¿Cuál es el objetivo de un software ETL?
El objetivo principal de un software ETL es facilitar la integración de datos de diferentes fuentes y proporcionar una visión unificada de la información.
Los datos pueden provenir de fuentes muy diversas, como bases de datos, archivos de Excel, conjuntos de datos en Internet o incluso de aplicaciones y sistemas empresariales. El software ETL permite recopilar, limpiar y procesar estos datos de manera automatizada, y luego almacenarlos de forma organizada en un almacén de datos de destino. Esto permite a las empresas analizar y extraer información valiosa de sus datos, y tomar decisiones informadas basadas en la información disponible.
Las soluciones de tipo ETL más potentes y flexibles permiten ir más allá del análisis, facilitando la conexión de herramientas transaccionales. Un ejemplo es la sincronización de un ERP con una plataforma de venta online o Ecommerce.
En resumen, el objetivo de un software ETL es facilitar el análisis, la toma de decisiones basadas en datos y la automatización de procesos de negocio.
Arquitectura ETL
La arquitectura de un software ETL consiste en tres componentes principales: el origen de datos, el motor ETL y el almacén de datos de destino.
Origen de datos (data source)
El origen de datos puede ser cualquier fuente de datos, como bases de datos, archivos de Excel o conjuntos de datos en Internet.
Motor ETL (ETL engine)
El motor ETL es el componente encargado de realizar la extracción, transformación y carga de los datos, utilizando una serie de algoritmos y técnicas para procesar y limpiar los datos recopilados.
Almacén de datos (Data Warehouse)
Finalmente, el almacén de datos de destino es el lugar donde se almacenan los datos limpios y integrados después del proceso ETL. En general, la arquitectura de un software ETL se diseña para permitir la integración eficiente y precisa de datos de diferentes fuentes.
Técnicas ETL
Las técnicas ETL son un conjunto de prácticas utilizadas en el proceso de integración de datos de diferentes fuentes. ETL es un acrónimo que significa «extracción, transformación y carga». La extracción se refiere a la recopilación de datos de las fuentes de origen, la transformación implica el procesamiento y limpieza de los datos recopilados y la carga se refiere al proceso de almacenar los datos limpios en un sistema de destino, como una base de datos o un data warehouse. Las técnicas ETL son ampliamente utilizadas en la industria de la tecnología de la información para integrar datos de diferentes fuentes y proporcionar una visión unificada de la información.
Algoritmos ETL
Los algoritmos ETL son los procedimientos y técnicas utilizadas en el proceso de integración de datos ETL. Estos algoritmos pueden incluir técnicas de limpieza de datos, como la eliminación de duplicados y la corrección de errores, así como técnicas de integración de datos, como la fusión de datos de diferentes fuentes y la transformación de datos de un formato a otro. Los algoritmos ETL son esenciales para garantizar que los datos integrados sean precisos y consistentes, y pueden ser implementados de forma manual o mediante el uso de herramientas y software especializado.
Algunos ejemplos de algoritmos ETL son:
- Transformación de datos: este algoritmo convierte los datos de un formato a otro, como convertir fechas de un formato a otro o calcular campos en función de otros campos existentes.
Las transformaciones algorítmicas ETL son aquellas que implican el procesamiento y manipulación de los datos recopilados mediante la aplicación de algoritmos específicos. Estas transformaciones pueden incluir operaciones matemáticas, como sumas, multiplicaciones o promedios, así como funciones más complejas, como clasificaciones o predicciones. Las transformaciones algorítmicas ETL son esenciales para limpiar y preparar los datos para su análisis, y pueden realizarse mediante el uso de herramientas y software especializado. En general, estas transformaciones se utilizan para convertir los datos en un formato que sea más adecuado para su análisis y para extraer información valiosa de los datos recopilados.
- Eliminación de duplicados: este algoritmo busca y elimina registros duplicados en los datos recopilados.
- Corrección de errores: este algoritmo busca y corrige errores comunes en los datos, como valores faltantes o inconsistentes.
- Fusión de datos: este algoritmo combina datos de diferentes fuentes en un único conjunto de datos, en función de criterios predefinidos.
- Filtrado de datos: este algoritmo permite seleccionar un subconjunto de datos en función de criterios predefinidos, como fechas, valores de campos o reglas de negocio.
