Beneficios de ETL | Desventajas de ETL |
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ETL es un proceso en migración de datos proyectos que implican extraer datos de su fuente original, transformarlos a un formato adecuado para la base de datos de destino y cargarlos en el destino final. Es vital para garantizar una precisión y resultados eficientes de la migración de datos ya que permite a las organizaciones convertir todos sus datos existentes en formatos más fáciles de gestionar, analizar y manipular. El proceso ETL mueve datos desde su(s) fuente(s) a otro sistema o base de datos, donde pueden usarse con fines de análisis y toma de decisiones.
En esta breve guía de ETL, obtenga más información sobre cómo funciona, el impacto que puede tener en las operaciones comerciales y las principales herramientas de ETL que puede considerar utilizar en su negocio.
¿Cómo funciona ETL?
El proceso de tres pasos de ETL es una pieza crucial de los proyectos de migración de datos. Así es como funciona, desglosado en cada uno de sus tres componentes principales.
Paso uno: extraer
El paso de extracción es la primera parte de ETL. Implica recopilar datos relevantes de diversas fuentes, ya sean homogéneas o heterogéneas. Estas fuentes de datos pueden utilizar diferentes formatos, como bases de datos relacionales, XML, JSON, archivos planos, IMS y VSAM, o cualquier otro formato obtenido de fuentes externas mediante web spidering o screen scraping.
PREMIUM: considere implementar un política de almacenamiento de datos en la nube.
En muchas soluciones, es posible transmitir estas fuentes de datos directamente a la base de datos de destino en algunos casos cuando el almacenamiento de datos intermedio no es necesario. A lo largo de este paso, los profesionales de datos deben evaluar todos los datos extraídos para determinar su precisión y coherencia con los otros conjuntos de datos.
Paso dos: transformar
Una vez que se extraen los datos, el siguiente paso del proceso ETL es la transformación. Las transformaciones son un conjunto de reglas o funciones que se aplican a los datos extraídos para prepararlos para cargarlos en un destino final. Las transformaciones también se pueden aplicar como mecanismos de limpieza de datosasegurando que solo se transfieran datos limpios a su destino final.
Las transformaciones pueden ser complicadas y complejas porque pueden requerir diferentes sistemas para comunicarse entre sí. Esto significa que podrían surgir problemas de compatibilidad, por ejemplo, al considerar conjuntos de caracteres que pueden estar disponibles en un sistema pero no en otro.
Es posible que sean necesarias múltiples transformaciones para satisfacer las necesidades técnicas y comerciales de un almacén o servidor de datos en particular. Algunos ejemplos de tipos de transformación incluyen los siguientes:
- Codificación de valores de forma libre: Mapeo de “Mujer” a “F”
- Elegir cargar solo columnas específicas: Seleccionar solo “Nombre” y “Dirección” de una fila
- Normalizando datos: Unir nombres y apellidos en una sola columna llamada «Nombre»
- Ordenar datos: Clasificación de ID de clientes en orden ascendente o descendente
- Derivando nuevos valores calculados: Calcular el promedio de productos vendidos por cliente
- Pivotar y transponer datos: Convertir columnas en filas
Paso tres: cargar
El último paso de ETL es cargar la información transformada en su objetivo final. La carga podría implicar un activo tan simple como un solo archivo o tan complejo como un almacén de datos. Los destinos comunes incluyen almacenes de datos locales; soluciones de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Google Cloud y Azure Data Lake; y almacenes de datos en la nube como Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery y Microsoft Azure Synapse Analytics.
PREMIUM: Mira esto guía y lista de verificación del almacén de datos en la nube.
Este proceso puede variar ampliamente dependiendo de los requerimientos de cada organización y sus proyectos de migración de datos.
Beneficios de ETL
ETL ofrece varios beneficios a los profesionales de la gestión de datos. Incluyen:
- Coherencia y calidad de los datos: ETL garantiza que los datos de diversas fuentes permanezcan coherentes después de la transformación. La limpieza, el enriquecimiento y la validación durante la transformación también mejoran la calidad.
