ETL (Extract, Transform and Load) por sus siglas del inglés Extracción, Transformación y Carga es un método utilizado en el procesamiento y análisis de datos a gran escala en el que se apoyan las empresas para la toma de decisiones informadas.
ETL es un procedimiento para consolidar datos de una gran variedad de fuentes en un formato uniforme.
También existen los Data Pipelines (Canalizaciones de datos) que consiste en preparar datos de múltiples fuentes y en diferentes formatos para su almacenamiento y análisis; básicamente es un sistema de pasos para procesar datos que conducen a un destino central.
¿Qué es ETL?
Extraer, transformar y cargar o ETL en inglés, es un proceso de tres pasos que se utiliza para gestionar y almacenar los datos, con estos pasos los datos se consolidan de una gran variedad de fuentes y se transforman en un formato único y unificado que se alinea a ciertas reglas comerciales del negocio.
Con estos datos preparados se pueden utilizar para la Inteligencia de Negocio (BI), al mismo tiempo se garantiza la calidad de los datos.
Extraer
La información viene de varias fuentes de bases de datos y otros sistemas que hacen funcionar a la organización. Los formatos pueden ser distintos, desde datos estructurados que se encuentran en bases de datos SQL hasta datos no estructurados como revistas digitales, feeds de redes sociales, entre otros.
Transformar
En esta fase de refinación y modificación, la información se convierte y reestructura al formato necesario. Aquí se podrían incluir una amplia gama de procesos para limpiar y evitar duplicados de datos, tratar los datos nulos o faltante de información.
Cargar
Los datos se insertan en una base de datos de destino para su almacenamiento y accesibilidad a futuro, donde se pueden consultar y analizar según sea necesario.
¿Cuándo es importante utilizar los procesos de ETL?
En la gestión de datos. Con los ETLs se puede garantizar la coherencia y precisión de los datos al intentar utilizar grandes grupos de datos que se actualizan y cambian rápidamente. En ocasiones las herramientas ETL pueden insertar anomalías en los datos en las primeras etapas de implementación, pero eventualmente podrán estandarizar información agilizando así el análisis de los datos.
A pesar de que ETL suena algo muy técnico (Y es por que lo es) también es estratégico en cualquier tipo de empresa. ETL se utiliza normalmente en planes de migración de datos donde las empresas necesitan transformar datos de sistemas antiguos para adaptarlos a sus nuevos requerimientos de negocio y almacenamiento.
¿Qué es un Data Pipeline?
Un Data Pipe Line (Canal de datos) es un sistema completo que procesa la información para enviarla a un centro de datos que prepara los datos de múltiples fuentes y de gran variedad de formatos para su almacenamiento y análisis posterior.
Normalmente se componen de tres componentes principales:
Fuente de datos
Es la generación de los datos, se crean los contenidos para el proceso; estos también pueden ser datos estructurados o no estructurados. De igual forma los datos pueden venir de dispositivos avanzados como IoT (Internet of Things) por sus siglas del inglés Internet de las cosas.
Procesamiento
El núcleo del proceso donde se aplican las operaciones a los datos consumidos. Este tipo de tareas involucran actividades de limpieza de datos para garantizar su pureza, valida la precisión de los datos, se tratan para incentivar la coherencia o transformación para su respectivo análisis.
Destino de datos
Se almacenan los datos, ya sea en una base de datos de alto rendimiento o un almacén de datos consolidado, todo lo necesario para el correcto análisis del big data.
Conclusiones
ETL y Data Pipelines son dos métodos distintos para el procesamiento de datos. Las herramientas ETL tienen un enfoque tradicional que suele ser más adecuado para el procesamiento de lotes a grandes volúmenes de datos. Los Data Pipelines son flexibles y pueden utilizar flujos y procesamientos en tiempo real.
