, se implementan en producción.
Además de todo esto, el proceso ETL puede utilizarse para crear informes consolidados a partir de distintas fuentes o generar información ad hoc. Por último, también es útil optimizar el almacenamiento de datos por parte de un equipo de analistas, de modo que resulte más fácil comprenderlos e interpretarlos.
Índice de temas
Qué significa ETL
Las siglas ETL significan Extract, Transform and Load (Extraer, Transformar y Cargar): se refiere a un proceso, es decir, varios componentes de software con un flujo establecido de operaciones, que implican datos.
Extract
Se refiere al proceso de extraer datos de una fuente, que puede ser: una base de datos SQL (Structured Query Language), es decir, una base de datos relacional, con o sin OLTP (Online Transaction Processing); una base de datos NoSQL; un archivo de texto común o XML; sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management); una plataforma en la nube.
Tranform
Se refiere al proceso de transformar el formato o la estructura de un conjunto de datos en el requerido por el sistema de destino. Los datos extraídos pueden ser seleccionados, normalizados, traducidos, fuente para el cálculo de datos derivados, “acoplados” (join), agrupados, aumentados: el objetivo es hacerlos homogéneos y, por tanto, utilizables para el análisis de datos. En el proceso ETL tradicional, los datos se transforman en una puesta en escena, basada en un servidor independiente tanto de la fuente como del destino.
Load
Se refiere al proceso de cargar los datos en el sistema de destino, ya sea por reescritura, que sustituye a los datos anteriores, o por actualización, que no elimina los datos existentes.
A veces, las tres etapas del proceso se realizan en paralelo, lo que reduce el tiempo de procesamiento: los datos que ya se han extraído, mientras no se ha completado la primera etapa, pueden transformarse y cargarse.
Existen distintos niveles de ETL que corresponden a distintos niveles de repositorio: el primer nivel almacena los datos con mayor detalle, a partir de los cuales otros ETL, de segundo nivel en adelante, pueden empezar a construir conjuntos de datos para análisis específicos, incluido el OLAP – On Line Analytical Processing, procesamiento analítico multidimensional en línea.
¿Cuáles son las características de un Proceso ETL?
El proceso ETL es fundamental en la gestión de la información de una empresa y ofrece numerosas ventajas. Contribuye a la creación de una estructura de datos normalizada que permite a múltiples usuarios de la organización acceder a ellos con facilidad. Además, el ETL ayuda a reducir el tiempo de desarrollo e implantación de los datos y permite una gestión más eficaz de todo el proceso. Por último, proceso ETL puede utilizarse para mejorar las capacidades de análisis de datos, transformando los datos brutos en información bien organizada que pueda interpretarse más fácilmente.
Entre las características clave se incluyen:
Conectividad
Un ETL eficaz debe conectarse a todas las fuentes de datos ya utilizadas en la empresa. Por lo tanto, debe disponer de conectores integrados para bases de datos, distintas aplicaciones de ventas y marketing y diferentes formatos de archivo, con el fin de facilitar la interoperabilidad entre sistemas y el movimiento y la transformación de datos entre el origen y el destino según sea necesario.
Interfaz fácil de usar
Es necesaria una interfaz sin errores y fácil de configurar para optimizar el tiempo y el costo de uso, así como para simplificar la visualización del pipeline.
Gestión de errores
El proceso ETL gestiona los errores de forma eficaz, garantizando la coherencia y precisión de los datos. También proporciona capacidades de transformación de datos fluidas y eficientes, evitando la pérdida de datos.
Acceso a los datos en tiempo real
El ETL recupera los datos en tiempo real, lo que garantiza la actualización puntual de los procesos en curso.
Supervisión integrada
El ETL cuenta con un sistema de supervisión integrado que garantiza la correcta ejecución de los procesos.