- Escalabilidad y rendimiento: Los grandes volúmenes de datos se manejan de manera eficiente, mientras que la carga de las bases de datos se reduce al descargar la transformación procesada desde el sistema de destino.
- Seguridad y cumplimiento: Con ETL, los datos se pueden enmascarar, cifrar y anonimizar fácilmente durante la transformación para cumplir con las leyes y regulaciones de privacidad.
Desventajas de ETL
Si bien ETL es un proceso de migración de datos potente y útil, también presenta algunas desventajas, a saber:
- Latencia y procesamiento por lotes: Los procesos ETL suelen utilizar el procesamiento por lotes. Esto introduce latencia y no es ideal para escenarios que requieren actualizaciones de datos casi instantáneas.
- Complejidad y gastos generales de mantenimiento: Los múltiples pasos a menudo involucran varios sistemas, lo que introduce complejidad. Además, los flujos de trabajo de ETL deben actualizarse periódicamente a medida que evolucionan las fuentes de datos o cambian las necesidades comerciales. Esto conduce a una sobrecarga de mantenimiento continua.
Cómo se utiliza ETL
ETL es un proceso crítico para integración de datos y análisis. Algunos casos de uso comunes incluyen:
- Almacenamiento de datos: Las canalizaciones ETL se utilizan para extraer datos de sistemas de origen, como bases de datos, archivos y API, transformar los datos en un formato coherente y luego cargarlos en un almacén de datos.
- Inteligencia de Negocio: ETL se utiliza para poblar los mercados de datos y los almacenes de datos utilizados por las herramientas de BI.
- Migración de datos: ETL se utiliza a menudo durante las migraciones de datos cuando una organización necesita realizar la transición de un sistema a otro.
- Integración de datos: ETL hace posible la integración perfecta de datos de diferentes fuentes.
- Limpieza y enriquecimiento de datos: Los canales ETL también se utilizan para limpiar y estandarizar datos. También enriquecen los datos incorporando información faltante.
- Procesamiento por lotes: Los trabajos de ETL a menudo se ejecutan a intervalos programados y procesan grandes cantidades de datos, lo que garantiza que el almacén de datos permanezca actualizado.
- Gobernanza y cumplimiento de datos: ETL es una herramienta fundamental para la aplicación de políticas de gobernanza de datos. Los datos se pueden cifrar durante el proceso de transformación para cumplir con las leyes de datos.
- ETL en tiempo real: Si bien el ETL tradicional se realiza principalmente en intervalos programados (lotes), el ETL en tiempo real ahora se utiliza para escenarios que requieren actualizaciones instantáneas, como las actualizaciones del mercado de valores.
- Canalizaciones de datos en la nube: Las herramientas ETL se utilizan en entornos de nube para facilitar el movimiento de datos entre plataformas de nube y almacenamiento local.
ETL frente a ELT
Es importante distinguir ETL de ELT. En ELT (extraer, cargar, transformar), los datos sin procesar extraídos de varias fuentes se cargan directamente en el sistema de destino, como un almacén de datos o un lago, y la transformación es el paso final. La elección entre ETL o ELT depende de las necesidades de la organización, el volumen de datos, la complejidad, la infraestructura, las consideraciones de rendimiento y los flujos de trabajo deseados.
VER: Para más información, consulta nuestra comparación de ETL y ELT.
Considere las herramientas ETL para ayudarle con su migración de datos
herramientas ETL se utilizan para migrar datos de un sistema a otro, ya sea un sistema de gestión de bases de datos, un almacén de datos o incluso un sistema de almacenamiento externo. Estas herramientas pueden ejecutarse en la nube o en las instalaciones y, a menudo, vienen con una interfaz que crea un flujo de trabajo visual al llevar a cabo diversos procesos de extracción, transformación y carga.
A continuación se muestran nuestras cinco mejores opciones para herramientas ETL basadas en la nube, locales, híbridas y de código abierto: