¿Qué es ETL? (Extraer, Transformar, Cargar) Metodología y casos de uso

ETL significa "extraer, transformar, cargar". Es un proceso que integra datos de diferentes fuentes en un solo repositorio para que puedan ser procesados ​​y luego analizados para poder inferir información útil a partir de ellos. Esta información útil es lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y crecer.

"Los datos son el nuevo aceite".

Clive Humby, matemático

La creación de datos globales ha aumentado exponencialmente, tanto que, según Forbes, al ritmo actual, los humanos duplican la creación de datos cada dos años. Como resultado, la pila de datos moderna ha evolucionado. Los data marts se han convertido en almacenes de datos y, cuando eso no ha sido suficiente, se han creado lagos de datos. Aunque en todas estas infraestructuras diferentes, un proceso permaneció igual, el proceso ETL.

En este artículo, analizaremos la metodología de ETL, sus casos de uso, sus beneficios y cómo este proceso ha ayudado a formar el panorama de datos moderno.

Metodología de ETL

ETL permite integrar datos de diferentes fuentes en un solo lugar para que puedan procesarse, analizarse y luego compartirse con las partes interesadas de las empresas. Garantiza la integridad de los datos que se utilizarán para informes, análisis y predicciones con modelos de aprendizaje automático. Es un proceso de tres pasos que extrae datos de múltiples fuentes, los transforma y luego los carga en herramientas de inteligencia empresarial. Las empresas utilizan estas herramientas de inteligencia empresarial para tomar decisiones basadas en datos.

La fase de extracción

En esta fase, los datos se extraen de múltiples fuentes mediante consultas SQL, códigos Python, DBMS (sistemas de gestión de bases de datos) o herramientas ETL. Las fuentes más comunes son:

• Software de gestión de relaciones con los clientes (CRM)
• Herramienta de análisis
• Almacén de datos
• Base de datos
• Plataformas de almacenamiento en la nube
• Herramientas de ventas y marketing.
• Aplicaciones

Estas fuentes son estructuradas o no estructuradas, por lo que el formato de los datos no es uniforme en esta etapa.

La fase de transformación

En la fase de transformación, los datos sin procesar extraídos se transforman y compilan en un formato adecuado para el sistema de destino. Para eso, los datos sin procesar se someten a algunos subprocesos de transformación, como:

1. Limpieza: se atienden los datos incoherentes y faltantes.
2. Estandarización: se aplica un formato uniforme en todo el proceso.
3. Eliminación de duplicados: se eliminan los datos redundantes.
4. Detección de valores atípicos: los valores atípicos se detectan y normalizan.
5. Clasificación: los datos se organizan de una manera que aumenta la eficiencia.

Además de reformatear los datos, también existen otras razones para la necesidad de transformar los datos. Los valores nulos, si están presentes en los datos, deben eliminarse; aparte de eso, a menudo hay valores atípicos presentes en los datos, que afectan negativamente el análisis; deben ser tratados en la fase de transformación. A menudo nos encontramos con datos que son redundantes y no aportan ningún valor al negocio; dichos datos se descartan en la fase de transformación para ahorrar espacio de almacenamiento del sistema. Estos son los problemas que se resuelven en la fase de transformación.

La fase de carga

Una vez que los datos sin procesar se extraen y se adaptan a los procesos de transformación, se cargan en el sistema de destino, que suele ser un almacén de datos o un lago de datos. Hay dos formas diferentes de llevar a cabo la fase de carga.

1. Carga completa: todos los datos se cargan a la vez por primera vez en el sistema de destino. Es técnicamente menos complejo pero lleva más tiempo. Es ideal en el caso de que el tamaño de los datos no sea demasiado grande.
2. Carga incremental: la carga incremental, como sugiere el nombre, se lleva a cabo en incrementos. Tiene dos subcategorías.

• Carga incremental de secuencias: los datos se cargan en intervalos, generalmente a diario. Este tipo de carga es mejor cuando los datos se encuentran en pequeñas cantidades.
• Carga incremental por lotes: en el tipo de carga incremental por lotes, los datos se cargan en lotes con un intervalo entre dos lotes. Es ideal para cuando los datos son demasiado grandes. Es rápido pero técnicamente más complejo.

