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Herramientas de la transformación digital – El ETL

junio 25, 2019 conecta

ETL es un proceso que integra los diferentes tipos de datos de una empresa. Es una herramienta clave para la transformación digital de los negocios.

 

ETL y nuevas tecnologías

Esta herramienta ganó popularidad en la década de los 70 debido a la creciente necesidad de almacenar diferentes tipos de información comercial. Con la llegada de los almacenes de datos en los años 80 y 90, su popularidad siguió creciendo. Desde entonces, las tecnologías han evolucionado y, hoy en día, proporcionan niveles de conocimiento e inteligencia que antes no se creían posibles.

En este tiempo, la naturaleza del ETL ha ido cambiado. Existe una lista cada vez mayor de opciones. La presión de la transformación digital y el entorno competitivo y ágil ha impulsado una mayor calidad y valor de los datos. Esto se debe a la aplicación de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) a los datos. Por lo tanto, el ETL es una parte importante de toda arquitectura de datos.

 

La Extracción, Transformación y Carga es el proceso de integrar datos de múltiples aplicaciones (sistemas), convertirlos a un solo formato o estructura y luego cargar los datos en el destino, a menudo un almacén de datos.

Este proceso es esencial para el análisis de datos, la inteligencia empresarial, pero también para la automatización, eliminación de errores y un aumento de eficiencia general.

Mientras que se considera una herramienta imprescindible en empresas con una amplia gama de fuentes de datos y formatos, hoy en día, los pequeños negocios también aprovechan sus ventajas.

La elección de la herramienta adecuada para hacerlo es importante para garantizar el éxito no solo de la acción específica, sino también de los objetivos y esfuerzos generales del negocio.

 

 

El ETL y la Inteligencia Artificial en la Transformación Digital

El ETL se ha vuelto más complejo y necesario en un mundo de fuentes de datos dispares, fusiones de datos complejas y una diversidad de aplicaciones basadas en datos y casos de uso.

 

¿Qué es un ETL?

ETL significa Extraer, Transformar y Cargar, y se refiere al proceso de transferencia de datos de una ubicación a otra. Además de migrar datos de una base de datos a otra, también convierte (transforma) las bases de datos en un formato único que puede utilizarse en el destino final.

 

Extracción

Recopilar datos de múltiples origenes. En este punto, los datos son a menudo de múltiples y diferentes tipos de fuentes

Extraer es el proceso de recopilación de datos de todas las fuentes de datos requeridas. Las fuentes de datos vienen en muchas formas y tamaños, desde sistemas RDBMS hasta APIs para compartir archivos o desde fuentes públicas a privadas o desde fuentes de datos pagadas a gratuitas.

Las fuentes de datos pueden

  • contener información de identificación personal o propiedad intelectual de la empresa
  • ser desordenadas, desestructuradas o estructuradas y bien descritas
  • generar datos a frecuencias variadas o producir datos constantemente a través de flujos de datos
  • admitir mecanismos de datos “pull” o mecanismos de datos “push” de forma síncrona o asíncrona

 

Esto significa que la parte extraída de la herramienta ETL debe ser extremadamente flexible, resistente y maleable para soportar la diversidad de fuentes de datos y las variaciones en los procedimientos y protocolos de extracción de datos.

Las arquitecturas de datos deben poder conectarse a múltiples fuentes de datos en paralelo y extraer datos para que estén disponibles para su procesamiento posterior sin afectar la capacidad de recuperación de otros procesos de extracción.

 

Ejemplos de órigenes de datos

  • Catálogo
  • ERP
  • CRM
  • BI

 

 

Transformación

Convertir los datos extraídos recientemente en la forma correcta para que se puedan colocar en otra base de datos. Este proceso es crucial para garantizar que los datos de una base de datos o aplicación puedan ser utilizados por otras aplicaciones y bases de datos.

 

Algunas funciones clave son:

  • Estandarización a un conjunto consistente de valores de búsqueda
  • Limpieza mediante comprobaciones de validez para eliminar o modificar datos problemáticos
  • Transposición, normalmente mediante la desnormalización y reorganización en un modelo dimensional para optimizar los informes
  • Creación de claves sustitutas que son nuevos valores aplicados a datos similares de diferentes sistemas de origen

 

Calidad de datos

El primer tipo de proceso de transformación es la determinación y calificación de diversos datos como de alta calidad, completa y aceptable. En este caso, el sistema debe asegurarse de que los diversos puntos de datos estén completos, se adhieran al esquema que se espera y no contengan datos que no sean legibles o estén dañados e incoherentes. Otro tipo de verificación de la calidad de los datos utiliza patrones de datos pasados ​​asociados con un conjunto de datos para determinar si ha habido cambios inesperados en los datos que se acaban de recibir en comparación con las llegadas pasadas. Si se notan cambios de este tipo, la calidad de los datos se puede marcar como sospechosa.

