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Conociendo a ETL

En el sector de la inteligencia de negocio, la probabilidad que se tope con conceptos nuevos es muy alta, una de ellas es el ETL, en la que se define como:

Es un método de integración de datos que no están optimizados que consiste en extraer, transformar y cargar múltiples fuentes de información para almacenarlas en un solo destino o almacén de datos que simplifica su gestión y análisis. ETL significa Extracción, Transformación y Carga de sus siglas en ingles (Extraction, Transform and Load)

Ana Isabel Sordo – Hubspot

ETL, hace referencia ha Extract, Transform, and Load. Utilizado a menudo en el data warehousing, cuando se requiere tomar datos desde muchas fuentes y centralizar en una base de datos. Primero se tiene que extraer(extract) los datos desde el origen que sea, después transformar(transform) los datos duplicados, combinándolos y asegurar su calidad; por último hay que cargarlo(load) en la base de datos. Las herramientas ETL permiten integrar mú ltiples fuentes de datos, consolidadas en una sola de forma centralizada, brindando a las compañías trabajar con todos los datos juntas.

talend.com
Imagen 1. ETL. Fuente: Tomado de tumblr.com

y entonces ¿qué es el ETL?

En base a las dos definiciones anteriores, se puede definir el ETL como lo siguiente:

Bajo el supuesto que se este buscando un auto nuevo, para uso personal. Regularmente se hace una Extracción: cuando se visitan diferentes agencias para conocer, precios, seguros, mensualidades, modelo de rentas, versiones del vehículo (austero, completo, deportivo, entre otros), automático o estándar.

Luego de extraer todos los datos, de diferentes fuentes, puede que se transforme u organice la información, por agencia, precio, modelo, o el que mejor agrade. Y después de hacer dicha organización lo compara (carga) contra el presupuesto que se tenga o la cantidad de meses a pagar, permitiendo tomar una decisión más adecuada a las necesidades de cada uno.

Entonces, se puede considerar que ETL es una receta (o algoritmo) que permite brindar información después de conseguir datos (extraerlos de diferentes lados) organizarlos (transformarlos) y en base a la información mostrada (la carga de los datos) se toman desiciones muy acertadas.

y en ¿Dónde se usa el ETL?

Cuando se hace inteligencia de negocios, al hacer data warehosing, en ciencia de datos, analítica de datos, y actualmente en cualquier área que requiera conjugar datos desde diferentes orígenes.

¿Cómo se usa el ETL?

Se puede usar de las siguientes maneras:

  • Tradicionales: ETL es un método probado al que muchas organizaciones recurren todos los días; como comerciantes detallistas que necesitan ver datos de ventas con regularidad o proveedores de atención a la salud que buscan una descripción precisa de solicitudes. ETL puede combinar y sacar a la superficie datos de transacciones de un almacén de datos a otro de modo que estén listos para que los vean personas de negocios en un formato que puedan entender. ETL se utiliza también para migrar datos de sistemas heredados a sistemas modernos con diferentes formatos de datos. Se utiliza a menudo para consolidar datos de fusiones de negocios, y para recopilar y unir datos de proveedores o asociados externos.
  • Hadoop – y más: La evolución del ETL permite dar soporte a la integración en mucho más que data warehouses tradicionales. Las herramientas ETL avanzadas pueden convertir y cargar datos estructurados y no estructurados en Hadoop. Estas herramientas leen y escriben múltiples archivos en paralelo en y desde Hadoop, simplificando la forma en que se fusionan datos en un proceso de transformación común. Algunas soluciones incorporan librerías de transformaciones ETL pre construidas para los datos de transacciones e interacciones que se ejecutan en Hadoop. Permite también la integración en sistemas transaccionales, almacenes de datos operacionales, plataformas de inteligencia de negocios, concentradores de gestión de datos maestros (MDM) y la nube.
  • Calidad de los datos: ETL y otras herramientas de software de integración de datos – que se utilizan para depurar, perfilar y auditar datos – garantizan que los datos sean confiables. Las herramientas ETL se integran con herramientas de calidad de datos y los proveedores de ETL incorporan herramientas relacionadas en sus soluciones, como aquellas que se utilizan para el mapeo y el rastreo del linaje de los datos.
  • Metadatos: Los metadatos ayudan a entender el linaje de los datos (de dónde provienen) y su impacto en otros activos de datos en la organización. Conforme las arquitecturas de datos se vuelven más complejas, es importante dar seguimiento a la forma en que se utilizan y se relacionan los diferentes elementos de datos en su organización. Por ejemplo, si agrega un nombre de cuenta de alguna red social a su base de datos de clientes, necesitará saber qué se verá afectado, como tareas, aplicaciones o reportes ETL.
  • Acceso a datos con autoservicio: La preparación de datos con autoservicio es una tendencia en rápido crecimiento que da el poder de acceder a, combinar y transformar datos en las manos de usuarios de negocios y otros profesionales de datos no técnicos. Para un fin específico por naturaleza, este enfoque incrementa la agilidad organizacional y libera a TI de la carga de proveer datos en diferentes formatos para usuarios de negocios. Se invierte menos tiempo en la preparación de datos y más en generar insights. En consecuencia, los profesionales de datos de negocios y de TI pueden elevar su productividad y las organizaciones pueden escalar su uso de datos para tomar mejores decisiones.
  • ETL con big data – Transformaciones y adaptadores: El que consiga más datos gana. Aunque no es necesariamente cierto, tener acceso fácil a un a una amplia variedad de datos puede dar a las empresas una ventaja competitiva. Hoy día, las empresas necesitan tener acceso a todo tipo de big data – desde videos, medios sociales, la Internet de las Cosas (IoT), registros de servidores, datos espaciales, datos abiertos o externalizados, y más. Los proveedores de ETL agregan con frecuencia nuevas transformaciones a sus herramientas para cumplir estos requisitos emergentes y admitir nuevas fuentes de datos. Los adaptadores dan acceso a una enorme variedad de fuentes de datos, y herramientas de integración de datos interactúan con estos adaptadores para extraer y cargar datos con eficiencia.

