ETL

¿Qué es ETL?

El proceso de extraer, transformar, cargar, más conocido como ETL (del inglés extract, transform, load), es un proceso de integración de datos que se usa para copiar, combinar
y convertir datos a partir de diferentes fuentes y formatos, y cargarlos en un nuevo destino, como un almacén de datos o un
lago de datos. Una vez allí, los datos se pueden analizar para ayudar a impulsar decisiones comerciales.

ELT, o extraer, cargar,
transformar (del inglés extract, load, transform) es similar, pero los datos se transforman después de que se cargan en el nuevo destino.

¿Por qué es importante ETL?

La capacidad de ETL para extraer e integrar datos de una variedad de sistemas de fuentes, incluidos datos de clientes, geoespaciales y demográficos, significa menos carga para TI y más oportunidades de analítica de autoservicio.

ETL es una parte vital de cualquier estrategia de administración de datos y se utiliza a menudo para migrar datos en el caso de una adquisición o actualización de sistemas. Si bien permite que las empresas reaccionen rápidamente, también proporciona una vista histórica que pone los datos en contexto.

Cómo funciona ETL

ETL es una manera fácil, accesible y automatizada de agregar datos diversos, ya sea en formatos diferentes o desde distintos sistemas o fuentes de datos, y prepararlos para el análisis.

Una parte clave del proceso, la gobernanza de datos, describe las políticas y los procedimientos relacionados con el manejo de los datos. Esto incluye infraestructura y tecnología, además de las personas responsables de supervisar todo el proceso. La gobernanza de datos es crucial para las empresas porque permite datos más confiables, costos menores, una única fuente de confianza y cumplimiento regulatorio, legal y de la industria.

Extraer: la extracción automatizada de datos mejora la eficiencia y proporciona insights valiosos más rápido. Durante el proceso de extracción, los datos estructurados y no estructurados se extraen de múltiples fuentes y probablemente en múltiples formatos (JSON, XML, bases de datos no relacionales, sitios web desechados, etc.). Antes de extraer los datos, valida su precisión y calidad para asegurarte de que cualquier análisis posterior sea sensato; esto es especialmente importante cuando se trata de sistemas heredados.

 

Transformar: la transformación de datos reúne datos en diferentes formatos y los almacena en los formatos necesarios para que puedan usarse en toda una organización. Para que sea exitoso, se deben considerar los requerimientos técnicos del destino objetivo y las necesidades de los usuarios. Esto podría significar comprobar qué conjuntos de caracteres son compatibles con el sistema, qué tipo de codificación utiliza el almacén o la creación de un nuevo valor relevante para un análisis específico. La limpieza de datos es otro paso vital para la transformación e incluye quitar duplicados, nulos no deseados, espacios en blanco y modificar tipos y tamaños de datos.

 

Cargar: la carga implica la escritura de datos transformados en su ubicación de almacenamiento, ya sea un almacén de datos o un lago de datos, de forma local o en la nube. Con un proceso de ETL recurrente, como el almacenamiento de datos de nuevos empleados, las empresas pueden optar por sobrescribir la información existente o agregar nuevos datos con una marca de tiempo. Una vez cargados, asegúrate de que se hayan migrado todos los datos y comprueba si hay errores para verificar su calidad.

El futuro de ETL

Las herramientas de ETL tradicionales, que dependen de SQL, la codificación manual y los expertos en TI, dan como resultado un entorno rígido y aislado que impide la velocidad y la eficiencia. A medida que las necesidades comerciales cambian, los datos (y la capacidad de analizarlos de manera rápida y precisa) son más importantes que nunca. Los programas de ETL modernos permiten la automatización de la analítica, una forma más eficiente de transformar datos sin procesar de diferentes fuentes en insights valiosos que impulsen decisiones.

Introducción a ETL

Un programa de ETL bien ajustado puede permitir una toma de decisiones más rápida y mejor fundamentada. Alteryx Analytics Automation permite que el proceso de ETL sea fácil, auditable y eficiente, y su interfaz de arrastrar y soltar de código simple y sin código implica que cualquiera puede usarlo.

La flexibilidad de la plataforma Alteryx permite a las empresas lo siguiente:

• Extraer datos desde varias fuentes como Snowflake, Tableau, Azure y AWS mediante la herramienta Datos de entrada o conectores prediseñados. La API abierta también permite a los usuarios crear sus propias conexiones de API.
• Transformar datos dispares y desordenados mediante un conjunto de herramientas de automatización de tipo arrastrar y soltar como Filtro, Limpieza de datos y Resumir.
• Recibir una potente analítica predictiva, espacial y estadística
• Cargar datos en su destino objetivo mediante las herramientas Datos de salida o Escribir datos en-BD, un proceso que puede ser fácil de reproducir.