Herramientas de un Proceso ETL
El proceso ETL se clasifica según los casos de uso. Estos son cuatro de los tipos más comunes:
Procesamiento por lotes
El procesamiento por lotes se utiliza principalmente para casos de uso de análisis tradicionales, en los que los datos se recopilan periódicamente, se transforman y se trasladan a un almacén de datos en la nube para casos de uso de inteligencia empresarial convencionales. Los usuarios pueden movilizar rápidamente grandes volúmenes de datos a un almacén de datos en la nube y programar trabajos para su procesamiento con una intervención humana mínima.
Procesamiento en tiempo real
El canal de procesamiento en tiempo real permite a los usuarios ingerir datos estructurados y no estructurados de una amplia gama de fuentes de flujo, como IoT, dispositivos conectados, fuentes de medios sociales, datos de sensores y aplicaciones móviles, utilizando un sistema de mensajería de alta velocidad que garantiza que los datos se capturan con precisión. La transformación de datos se produce utilizando un motor de procesamiento en tiempo real para impulsar casos de uso analítico como la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo, las campañas de marketing dirigidas y la atención al cliente proactiva.
Procesamiento in situ
El canal de procesamiento in situ puede desplegarse in situ, lo que aumenta la seguridad de los datos. Muchas empresas operan con sistemas heredados que tienen tanto los datos como el repositorio configurados in situ.
Procesamiento en la nube
El proceso de procesamiento en la nube cuenta con varias aplicaciones basadas en la nube, de las que aprovechan la flexibilidad y agilidad en el proceso ETL.
Cuáles son las ventajas del Proceso ETL
El proceso ETL ofrece muchas ventajas, como:
- Permitir una gestión eficiente de los datos.
- Mejorar la precisión y exactitud de los análisis.
- Ganar flexibilidad de ejecución.
- Gestionar eficientemente cargas de trabajo pesadas.
- Mejorar la escalabilidad y la capacidad de respuesta.
- Reducir la sobrecarga de procesamiento de datos con redundancia lógica y física.
Algunas de las ventajas más significativas son:
Flujo de trabajo y calidad de datos definidos y continuos
El ETL primero extrae los datos de fuentes homogéneas o heterogéneas, luego los deposita en un área de almacenamiento, después los limpia y transforma y, por último, los almacena en un repositorio, normalmente un almacén de datos. Un flujo de trabajo bien definido y continuo garantiza datos de alta calidad con procesos avanzados de perfilado y limpieza.
Facilidad de uso
Las herramientas ETL, tras elegir las fuentes de datos, identifican automáticamente sus tipos y formatos, establecen reglas de extracción y procesamiento. Por último, cargan los datos en el repositorio de destino. Un proceso automatizado que hace innecesaria la codificación en el sentido tradicional, en el que hay que escribir todos y cada uno de los procedimientos y códigos.
Resistencia operativa
Muchos almacenes de datos son frágiles durante su funcionamiento. Las herramientas ETL incorporan una función de gestión de errores que ayuda a los ingenieros de datos a desarrollar un proceso ETL resistente y bien instrumentado.
Apoyo al análisis y la gestión de datos complejos
Las herramientas ETL ayudan a mover grandes volúmenes de datos y a transferirlos por lotes. En el caso de reglas y transformaciones complicadas, ayudan con el análisis de datos, la manipulación de cadenas, las modificaciones y las integraciones de múltiples conjuntos de datos.
Visualización rápida de procesos
Las herramientas ETL se basan en una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) y ofrecen un flujo visual de la lógica del sistema. La GUI permite utilizar la función de arrastrar y soltar para visualizar el proceso de datos.
Inteligencia empresarial mejorada
El acceso a los datos es más fácil con las herramientas ETL. Un mejor acceso a la información repercute directamente en las decisiones estratégicas y operativas basadas en datos. El conjunto de datos con el proceso ETL se estructura y transforma: el análisis sobre un único caso de uso predefinido se vuelve estable y rápido. Los distintos niveles de canalización permiten realizar análisis refinados y en profundidad, que pueden integrarse fácilmente con sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. El resultado son insights que apoyan el negocio a partir de datos de diferentes fuentes y estructurados según se requiera.