 

Calidad empresarial

El segundo tipo de proceso de transformación garantiza que los datos se consideren adecuados de acuerdo con los requisitos de calidad empresarial del análisis de los datos que se pretende realizar. Aquí, los datos se inspeccionan y analizan para ver si están completos desde una perspectiva de relevancia empresarial y, si se descubre que faltan elementos clave que son necesarios para impulsar los flujos de trabajo de la empresa, los datos se marcan como sospechosos.

 

Lógica de negocios

El tercer tipo de proceso de transformación garantiza que los datos se procesen para tomar la forma requerida por el propósito comercial del análisis de datos. Aquí, los datos pueden ser agregados, agrupados, filtrados, muestreados, procesados ​​a través de algoritmos para producir un conjunto de datos transformados que están preparados para respaldar el caso de uso comercial previsto.

 

Debido a que los mismos datos se pueden usar para múltiples casos de uso comercial, las transformaciones suelen tener una relación de uno a muchos, y un conjunto de datos se transforma varias veces a través de múltiples lógicas comerciales para producir múltiples conjuntos de datos transformados.

 

Carga

Cuando los datos se escriben en la base de datos o el almacén de datos de destino

Este proceso es parte integral de la inteligencia de negocios porque significa que los datos de múltiples fuentes se pueden reunir de una manera que proporciona información importante; independientemente del formato original o ubicación. Para tener éxito en este esfuerzo, se  comienza con el mapeo de datos, donde la relación entre la fuente establece instrucciones sobre cómo deben transformarse los datos antes de llegar a la ubicación designada.

La carga en ETL ha pasado por importantes cambios en el enfoque, especialmente con la llegada del almacenamiento políglota, donde el almacenamiento está diseñado para potenciar mejor el escenario de datos específicos, ya sea análisis, búsqueda, alertas, visibilidad, etc. En las arquitecturas de datos, se pueden cargar, en paralelo, los mismos datos en múltiples tipos diferentes de tecnologías de almacenamiento para impulsar las aplicaciones de usuario final y cliente según necesidad y requisitos del negocio.

 

En las arquitecturas de carga , es importante que el sistema pueda transmitir y cargar datos simultáneamente en múltiples pilas de tecnología, sin dañar ni afectar la resistencia y la calidad de otras cargas paralelas.

 

Cómo un ETL mejora los procesos de negocio

En la era digital, damos por hecho tener acceso inmediato a los datos. Para convertir los datos en información, y está en una toma de decisiones informada, necesitamos herramientas. Un ETL ofrece un contexto histórico profundo que permite a las empresas tomar mejores decisiones sin información incompleta. Además, aporta lo siguiente:

 

  • La capacidad de digerir grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, especialmente en grandes cantidades y cuando hay reglas complejas y transformaciones
  • Precisión mejorada para informes y auditorías
  • Mejora de la productividad de los profesionales de datos debido a la reutilización y codificación de los procesos necesarios para mover datos, sin la necesidad de escribir más código para cada tarea
  • Resiliencia operacional debido a la funcionalidad incorporada de manejo de errores en herramientas
  • Flujo visual más claro y auto documentación porque las herramientas se basan en la Interfaz Gráfica de Usuario (GUI)
  • Alto retorno de la inversión debido al ahorro de costos, con algunos estudios que demuestran un retorno de la inversión de 5 años del 112% cuando se combinan con la solución de almacenamiento de datos correcta
  • Una base para los requisitos de integración emergentes para la transmisión de datos y similares

 

 

¿Mi negocio necesita un ETL?

Si necesitas un almacén de datos que combine datos de varias fuentes, necesitarás una forma de llevar esos datos al almacén. Estos datos pueden proporcionarte una visión consolidada de muchos procesos diferentes y, en última instancia, impulsar una mejor toma de decisiones.

En los siguientes casos, ETL será particularmente útil cuando:

 

  • hay múltiples sistemas fuente que necesitan ser integrados
  • estos sistemas fuente están en diferentes formatos
  • el proceso deba repetirse, ya sea diariamente, por hora o en otra frecuencia específica
  • se necesita aprovechar al máximo los almacenes prefabricados

 

Casos prácticos

 

Un mayorista que abre el ecommerce como nuevo canal de ventas. Un ETL sincronizará su ERP con su tienda online, permitiendo integrar este canal de venta como uno más.

Una marca de ropa que es distribuida por varios minoristas diferentes con varias plataformas y sistemas diferentes. Todos los datos llegan a diferentes formatos y luego se hacen consistentes y utilizables para las tareas de BI a través de una herramienta ETL.