Ejemplo aplicado. Algoritmos en el ETL Conecta HUB
Conecta HUB es una solución de tipo ETL con toda la funcionalidad básica de un ETL (extracción, transformación y carga de datos) con características avanzadas que permiten su aplicación no sólo con fines analíticos sino también transaccionales.
Esto es posible gracias a una tecnología en Identificadores externos o Enlaces de Id que posibilitan la sincronización de sets de datos independientes.
Podemos visualizar la arquitectura ETL de Conecta HUB en el siguiente diagrama.
Las empresas emplean soluciones de software diseñadas específicamente para las diferentes áreas o departamentos: una solución Ecommerce, una solución de tipo ERP para el control financiero y la Facturación, un CRM para la actividad comercial, un SGA para la logística del almacén, una herramienta de Email marketing para sus campañas…
La información de un cliente o un producto se encuentra dispersa entre estas soluciones no conectadas entre sí. Una solución de tipo ETL con soporte transaccional como Conecta HUB permite identificar los elementos comunes y mantener sincronizada la información de forma automática.
Tipos de algoritmos de un sistema ETL
Matemáticos:
- Calculo de campos: este algoritmo permite calcular un campo en función de otros campos existentes, utilizando operaciones matemáticas básicas, como sumas, restas, multiplicaciones o divisiones. Por ejemplo, se podría calcular el precio total de un pedido como la suma del precio de cada uno de los productos incluidos en el pedido.
- Agregación de datos: este algoritmo permite agregar datos de diferentes fuentes en un único conjunto de datos, utilizando operaciones matemáticas para combinar los datos. Por ejemplo, se podría calcular el total de ventas de una empresa como la suma de las ventas de cada una de sus sucursales.
- Normalización de datos: este algoritmo permite ajustar los valores de los datos a un rango específico utilizando operaciones matemáticas. Por ejemplo, se podría normalizar un conjunto de edades a un rango de 0 a 1 mediante la aplicación de la fórmula (edad – edad mínima) / (edad máxima – edad mínima)
Estadísticos y predictivos
- Clasificación de datos: este algoritmo permite agrupar los datos en diferentes categorías en función de sus características o atributos. Por ejemplo, se podría clasificar a los clientes de una empresa en grupos de edad o ingreso.
- Predicción de datos: este algoritmo utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir valores futuros en función de los datos históricos. Por ejemplo, se podría utilizar un algoritmo de predicción para predecir las ventas futuras de una empresa en función de sus ventas históricas.
- Análisis de correlación: este algoritmo permite determinar si existe una relación estadísticamente significativa entre dos o más variables. Por ejemplo, se podría utilizar un algoritmo de correlación para determinar si existe una relación entre el ingreso de una persona y su nivel de educación.
- Análisis de regresión: este algoritmo permite estimar la relación entre dos o más variables y utilizar esta información para hacer predicciones. Por ejemplo, se podría utilizar un algoritmo de regresión para estimar la relación entre el tamaño de una empresa y sus ganancias, y utilizar esta información para predecir las ganancias futuras de una empresa dado su tamaño.
Lógicos (lógica booleana o simbólica)
En el contexto de ETL, la lógica simbólica se utiliza para representar reglas de decisión y cálculos lógicos de manera simbólica y analizarlos mediante herramientas de lógica formal. Por ejemplo, se podría utilizar lógica simbólica para representar una regla de decisión que se utiliza en la etapa de transformación de datos para determinar si una fila de datos debe ser incluida o excluida en el conjunto de datos final. La regla podría ser algo como:
Si
el valor de la columna «edad» es mayor que 18 Y el valor de la columna «genero» es «m» O el valor de la columna «genero» es «f»
Entonces
incluir la fila en el conjunto de datos final
Cadenas de texto
Uno de los tipos de datos más comunes en el contexto de ETL son las cadenas de texto, que son secuencias de caracteres que forman una palabra, frase, texto, etc.
Los algoritmos que trabajan con cadenas de texto pueden utilizarse para realizar diferentes tareas, como:
Limpieza de datos
por ejemplo, eliminando espacios en blanco al inicio y al final de una cadena de texto, o reemplazando caracteres especiales por sus equivalentes en ASCII.
