¿Qué es ETL? (Extraer, Transformar, Cargar) Metodología y Casos de Uso

ETL son las siglas de “extraer, transformar, cargar”. Es un proceso que integra datos de diferentes fuentes en un solo repositorio para que puedan ser procesados y analizados, y así inferir información útil. Esta información útil es lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y crecer.

“Los datos son el nuevo petróleo.”

Clive Humby, Matemático

La creación de datos globales ha aumentado exponencialmente, tanto que, según Forbes, a la tasa actual, los humanos están duplicando la creación de datos cada dos años. Como resultado, la pila de datos moderna ha evolucionado. Los almacenes de datos se han convertido en almacenes de datos, y cuando esto no ha sido suficiente, se han creado lagos de datos. Aunque en todas estas diferentes infraestructuras, un proceso ha permanecido igual, el proceso ETL.

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

Metodología de ETL

ETL hace posible integrar datos de diferentes fuentes en un solo lugar para que puedan ser procesados, analizados y compartidos con las partes interesadas de las empresas. Garantiza la integridad de los datos que se utilizarán para informes, análisis y predicción 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. Estas herramientas de inteligencia empresarial se utilizan luego para que las empresas tomen decisiones basadas en datos.

Fase de Extracción

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

• Software de CRM (Gestión de Relaciones con los Clientes)
• Herramienta de análisis
• Almacén de datos
• Base de datos
• Plataformas de almacenamiento en la nube
• Herramientas de ventas y marketing
• Aplicaciones móviles

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

Fase de Transformación

En la fase de transformación, los datos brutos extraídos se transforman y se compilan en un formato adecuado para el sistema de destino. Para ello, los datos brutos pasan por varios subprocesos de transformación, como:

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

Además de reformatear los datos, hay otras razones para la transformación de los datos. Los valores nulos, si están presentes en los datos, deben eliminarse; además, a menudo nos encontramos con datos que son redundantes y no aportan valor a la empresa; dichos datos se eliminan en la fase de transformación para ahorrar espacio de almacenamiento del sistema. Estos son los problemas que se resuelven en la fase de transformación.

Fase de Carga

Una vez que los datos brutos se han extraído y transformado, se cargan en el sistema de destino, que suele ser un almacén de datos o un lago de datos. Hay dos formas diferentes de realizar la fase de carga.

1. Carga completa: se carga todo el datos de una vez para la primera vez en el sistema de destino. Es técnicamente menos complejo, pero lleva más tiempo. Es ideal cuando el tamaño de los datos no es demasiado grande.
2. Carga incremental: la carga incremental, como sugiere el nombre, se realiza en incrementos. Tiene dos subcategorías.

• Carga incremental de flujo: los datos se cargan en intervalos, generalmente diarios. Este tipo de carga es el mejor cuando los datos son pequeños.
• Carga incremental por lotes: en la carga incremental por lotes, los datos se cargan en lotes con un intervalo entre dos lotes. Es ideal cuando los datos son demasiado grandes. Es rápido, pero técnicamente más complejo.

Tipos de Herramientas ETL

ETL se realiza de dos maneras, ETL manual o ETL sin código. En el ETL manual, hay poca o ninguna automatización. Todo se codifica por un equipo que incluye al científico de datos, al analista de datos y al ingeniero de datos. Todas las tuberías de extracción, transformación y carga se diseñan para todos los conjuntos de datos de forma manual. Esto causa una gran pérdida de productividad y recursos.

La alternativa es el ETL sin código; estas herramientas suelen tener funciones de arrastrar y soltar. Estas herramientas eliminan completamente la necesidad de codificar, lo que permite que incluso los trabajadores no técnicos realicen ETL. Debido a su diseño interactivo y enfoque inclusivo, la mayoría de las empresas utilizan Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow y Oracle (ORCL ) Data Integrator para sus operaciones 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

Hay algunas prácticas y protocolos que deben seguirse para garantizar una tubería ETL optimizada. Las mejores prácticas se discuten a continuación:

1. Comprensión del contexto de los datos: cómo se recopilan los datos y qué significan las métricas debe entenderse adecuadamente. 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, debe haber protocolos en lugar para recuperar los datos filtrados.
3. Libro de registro ETL: se debe mantener un libro de registro ETL que tenga un registro de cada proceso que se ha realizado con los datos antes, durante y después de un ciclo ETL.
4. Auditoría: mantener un control sobre los datos después de un intervalo, solo para asegurarse de que los datos estén en el estado que se deseaba.
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 garantiza un aumento en la velocidad de procesamiento y, por extensión, acelera el proceso ETL.
6. Crear una capa de caché: la capa de caché es una capa de almacenamiento de datos de alta velocidad que almacena los datos recientemente utilizados en un disco donde se pueden acceder rápidamente. Esta práctica ayuda a ahorrar tiempo cuando los datos en caché son los que solicita el sistema.
7. Procesamiento paralelo: tratar el 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 realizar un procesamiento paralelo y múltiples integraciones ETL al mismo tiempo.

Casos de Uso de ETL

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

Cargar en la Nube:

Almacenar datos localmente es una opción costosa que hace que las empresas gasten recursos en comprar, mantener, ejecutar y mantener los servidores. Para evitar todo este problema, las empresas pueden cargar los datos directamente en la nube. Esto ahorra recursos y tiempo valiosos que se pueden invertir para mejorar otros aspectos del proceso ETL.

Combinar Datos de Diferentes Fuentes:

Los datos a menudo están dispersos en diferentes sistemas dentro de una organización. Combinar datos de diferentes fuentes en un solo lugar para que puedan procesarse y analizar, y luego compartir con las partes interesadas, se realiza mediante el proceso ETL. ETL garantiza que los datos de diferentes fuentes estén formateados de manera uniforme mientras se mantiene intacta la integridad de los datos.

Modelado Predictivo:

La toma de decisiones basada en datos es la piedra angular de una estrategia empresarial exitosa. ETL ayuda a las empresas extrayendo datos, transformándolos y cargándolos en bases de datos que están vinculadas a 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 Paisaje de Datos

ETL ciertamente juega el papel de columna vertebral para la arquitectura de datos; si permanecerá así o no es algo que aún se desconoce, porque, con la introducción de Zero ETL en la industria tecnológica, se avecinan grandes cambios. Con Zero ETL, no habrá necesidad de los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga, sino que los datos se transferirán directamente al sistema de destino en casi tiempo real.

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