Cumplimiento de GDPR e HIPAA
En un proceso ETL, es posible omitir cualquier dato sensible antes de cargarlo en el sistema de destino. Esto ayuda al cumplimiento de GDPR e HIPAA – Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos.
Aumento de la velocidad de obtención de valor
ETL permite el contexto y la agregación de datos, para que la empresa pueda generar más ingresos y ahorrar tiempo, esfuerzo y recursos. El proceso ETL ayuda a aumentar el ROI y a rentabilizar los datos mejorando la inteligencia empresarial.
¿Cuál es la diferencia entre Proceso ETL y ELT?
ELT – Extract, Load and Transform significa “Extraer, Cargar y Transformar”. Los datos extraídos se cargan inmediatamente en el sistema de destino y sólo después se transforman para su análisis. En el proceso ETL, la transformación de grandes volúmenes de datos puede llevar mucho tiempo al principio, porque es necesaria para la carga. Contrariamente, en ELT se hace más tarde, por lo que lleva poco tiempo pero puede ralentizar los procesos de consulta y análisis si no hay suficiente capacidad de procesamiento.
La carga en ELT, al no requerir un área de preparación como en ETL, es más rápida. Tanto ETL como ELT dan soporte a los almacenes de datos, pero mientras que el proceso ETL existe desde hace décadas, ELT es más reciente y el ecosistema de herramientas para implementarlo sigue creciendo.
Los procesos ETL que implican un servidor local requieren un mantenimiento frecuente, dadas sus tablas fijas, plazos fijos y la necesidad de seleccionar repetidamente los datos para cargar y transformar. Las soluciones ETL automatizadas basadas en la nube requieren poco mantenimiento.
El ETL clásico in situ requiere hardware que no se necesita para el ETL y, por tanto, es más caro. Pero también cumple más fácilmente las normas GDPR e HIPAA – Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos – porque cualquier dato sensible puede omitirse antes de la carga, mientras que en el proceso ELT todos los datos se cargan en el sistema de destino.
Pushdown Optimization
ELT permite la optimización pushdown: literalmente, “empujar hacia abajo”. Es una técnica de mejora del rendimiento mediante la cual el procesamiento de datos se realiza en la propia base de datos, ya sea en el lado de origen, en el de destino o completamente.
La optimización pushdown en el origen analiza la correspondencia entre el origen y el destino y genera la sentencia en SQL de acuerdo con esta correspondencia. La sentencia se ejecuta en la base de datos de origen, recupera los registros y los procesa posteriormente para insertarlos y modificarlos en la base de datos de destino.
La optimización pushdown del lado del destino genera la sentencia en SQL basándose en el análisis del mapeo del destino al origen. La optimización pushdown completa se produce cuando las bases de datos de origen y de destino se encuentran en el mismo sistema de gestión: en función de la búsqueda que deba realizarse, la optimización se efectuará en el lado de origen o de destino.
Ejemplos de uso de ETL
Creación de un almacén de datos
Un almacén de datos es un tipo de sistema de gestión de datos diseñado para permitir y respaldar las actividades de inteligencia empresarial y análisis de datos. Contiene datos críticos para la empresa, pero para que estén estructurados y funcionen lo mejor posible, hay que limpiarlos, enriquecerlos y transformarlos antes de cargarlos. Se necesita un proceso ETL, que es uno de los pasos fundamentales en la construcción de un almacén de datos.
Habilitar y optimizar la inteligencia empresarial
El ETL permite la inteligencia empresarial, es decir, la estadística descriptiva que detecta, clasifica y sintetiza los datos sin hacer inferencias. La habilitación se produce a partir de cualquier dato y en cualquier latencia. El proceso ETL puede analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes, como batch, tiempo real y streaming.