Transformación de datos
Un ejemplo es la conversión de una cadena de texto a mayúsculas o minúsculas, o agregando un sufijo o prefijo a una cadena de texto.
Seleccionón de subcadenas de texto a partir de las posición inicial y final, que puede ser determinada de forma fija (extraer texto desde la posición 3 hasta la posición 8) o dinámica (extraer texto a partir de la primera vez que aparezca el carácter o la expresión X)
1.Algoritmos de tokenización
Dividen una cadena de texto en una serie de «tokens» o «palabras» individuales. Por ejemplo, un algoritmo de tokenización podría dividir una frase como «El perro come un hueso» en las palabras «El», «perro», «come», «un» y «hueso».
2.Algoritmos de stemming
Reducen una palabra a su raíz léxica, eliminando afijos como sufijos, prefijos, infijos, etc. Por ejemplo, un algoritmo de stemming podría reducir la palabra «comiendo» a su raíz «comer».
3.Algoritmos de lematización
Reducen una palabra a su lema o forma base, considerando su morfología y su contexto en la frase. Por ejemplo, un algoritmo de lematización podría reducir la palabra «comí» a su lema «comer», ya que ambas palabras tienen el mismo significado y la misma raíz léxica.
4.Algoritmos de búsqueda
Buscan una palabra o un patrón específico en una cadena de texto y devuelven la posición o las posiciones donde se encuentra. Por ejemplo, un algoritmo de búsqueda podría buscar la palabra «perro» en la frase «El perro come un hueso» y devolver la posición 3 (la tercera palabra en la frase).
Formatos de fecha y hora
Un algoritmo de transformación de fechas en un sistema ETL (Extract, Transform, Load) se utiliza para convertir fechas de un formato a otro durante el proceso de limpieza y preparación de datos. Por ejemplo, si se tiene un conjunto de datos con fechas en diferentes formatos (como «06-12-2022», «12/06/2022» y «Dec 6, 2022»), un algoritmo de transformación de fechas puede ser utilizado para convertir todas las fechas al mismo formato, como «YYYY-MM-DD», para facilitar su procesamiento posterior. Las operaciones más habituales son:
- Identificar el formato original de cada fecha en el conjunto de datos. Esto puede hacerse mediante el uso de expresiones regulares o una función de análisis de patrones de fecha incorporada en el lenguaje de programación utilizado.
- Convertir cada fecha al nuevo formato deseado utilizando una función de conversión de fechas incorporada en el lenguaje de programación utilizado. El motor de base de datos de Microsoft, SQL Server, muy extendido en las aplicaciones de gestión en entornos empresariales, utilizan un formato de Fecha diferente al motor de la base de datos MySQL o MariaDB, muy extendido en plataformas de venta online como WooCommerce, PrestaShop o Magento. Es necesario “traducir” las fechas a sus respectivos formatos para que la información se transfiera de forma correcta.
- Los formatos de Hora también pueden diferir entre sistemas de bases de datos, y especialmente si el Origen y el Destino de datos no comparten el mismo tipo. Por ejemplo, podemos obtener datos en un archivo CSV o de una Hoja de cálculo y llevarlo a un destino de tipo Base de datos o API. En este caso, es probable que la hora se nos indique sin segundos, o en un formato de 12 o 24 horas que difiera entre el origen y el destino de los datos.
Consultas y arquitectura ETL
Algunos ETL incluyen características avanzadas que permiten la triangulación de sets de datos con el objetivo de enriquecer la información de Destino desde múltiples fuentes de forma dinámica.
Nuestro ETL Conecta HUB permite, por ejemplo, obtener los datos de un ERP, consultando de forma dinámica en un Ecommerce (por ejemplo para determinar la Categoría del producto a la que está asignado) y llevar esa información enriquecida a una solución de Business Intelligence.
De esta manera, de forma automática, estamos enriqueciendo los datos que extraemos de un ERP con otras fuentes de datos antes de llevarlas al Destino. Y lo podemos hacer con todas las fuentes necesarias (en Conecta HUB se crean en el apartado de “Tecnologías”) y para cada campo que sea necesario (la categoría puede obtener los datos del Ecommerce, mientras que una imagen se podría descargar de forma dinámica de una solución PIM externa o interna.