ETL: Una guía completa para la integración de datos

¿Qué es ETL?

ETL se define como un proceso de integración de datos dividido en tres pasos: extraer, transformar y cargar. Se utiliza principalmente para integrar datos de múltiples fuentes y cargarlos en una ubicación centralizada, generalmente un Data Warehouse, con fines analíticos. Durante este proceso, se extraen los datos necesarios de todas las fuentes de datos, se transforman en una forma adecuada para el análisis y se cargan en un destino según el requerimiento. ETL permite a las organizaciones obtener rápidamente información de estos datos disponibles, que pueden ser utilizados para tomar decisiones empresariales informadas.

¿Cómo funciona ETL?

Un proceso de replicación de datos bien diseñado permite optimizar el proceso de extracción de datos de múltiples fuentes, aplicar la transformación de datos y cargarlo en el almacén de datos deseado. Se compone de las siguientes 3 etapas:

Extract

Es la primera etapa del proceso de replicación de datos, donde se extraen datos de múltiples fuentes como archivos, bases de datos y hojas de cálculo y luego se almacenan temporalmente en un área de preparación.

Transform

La segunda etapa de este proceso se encarga de convertir los datos brutos en un formato estándar que sea significativo para el almacén de datos o la herramienta de BI para su posterior análisis. Incluye operaciones como ordenar, limpiar, eliminar información superflua y verificar la calidad de los datos.

Load

Es la etapa final, donde los datos se cargan en el almacén de datos, el lago de datos o un destino de elección. Ahora puedes usar estos datos para análisis y propósitos de informes.

Tipos de herramientas ETL

En lugar de escribir manualmente scripts desde cero, puedes utilizar herramientas ETL ya disponibles en el mercado, como Hevo Data, Airbyte y Stitch Data. Puedes clasificarlos de la siguiente manera:

• Herramientas empresariales: Atractivas para empresas con sistemas heredados antiguos, son altamente eficientes y pueden escalar eficazmente a medida que aumenta la carga de trabajo de datos.
• Herramientas personalizadas: Proporcionan una mayor flexibilidad en términos de personalización, estas herramientas se escriben desde cero en Python o SQL, a menudo requieren mantenimiento regular.
• Herramientas basadas en la nube: Conectadas a fuentes de datos propietarias, aplicaciones web o fuentes locales, estas herramientas copian, transforman y enriquecen los datos antes de escribirlos en almacenes de datos o lagos de datos.
• Herramientas ETL de código abierto: El código fuente de estas herramientas está disponible gratuitamente para los usuarios, aunque es posible que no sea fácil de usar para profesionales no técnicos.

ETL vs ELT

Al comparar ETL con ELT, la principal diferencia entre ellos es que ETL es un proceso donde los datos se transforman en un sistema separado antes de ser cargados en el sistema objetivo, mientras que ELT es un proceso donde los datos se transforman dentro del sistema objetivo.

Desafíos comunes de ETL

El proceso ETL puede complicarse si necesitas replicar grandes volúmenes de datos de varias fuentes en tu almacén de datos. Aquí hay una visión general de los 5 obstáculos comunes de ETL que encuentras al implementar ETL para tu negocio:

1. Mantenimiento a largo plazo: A medida que crece tu negocio, tu proceso de replicación necesita ser modificado para manejar eficazmente el volumen y la velocidad de los datos en aumento.
2. Necesidades del usuario final: Tu arquitectura debe diseñarse considerando los requisitos del usuario final, como los formatos de datos, la calidad de los datos y la frecuencia de replicación de datos.
3. Transformaciones de datos: Con datos brutos presentes en múltiples formatos y estructuras, las transformaciones de datos se vuelven complejas y consumen muchos recursos.
4. Componentes estrechamente acoplados: Cuando necesitas escalar tus pipelines ETL, a menudo es difícil hacer cambios en componentes particulares de la arquitectura sin afectar a los demás.
5. Advertencias potenciales: Para garantizar un flujo de datos fluido a través de varios pipelines, debes monitorear continuamente y estar atento a las advertencias.

Beneficios de ETL

Al ejecutar una arquitectura bien diseñada en tu empresa, puedes obtener los siguientes beneficios:

• Con datos provenientes de todas tus fuentes deseadas en un repositorio centralizado, puedes comenzar rápidamente a analizar datos y generar informes desde una única fuente de verdad.
• Dado que hay múltiples controles de calidad de datos y validaciones y transformaciones durante el proceso ETL, obtienes datos consistentes, completos y precisos para el análisis.
• Extraer datos manualmente de diferentes fuentes lleva mucho tiempo y esfuerzo y a menudo puede introducir errores en los datos. Un proceso de replicación automatizado elimina la intervención manual y replica eficientemente los datos utilizando los recursos de manera óptima.