Una empresa de logística global que procesa cientos de miles de envíos con datos de casi todas las fuentes imaginables; Haciendo la visibilidad clara casi imposible. Una solución ETL elimina la redundancia y las inconsistencias en los datos; Lo que lleva a mejorar la calidad de los datos.

Un proveedor de servicios financieros que se está transfiriendo a una solución ERP debido a los gastos generales asociados con el acuerdo existente. Pero todos sus datos existentes deben migrarse con éxito al nuevo sistema, independientemente de dónde o cómo se inicie. Las herramientas de ETL pueden limpiar y almacenar los datos de manera más eficiente que cualquier otro método.

 

Conecta Shop, una aplicación desarrollada por Conecta Software que sincroniza de forma automática diferentes aplicaciones de gestión (Microsoft Dynamics NAV, Noray Gestión, Sage Murano, Odoo – OpenERP) con las plataformas CMS de comercio electrónico PrestaShop y WooCommerce

Elegir una solución ETL

Las herramientas ETL ha evolucionado a lo largo de los años para incluir una gama amplia de capacidades y configuraciones. Muchos vienen en versiones basadas en la nube, lo que brinda un mayor grado de escalabilidad, disponibilidad y seguridad, con menores costos de infraestructura.

 

Existen algunos criterios que pueden ayudar a evaluar las posibles herramientas de ETL. Es importante decidir cuál de ellas será la más esencial para las necesidades comerciales. Sin embargo, en términos generales, algunos de los factores más importantes a considerar incluyen:

 

TAREAS

Dependiendo de las necesidades del negocio, la importancia de ciertas funcionalidades sobre otras variará. Las tareas cotidianas, como la conversión de datos, la unión de registros, el filtrado, la agrupación y la combinación de datos, deben incluirse con cualquier herramienta. Algunos vienen con la capacidad de realizar tareas más avanzadas, como los métodos web, la reconstrucción de índices, la gestión de matrices y el procesamiento de datos no estructurados.

 

CONEXIONES

Cualquier solución ETL debe poder conectarse a Excel, SharePoint, FIX, Salesforce, Hadoop, FTP y otros. Sin esta funcionalidad, el poder de procesamiento de la herramienta es irrelevante ya que no será utilizable. Sin embargo, hay que tener en cuenta que todas las herramientas pueden conectarse a una base de datos / RDBMS, pero solo algunas tienen controladores de clientes nativos que permiten un mayor rendimiento en comparación con ODBC.

 

FLUJO DE TRABAJO

La clave es ser capaz de crear flujos de trabajo efectivos para organizar y conectar todas estas tareas. Algunos de los flujos de trabajo más importantes para establecer incluyen

  • restricción (criterios)
  • bifurcación
  • agrupación y
  • bucle (repetición)

 

EJECUCIÓN

Poder entender cómo se ejecuta un paquete ETL es esencial: esto incluye cuánto tiempo lleva, cuándo comenzó (y terminó), quién comenzó el progreso, si tuvo éxito o no, y en caso de falla, qué mensaje de error recibido fue. La ejecución también incluye la capacidad de ejecutarse en momentos predeterminados, reiniciar en caso de error y limitar la duración de la ejecución.

 

RENDIMIENTO

De nuevo, aquí es donde las necesidades del negocio afectarán enormemente la decisión. Para aquellos que necesitan una mayor capacidad, muchas herramientas ETL incluyen características como la carga masiva o la capacidad de almacenar en caché la tabla de búsqueda, por nombrar algunas.

 

ADMINISTRACIÓN

Esto puede significar cualquier cosa, desde poder configurar paquetes para que se ejecuten al mismo tiempo, hasta configurar la frecuencia de alerta, y crear diferentes usuarios y configurar sus permisos.

 

El valor de cada uno de estos criterios entre sí variará según el tamaño del negocio, los objetivos que se tengan para los datos y otros factores similares.

 

 

Los principales proveedores de ETL

Las principales empresas de tecnología han desarrollado herramientas con una funcionalidad increíble para satisfacer las necesidades de una amplia gama de organizaciones. Sin embargo, una cantidad de compañías tecnológicas en crecimiento están empezando a ofrecer aún más funciones y capacidades para necesidades y requisitos especializados.

  • Informatica
  • Stitch
  • IBM
  • Oracle Data Integrator (ODI)
  • ETLeap
  • SAP Business Objets Data Services (BODS)
  • CloverETL
  • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
    SAS Data Management
  • Matillion

ConectaETL es el ETL de Conecta Software. Se comunica con la solución de gestión que utilices para facturar a día de hoy, y crea y mantiene los productos, precios, stock, ofertas, etc. de tu Tienda Online.

 

 

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