Tipos de herramientas ETL

ETL se lleva a cabo de dos maneras, ETL manual o ETL sin código. En ETL manual, hay poca o ninguna automatización. Todo está codificado por un equipo que incluye al científico de datos, al analista de datos y al ingeniero de datos. Todas las canalizaciones de extracción, transformación y carga están diseñadas para todos los conjuntos de datos manualmente. Todo esto provoca una enorme productividad y pérdida de recursos.

La alternativa es ETL sin código; estas herramientas suelen tener funciones de arrastrar y soltar. Estas herramientas eliminan por completo la necesidad de codificación, lo que permite que incluso los trabajadores no tecnológicos realicen ETL. Por su diseño interactivo y enfoque inclusivo, la mayoría de las empresas utilizan Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow y Oracle Data Integrator para sus operaciones de ETL.

Existen cuatro tipos de herramientas ETL sin código en la industria de datos.

1. Herramientas ETL comerciales
2. Herramientas ETL de código abierto
3. Herramientas ETL personalizadas
4. Herramientas ETL basadas en la nube

Mejores prácticas para ETL

Existen algunas prácticas y protocolos que deben seguirse para garantizar una canalización ETL optimizada. Las mejores prácticas se analizan a continuación:

1. Comprender el contexto de los datos: se debe comprender correctamente cómo se recopilan los datos y qué significan las métricas. Ayudaría a identificar qué atributos son redundantes y deben eliminarse.
2. Puntos de control de recuperación: en caso de que la tubería se rompa y haya una fuga de datos, se deben tener protocolos para recuperar los datos filtrados.
3. Libro de registro de ETL: se debe mantener un libro de registro de ETL que tenga un registro de todos y cada uno de los procesos que se han realizado con los datos antes, durante y después de un ciclo de ETL.
4. Auditoría: mantener un control de los datos después de un intervalo solo para asegurarse de que los datos estén en el estado que usted quería que estuvieran.
5. Tamaño pequeño de los datos: el tamaño de las bases de datos y sus tablas debe mantenerse pequeño de tal manera que los datos se distribuyan más horizontalmente que verticalmente. Esta práctica asegura un impulso en la velocidad de procesamiento y, por extensión, acelera el proceso ETL.
6. Creación de una capa de caché: la capa de caché es una capa de almacenamiento de datos de alta velocidad que almacena datos usados ​​recientemente en un disco al que se puede acceder rápidamente. Esta práctica ayuda a ahorrar tiempo cuando los datos almacenados en caché son los solicitados por el sistema.
7. Procesamiento paralelo: tratar ETL como un proceso en serie consume una gran parte del tiempo y los recursos de la empresa, lo que hace que todo el proceso sea extremadamente ineficiente. La solución es hacer un procesamiento paralelo y múltiples integraciones de ETL a la vez.

Casos de uso de ETL

ETL hace que las operaciones sean fluidas y eficientes para las empresas de varias maneras, pero aquí analizaremos los tres casos de uso más populares.

Subiendo a la Nube:

El almacenamiento local de datos es una opción costosa que hace que las empresas gasten recursos en comprar, mantener, ejecutar y mantener los servidores. Para evitar todas estas molestias, las empresas pueden cargar directamente los datos en la nube. Esto ahorra valiosos recursos y tiempo, que luego se pueden invertir para mejorar otras facetas del proceso ETL.

Fusión de datos de diferentes fuentes:

Los datos a menudo se encuentran dispersos en diferentes sistemas de una organización. La combinación de datos de diferentes fuentes en un solo lugar para que puedan procesarse y luego analizarse para compartirse con las partes interesadas más adelante se realiza mediante el proceso ETL. ETL se asegura de que los datos de diferentes fuentes tengan un formato uniforme mientras la integridad de los datos permanece intacta.

Modelado predictivo:

La toma de decisiones basada en datos es la piedra angular de una estrategia comercial exitosa. ETL ayuda a las empresas extrayendo datos, transformándolos y luego cargándolos en bases de datos que están vinculadas con modelos de aprendizaje automático. Estos modelos de aprendizaje automático analizan los datos después de que han pasado por un proceso ETL y luego hacen predicciones basadas en esos datos.

Futuro de ETL en el panorama de datos

ETL ciertamente juega el papel de columna vertebral para la arquitectura de datos; aún está por verse si se mantendrá así o no porque, con la introducción de Zero ETL en la industria tecnológica, los grandes cambios son inminentes. Con Zero ETL, no habría necesidad de los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga, pero los datos se transferirían directamente al sistema de destino casi en tiempo real.

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