Rol de ETL en diversas industrias

ETL se utiliza ampliamente en diferentes organizaciones de todo el mundo para saciar sus datos y proporcionarles datos frescos y precisos listos para el análisis. Algunos ejemplos comunes son:

• Retail: Combinar datos de sistemas de punto de venta y sistemas de gestión de inventario permite a los usuarios generar una vista completa de las ventas, el inventario y el comportamiento del cliente.
• Salud: Puedes obtener una visión completa de la salud de un paciente utilizando la integración de datos de registros de salud electrónicos y dispositivos médicos.
• Finanzas: Para conocer la salud financiera y el flujo de efectivo del negocio, las empresas integran datos de sistemas bancarios y sistemas de negociación.

Casos de uso de ETL

En cualquier organización, ETL puede utilizarse para diversos fines, como:

• Migración de datos: Se utiliza a menudo en empresas que necesitan trasladar sus datos de bases de datos antiguas o heredadas a almacenes de datos modernos en el formato correcto.
• Inteligencia empresarial: Los datos replicados en el almacén de datos están en una forma lista para el análisis, lo que permite a los usuarios empresariales extraer los datos relevantes para sus herramientas de BI para necesidades de análisis e informes adicionales.

Mejores prácticas de ETL

Puedes seguir un conjunto de mejores prácticas de ETL para garantizar un flujo de datos efectivo en toda tu organización. Veamos las 5 principales prácticas que puedes incluir al diseñar e implementar ETL para tu negocio:

1. Auditoría: Incluir capacidades de auditoría de datos en tu proceso ETL permite un monitoreo continuo del linaje de datos desde la fuente hasta el destino y verificar cualquier anomalía de datos potencial.
2. Entender tus datos: Una comprensión clara de los datos, es decir, el formato y las estructuras en ambos esquemas, fuente y destino, así como las transformaciones que deben realizarse.
3. Registro ETL: Al documentar todos los eventos que ocurren antes, durante y después del proceso de replicación de datos, puedes identificar eficazmente el punto de problemas importantes y adaptarlo a tus necesidades.
4. Limpieza de datos: Debe haber una arquitectura de limpieza de datos en su lugar para manejar múltiples casos, como reparar datos no coincidentes, enriquecer datos integrando desde bases de datos de Compras, Ventas y Marketing, o eliminar cualquier inexactitud grave de datos.
5. Automatización: Con una intervención humana mínima, un proceso de replicación automatizado proporciona datos más precisos y frescos de todas tus fuentes de manera eficiente.

¿Qué depara el futuro para ETL?

Aquí está lo que el futuro tiene reservado para ETL:

• Democratización de datos: En el futuro, los datos se volverán más ubicuos. Las empresas quieren y necesitan que sus empleados tomen decisiones basadas en datos, por lo que las herramientas de datos que reducen los procesos manuales para aumentar el tiempo de información ganarán impulso.
• Crecimiento exponencial de datos: Los datos de IoT continuarán creciendo y jugarán un papel crucial en nuestras vidas. Basándonos en estadísticas recientes, continuaremos superando a los Data Warehouses tradicionales y necesitaremos mudarnos a la nube.
• Más inteligencia artificial y aprendizaje automático: Preparar los datos para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se convertirá en un caso de uso más crítico, ya que la asistencia digital y las tecnologías de próxima acción continúan expandiéndose a gran escala.

Preguntas frecuentes sobre ETL

• ¿Cómo se utiliza ETL en big data? Se utiliza en big data para extraer, transformar y cargar grandes volúmenes de datos en una plataforma de big data centralizada para el análisis.
• ¿Cómo puede ETL mejorar la calidad de los datos? ETL incluye múltiples controles de datos en las 3 etapas, como identificar datos no válidos, es decir, tipos de datos incorrectos o valores faltantes, convertir todas las fechas a un formato específico o convertir todos los nombres a mayúsculas, emparejar registros basados en un identificador común, etc.
• ¿Cómo puede integrarse ETL con la gobernanza y seguridad de los datos? ETL puede integrarse con la gobernanza y seguridad de los datos mediante la implementación de políticas y regulaciones de seguridad de datos como parte del proceso de replicación de datos. Esto permite a las empresas proteger y gestionar mejor sus datos.