{"id":929,"date":"2023-09-18T18:24:05","date_gmt":"2023-09-19T00:24:05","guid":{"rendered":"https:\/\/pontual.mx\/blog\/?p=929"},"modified":"2023-11-27T22:43:47","modified_gmt":"2023-11-28T04:43:47","slug":"etl-data-pipeline","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pontual.mx\/blog\/etl-data-pipeline\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de datos a gran escala"},"content":{"rendered":"\n

ETL <\/em><\/strong>(Extract, Transform and Load) por sus siglas del ingl\u00e9s Extracci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Carga<\/strong> es un m\u00e9todo utilizado en el procesamiento y an\u00e1lisis de datos a gran escala en el que se apoyan las empresas para la toma de decisiones informadas.<\/p>\n\n\n\n

ETL es un procedimiento para consolidar datos de una gran variedad de fuentes en un formato uniforme.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n existen los Data Pipelines<\/em><\/strong> (Canalizaciones de datos) que consiste en preparar datos de m\u00faltiples fuentes y en diferentes formatos para su almacenamiento y an\u00e1lisis; b\u00e1sicamente es un sistema de pasos para procesar datos que conducen a un destino central.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es ETL<\/em>?<\/h2>\n\n\n\n

Extraer, transformar y cargar o ETL en ingl\u00e9s, 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 \u00fanico y unificado que se alinea a ciertas reglas comerciales del negocio.<\/p>\n\n\n\n

Con estos datos preparados se pueden utilizar para la Inteligencia de Negocio (BI), al mismo tiempo se garantiza la calidad de los datos.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Extraer<\/h3>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n viene de varias fuentes de bases de datos y otros sistemas que hacen funcionar a la organizaci\u00f3n. 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.<\/p>\n\n\n\n

Transformar<\/h3>\n\n\n\n

En esta fase de refinaci\u00f3n y modificaci\u00f3n, la informaci\u00f3n se convierte y reestructura al formato necesario. Aqu\u00ed se podr\u00edan incluir una amplia gama de procesos para limpiar y evitar duplicados de datos, tratar los datos nulos o faltante de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Cargar<\/h3>\n\n\n\n

Los datos se insertan en una base de datos de destino para su almacenamiento y accesibilidad a futuro, donde se pueden consultar y analizar seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1ndo es importante utilizar los procesos de ETL<\/em>?<\/h2>\n\n\n\n

En la gesti\u00f3n de datos. Con los ETLs se puede garantizar la coherencia y precisi\u00f3n de los datos al intentar utilizar grandes grupos de datos que se actualizan y cambian r\u00e1pidamente. En ocasiones las herramientas ETL pueden insertar anomal\u00edas en los datos en las primeras etapas de implementaci\u00f3n, pero eventualmente podr\u00e1n estandarizar informaci\u00f3n agilizando as\u00ed el an\u00e1lisis de los datos.<\/p>\n\n\n\n

A pesar de que ETL suena algo muy t\u00e9cnico (Y es por que lo es) tambi\u00e9n es estrat\u00e9gico en cualquier tipo de empresa. ETL se utiliza normalmente en planes de migraci\u00f3n de datos donde las empresas necesitan transformar datos de sistemas antiguos para adaptarlos a sus nuevos requerimientos de negocio y almacenamiento.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un Data Pipeline<\/em>?<\/h2>\n\n\n\n

Un Data Pipe Line (Canal de datos) es un sistema completo que procesa la informaci\u00f3n para enviarla a un centro de datos que prepara los datos de m\u00faltiples fuentes y de gran variedad de formatos para su almacenamiento y an\u00e1lisis posterior.<\/p>\n\n\n\n

Normalmente se componen de tres componentes principales:<\/p>\n\n\n\n

Fuente de datos<\/h3>\n\n\n\n

Es la generaci\u00f3n de los datos, se crean los contenidos para el proceso; estos tambi\u00e9n pueden ser datos estructurados o no estructurados. De igual forma los datos pueden venir de dispositivos avanzados como IoT<\/em><\/strong> (Internet of Things) por sus siglas del ingl\u00e9s Internet de las cosas.<\/p>\n\n\n\n

Procesamiento<\/h3>\n\n\n\n

El n\u00facleo 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 precisi\u00f3n de los datos, se tratan para incentivar la coherencia o transformaci\u00f3n para su respectivo an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Destino de datos<\/h3>\n\n\n\n

Se almacenan los datos, ya sea en una base de datos de alto rendimiento o un almac\u00e9n de datos consolidado, todo lo necesario para el correcto an\u00e1lisis del big data<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n

ETL y Data Pipelines son dos m\u00e9todos distintos para el procesamiento de datos. Las herramientas ETL tienen un enfoque tradicional que suele ser m\u00e1s adecuado para el procesamiento de lotes a grandes vol\u00famenes de datos. Los Data Pipelines son flexibles y pueden utilizar flujos y procesamientos en tiempo real.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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