Centro de conocimiento de ETL2020-07-10T10:19:24+00:00

El mapeo de datos es un paso principal en una amplia gama de procesos de gestión de datos, como la conversión de datos, la integración, la virtualización de almacenamiento, etc. Convierte los datos del formato de origen al formato compatible con el destino, estableciendo la conexión entre dos conjuntos de datos distintos para lograr un rango de trabajos de transformación e integración. La complejidad de las tareas de mapeo de datos varía según la estructura de los sistemas de origen y destino, y los datos que se mapean.

Mediante el mapeo de datos, las empresas pueden recopilar información de diversas fuentes y transformarla para obtener información procesable.

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La extracción de datos es el proceso de recuperar datos de fuentes estructuradas, semiestructuradas o no estructuradas, como correos electrónicos, archivos PDF, archivos de texto, etc. Permite a las empresas utilizar datos para su posterior procesamiento, de modo que se puedan agregar, analizar y migrar a un repositorio central, o usado para informar.

La extracción es el primer paso en el proceso de ETL, después del cual los datos se limpian, transforman y cargan en el sistema de destino correspondiente.

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El proceso de modificación de la estructura o formato de los datos de origen para que sea compatible con el sistema de destino se denomina transformación de datos. Se utiliza en varios procesos de gestión de datos, incluida la integración de datos, migración, limpieza, replicación, etc.

La transformación de datos ofrece a los usuarios varios beneficios, como:

  • Hace que los datos estén mejor organizados, lo que los hace legibles tanto para computadoras como para humanos.
  • Los datos correctamente estructurados y formateados mejoran la calidad de los datos y garantizan resultados precisos cuando se integran o analizan.
  • Los datos transformados aseguran que las aplicaciones puedan comunicarse entre sí a pesar de la diferencia en el formato de almacenamiento de los sistemas de origen y destino.

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ETL es la abreviatura para extraer, transformar y cargar. Un proceso ETL:

  • Recupera datos de un sistema de origen, como un archivo, una base de datos, etc. Extracción
  • Cambia a un formato compatible con el destino - Transformación
  • Lo almacena en una base de datos o un almacén de datos específicos. carga

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La optimización pushdown, también conocida como ELT, es una técnica de equilibrio de carga del servidor que maximiza el rendimiento de los procesos de integración. Extrae, carga y transforma datos, lo que permite a los usuarios elegir si el procesamiento de datos se lleva a cabo en la base de datos de origen o de destino.

Al colocar la tabla de etapas en la base de datos, elimina el movimiento innecesario de datos y reduce la latencia de la red, reduciendo el tiempo de ejecución general.

Los modos de optimización pushdown se pueden clasificar en dos tipos:

1- Empuje parcial: En este modo, la lógica de transformación se desplaza parcialmente hacia la base de datos de origen o de destino, según el proveedor de la base de datos.

2- Pushdown completo: Empuja completamente la lógica de transformación a la base de datos, ejecutando el trabajo en modo pushdown de principio a fin.

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ETL (extraer, transformar y cargar) extrae datos de múltiples fuentes, transforma los datos de un formato a otro y luego los carga en la base de datos de destino o el almacén de datos.

ELT (extraer, cargar y transformar), por otro lado, extrae datos de una fuente, los carga en una base de datos de destino y transforma los datos dentro de esa base de datos. Sin embargo, para que ELT funcione, los sistemas de origen y destino deben ser bases de datos.

La principal diferencia entre estas dos técnicas de procesamiento es donde transformación se lleva a cabo.

  • En ELT, el servidor de integración maneja la carga de transformación, mientras que en ELT, la transformación tiene lugar en la base de datos de origen o de destino.

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El proceso de combinar datos de fuentes heterogéneas y presentarlos en un formato unificado se conoce como integración de datos. Esto incluye:

  • Consolidar datos de una amplia variedad de sistemas de origen con formatos dispares, como sistemas de archivos, API, bases de datos, etc.
  • Limpieza de datos mediante la eliminación de duplicados, errores, etc.
  • categorizar datos basados ​​en reglas comerciales
  • Transformándolo al formato requerido para que pueda usarse para informes o análisis

La integración de datos se usa en varios procesos de administración de datos como la migración de datos, la integración de aplicaciones, la administración de datos maestros y más.

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La migración de datos es el procedimiento de mover datos entre sistemas dispares, incluidas bases de datos y archivos. Sin embargo, la "transferencia" no es el único paso en la migración. Por ejemplo:

  • Si los datos están en diferentes formatos, el proceso de migración incluye asignaciones y transformaciones entre los sistemas de origen y destino.
  • También implica evaluar la calidad de los datos de origen antes de cargarlos en el sistema de destino.