Cuando se utiliza con un almacén de datos empresariales (datos en reposo), ETL proporciona un contexto histórico profundo para la empresa, combinando datos heredados con datos recogidos de nuevas plataformas y aplicaciones. Puede ingerir y sincronizar datos de diversas fuentes, como bases de datos o almacenes de datos locales, aplicaciones SaaS, fuentes IoT y aplicaciones de streaming en un lago de datos en la nube para proporcionar una visión única y consolidada de la empresa.
A continuación, los datos de estas diferentes fuentes se pueden mover o visualizar, lo que facilita el análisis y la obtención de perspectivas útiles a partir de esos datos, la identificación de nuevas oportunidades y la mejora de la toma de decisiones y la planificación futura.
Facilitar el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es mediante algoritmos artificiales que “enseñan” al sistema informático a reconocer patrones, es decir, pautas recurrentes entre los datos analizados. El aprendizaje automático requiere la capacidad de recopilar, gestionar y acceder a grandes cantidades de datos precisos y diversos, la capacidad de crear nuevas características y entrenar patrones, y la capacidad de desplegar, supervisar y actualizar patrones en producción.
Al implementar una canalización de datos para cargas de trabajo de análisis de datos, no sólo hay que asegurarse de que el procesamiento y la transformación de datos sean sólidos, eficientes y fáciles de mantener, sino también alimentar la canalización de datos con los datos más recientes, y ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos y la calidad de los datos.
La ETL permite el aprendizaje automático tanto porque proporciona datos limpios y fiables para el análisis como porque automatiza la ETL manual. De hecho, ETL automatiza los procesos de recopilación, transformación y consolidación. Se utiliza para la limpieza de datos, la elaboración de perfiles y la auditoría, proporcionando datos fiables al final del proceso. Se integra y a veces incorpora herramientas de calidad de datos, como las utilizadas para la cartografía y el linaje de datos, es decir, el rastreo del origen, la dirección y los cambios de los datos a lo largo del tiempo. El ETL garantiza así que los datos brutos recibidos sean fiables y de calidad y puedan proporcionar la información pertinente en el ámbito correspondiente.
A partir de la ETL es más fácil llegar a la analítica de datos, que utiliza la estadística inferencial para inferir relaciones entre conjuntos de datos heterogéneos y datos brutos para hacer predicciones de resultados y comportamientos.
Migración de datos a la nube
La migración a la nube es un proceso en el que los datos y las aplicaciones se trasladan de su ubicación a la nube para obtener una mayor escalabilidad y seguridad. La ETL se utiliza habitualmente para trasladar datos a la nube: ayuda a extraer datos de distintas fuentes, transformarlos en un formato compatible con la nueva infraestructura y, a continuación, cargarlos en los nuevos sistemas o en un almacén de datos en la nube. Una herramienta ETL elimina duplicados, estandariza formatos y sincroniza datos, facilitando a todos los profesionales y usuarios de datos el análisis y la obtención de información útil a partir de esos datos limpios.
Conclusión
El proceso ETL es esencial en la preparación de datos para su análisis en empresas y organizaciones, ya que garantiza que los datos sean de alta calidad, estén en el formato adecuado y estén disponibles para su uso en aplicaciones y sistemas de información. Además, es fundamental en el mundo del análisis de datos y la inteligencia empresarial, donde la toma de decisiones se basa en datos precisos y confiables.
En Argentina, como en cualquier otro lugar, las organizaciones utilizan el proceso ETL para recopilar datos de diversas fuentes, transformarlos según sea necesario para su análisis y cargarlos en almacenes de datos o bases de datos destinadas a informes, análisis y toma de decisiones. Este proceso se utiliza en una variedad de industrias y sectores, como la banca, la salud, la industria, la educación, el gobierno y muchas otras.
Las empresas y organizaciones en Argentina suelen implementar soluciones de software y herramientas específicas para el ETL, como Apache NiFi, Talend, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), y muchas otras, para automatizar y facilitar este proceso. Esto les permite gestionar y aprovechar eficazmente sus datos en sus operaciones diarias y en la toma de decisiones estratégicas.
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