¿Cuál es la importancia del ETL?

Bueno, el ETL es importante por las siguientes razones:

  • Las empresas han confiado en el proceso ETL por muchos años para obtener una vista consolidada de los datos que que dé lugar a mejores decisiones de negocios.
  • Este método de integración de datos de múltiples sistemas y fuentes sigue siendo un componente central de la caja de herramientas de integración de datos de una organización.
  • Cuando se utiliza con un almacén de datos empresarial (datos en reposo), ETL provee profundo contenido histórico para la empresa.
  • Proporcionando una vista consolidada, ETL facilita a los usuarios de negocios analizar y generar reportes sobre datos relevantes para sus iniciativas.
  • ETL puede mejorar la productividad de los profesionales de los datos porque codifica y reutiliza procesos que mueven datos sin requerir habilidades técnicas para escribir código o scripts.
  • ETL ha evolucionado para satisfacer requisitos de integración emergentes para cosas como los datos transmitidos por streaming.
  • Las organizaciones necesitan ETL (Extrac, Transform y Load) y ELT (Extrac, Load, Transform) para conjuntar datos, mantener la precisión y proporcionar el recurso de auditoría que suele requerirse en los almacenes, reportes y análisis de datos. 

Ventajas del ETL

Entre todas las ventajas del ETL se listan las siguientes:

  • Consolidación de los metadatos en un catálogo unificado de integración (Metadata Manager).
  • Permiten una colaboración de TI y negocio.
  • Capacidades de desarrollo que aceleran el desarrollo y simplifican la administración. 
  • Herramientas visuales y de productividad que facilita la colaboración entre los diferentes especialistas. 
  • Una arquitectura basada en metadatos nos evita recodificar, aumenta la productividad y, además, simplifica el desarrollo de servicios web.
  • Mayor agilidad en la entrega de los datos e informes críticos.
  • Se conecta con y extrae datos de medios sociales.
  • Valida los datos de producción, agiliza cambios y actualizaciones y aumenta la cobertura de la prueba.
  • Identificación proactiva de los riesgos de integración de datos.
  • Minimiza los riesgos a través de la gobernabilidad de datos.
  • Mejora el acceso y el rendimiento de mainframe.
  • Fortalece las operaciones en tiempo real.
  • Se llega lejos en las capacidades de extracción de datos de múltiples fuentes.
  • Activa y potencia el uso del Big Data, facilitando aprovechar el poder de los grandes datos.

Beneficios del uso de ETL

  • ETL es un proceso predefinido para acceder y manipular datos de origen en la base de datos de destino
  • Ayuda a mejorar la productividad porque codifica y reutiliza sin necesidad de conocimientos técnicos
  • Ayuda a las empresas a analizar sus datos comerciales para tomar decisiones importantes
  • El proceso ETL permite la comparación de datos de muestra entre el sistema de origen y el de destino
  • Ofrece un contexto histórico profundo para el negocio
  • Las bases de datos transaccionales no pueden responder preguntas complejas que sí pueden responderse con ETL
  • ETL proporciona un método para mover los datos de varias fuentes a un almacén de datos
  • A medida que cambian las fuentes de datos, el almacén de datos se actualizará automáticamente
  • Un sistema ETL bien diseñado y documentado es esencial para el éxito de un proyecto de almacenamiento de datos

Conclusión

Se puede determinar que con el uso del ETL se puede conseguir lo siguiente:

  1. Mayor conocimiento de información: ETL ayuda a transformar la información en conocimiento, es decir, facilita a las empresas un dominio profundo de sus datos en un solo lugar, lo que permite la optimización de sus procesos y la eficacia en la toma de decisiones. 
  2. Mejora la accesibilidad de datos: el proceso de ETL es importante para las empresas que buscan tener una visión general de sus datos y acceso fácil para su análisis. 
  3. Ofrece fiabilidad: ETL ayuda a mejorar la veracidad de los datos y la información, por lo que las empresas pueden estar seguras de que los datos que están ahí reunidos cumplen con los lineamientos de regulación y estándares establecidos por las diferentes auditorías.

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