La eficiencia de cualquier proyecto de migración de datos depende de la diversidad, el volumen y la calidad de los datos que se mueven.

Obtenga más información sobre la migración de datos.

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La validación de datos es el método para eliminar valores no válidos, duplicados y otros errores para garantizar la precisión y calidad de los datos antes del procesamiento. el proceso se asegura de que los datos sean:

  • Comprensivo y consistente
  • Único y libre de errores.
  • Cumple con los requisitos comerciales

La validación de datos es esencial para todos los procesos de datos, incluida la integración, la migración, el almacenamiento, etc., ya que el objetivo final es ayudar a garantizar la precisión de los resultados. Trabajar con datos confiables brinda a las empresas la confianza para tomar decisiones oportunas sin dudarlo.

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La limpieza de datos, también llamada depuración de datos, es un paso primario en el proceso de preparación de datos. Se compone de encontrar y corregir errores, duplicaciones, problemas de formato y otras imprecisiones en un conjunto de datos para garantizar la calidad de los datos. La necesidad de limpieza de datos aumenta cuando los datos provienen de fuentes dispares, con diferentes formatos y estructuras, ya que deben estandarizarse para el análisis y la presentación de informes.

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La calidad de los datos evalúa la precisión y confiabilidad de los datos en base a reglas comerciales personalizadas. Incluye un conjunto de atributos que garantiza que se utilicen datos de alta calidad en la toma de decisiones, informes y otros procesos comerciales.

Algunas dimensiones críticas de la calidad de los datos incluyen lo siguiente:

  • Integridad asegura que no se pierda ni falte información de ningún conjunto de datos.
  • Consistencia indica que los datos en diferentes sistemas están sincronizados y muestra información similar.
  • Exactitud asegura si los datos muestran correctamente lo que deberían. Se puede evaluar con los datos de origen y autenticarse mediante reglas comerciales definidas por el usuario.
  • Exclusividad garantiza que la información esté libre de duplicaciones.
  • Validez comprueba que los datos cumplen con los criterios y estándares establecidos por el usuario comercial.

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El perfil de datos se utiliza para evaluar los datos presentando un desglose completo de sus características estadísticas, como el recuento de errores, la tasa de duplicación, el recuento de advertencia, el valor mínimo y máximo, y más. Facilita una inspección detallada al ayudar a los usuarios a reconocer los riesgos, los problemas de calidad y las tendencias generales de los datos.

La creación de perfiles de datos se utiliza en una variedad de procesos de gestión de datos, que incluyen:

1- Migración de datos

2- integración de datos

3- Almacenamiento de datos

4- sincronización de datos

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Change Data Capture (CDC) facilita la integración de datos en tiempo real al capturar los cambios individuales realizados en los datos de origen y propagarlos al sistema de destino. El proceso se usa principalmente para la sincronización de datos. Dado que replica datos en tiempo casi real y solo se ocupa de los cambios de datos, es una opción escalable y rentable.

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La integración de la base de datos combina información de múltiples fuentes, incluidas bases de datos, nube, archivos y más, y la almacena en una base de datos unificada para una vista limpia y consolidada.

El almacenamiento de información en una base de datos centralizada garantiza la disponibilidad de datos en toda la empresa para las partes interesadas y los socios. Además, mejora la experiencia del usuario y reduce el tiempo de entrega de información.

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La integración de API permite que las aplicaciones se conecten con sistemas empresariales de back-end a través de API. Las API incluyen un conjunto de protocolos, rutinas o herramientas que ayudan a las aplicaciones a interactuar entre sí, así como a bases de datos y dispositivos.

Mediante una plataforma de integración API, las empresas pueden crear y agregar nuevas API en el ecosistema empresarial para:

  • Conéctese a aplicaciones en la nube
  • Extraer valor de orígenes de datos heredados
  • Automatizar los procesos de integración.

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La consolidación de datos es el proceso de recopilar e integrar datos de fuentes dispares en un sistema unificado, como un almacén de datos o una base de datos. El proceso puede implementarse utilizando diferentes técnicas, como la integración de datos, el almacenamiento o la virtualización.

La consolidación de datos ofrece varios beneficios, tales como:

  • La consolidación de datos empresariales proporciona a los usuarios una vista de 360 ​​grados de sus activos comerciales.
  • Permite a las empresas planificar e implementar procesos comerciales y soluciones de recuperación ante desastres basadas en esta información.
  • Acelera la ejecución del proceso y simplifica el acceso a la información.

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