El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
¿Qué es ETL (Extraer, Transformar, Cargar)?
¿Qué es ETL?
Extraer, transformar y cargar (ETL) es un proceso para integrar datos en un almacén de datos. Proporciona un confiable única fuente de verdad (SSOT) necesario para la inteligencia empresarial (BI) y otras necesidades diversas, como almacenamiento, análisis de datos y aprendizaje automático (ML).
Con datos confiables, puede tomar decisiones estratégicas con mayor confianza, ya sea optimizando las cadenas de suministro, adaptando los esfuerzos de marketing o mejorando las experiencias de los clientes.
El proceso ETL
La evolución de ETL
El ETL tradicional fue diseñado principalmente para procesamiento por lotes y procesos manuales involucrados: la extracción de datos, la transformación y la carga son tareas que consumen mucho tiempo y recursos. Sin embargo, la explosión de datos en tiempo real generados por dispositivos IoT, plataformas de redes sociales y otras fuentes requirió un cambio hacia el manejo continuo. flujos de datos.
El auge de las tecnologías de big data y la aparición de las bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL también han tuvo un profundo impacto en Prácticas de ETL, que han evolucionado para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. El advenimiento de lo moderno Herramientas ETL—ahora impulsado por la automatización y la IA—significa mayor eficiencia y escalabilidad para integración de datos procesos. Las funciones sofisticadas para orquestar, programar, monitorear y administrar flujos de trabajo se han vuelto indispensables para las organizaciones, ya que reducen significativamente la necesidad de intervención manual.
Además de los avances tecnológicos, los procesos ETL han también evolucionó para abordar la creciente importancia de la calidad de los datos y el gobierno de datos. Las organizaciones ahora priorizan garantizar la precisión de los datos y el cumplimiento en todo el Oleoducto ETL.
¿Por qué es importante ETL?
Las organizaciones almacenan y utilizan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para ejecutar con éxito las operaciones diarias. Estos datos provienen de múltiples fuentes y en diferentes formatos. Por ejemplo, datos de clientes y marketing de diferentes canales y CRM, datos de socios y cadenas de suministro de sistemas de proveedores, informes financieros y datos de recursos humanos de sistemas internos, etc. El problema se ve agravado aún más por el hecho de que estos conjuntos de datos suelen estar aislados, lo que hace que el análisis preciso de los datos y la toma de decisiones eficaz sean una realidad lejana.
ETL le permite extraer datos de todas estas fuentes, transformarlos para que cada conjunto de datos se ajuste a los requisitos del sistema de destino y cargarlos en un repositorio donde sea fácilmente accesible para su análisis. La importancia de ETL radica no solo en el gran volumen de datos que maneja sino también en la precisión y eficiencia con la que gestiona esos datos.
Beneficios de ETL
Vista unificada: La integración de datos de fuentes dispares falla silos de datos y le proporciona una vista unificada de sus operaciones y clientes. Esta imagen holística es fundamental para una toma de decisiones informada.
Análisis mejorado: La etapa de transformación convierte materias primas, datos no estructurados en formatos estructurados y analizables. La preparación de los datos lograda permite a los profesionales de datos y a los usuarios empresariales realizar análisis avanzados, generar conocimientos prácticos e impulsar iniciativas estratégicas que impulsen el crecimiento y la innovación empresarial.
Análisis Histórico: Puede almacenar datos históricos, lo cual es invaluable para el análisis de tendencias, la identificación de patrones y la toma de decisiones estratégicas a largo plazo. Le permite aprender de experiencias pasadas y adaptarse de forma proactiva. Tig
Eficiencia operacional: La automatización ETL reduce el esfuerzo manual y reduce los costos operativos. Esta nueva eficiencia garantiza que valiosos recursos humanos se asignen a tareas de mayor valor añadido.
Calidad de los datos: ETL facilita gestión de la calidad de los datos, crucial para mantener un alto nivel de integridad de los datos, que, a su vez, es fundamental para el éxito de análisis y otras iniciativas basadas en datos.
¿Cómo funciona ETL?
Extraer, transformar y cargar (ETL) funciona extrayendo datos de varias fuentes, transformándolos para adaptarlos a los requisitos del sistema de destino y cargándolos en un almacenamiento de datos. ETL es un proceso de tres pasos:
Extracción de Datos
El proceso comienza extrayendo datos sin procesar de fuentes de datos relevantes, incluidas bases de datos, archivos, etc. Los datos extraídos se almacenan en una zona de aterrizaje, también llamada área de preparación. Un área de preparación es un almacenamiento intermedio donde los datos solo se almacenan temporalmente. Hay tres formas comunes de extraer datos en ETL:
Extracción incremental
En este método solo se extraen datos nuevos o modificados desde la última extracción. Este enfoque es común cuando se trata de grandes conjunto de datoss como lo reducirs la cantidad de datos transferidos. Por ejemplo, puede extraer sólo los nuevos registros de clientes agregados desde la última vez. tiempo tu extraerlosdatos educativos.
Extracción completa
Esto extrae todos los datos. del sistema fuente en una ida. Por ejemplo, una extracción completa significaría extraer todos los registros de clientes si eres extrayendo datos de Tu cliente base de datos.
Notificación de actualización
Se centra en monitorear los cambios en los datos y notificar a las partes o sistemas relevantes sobre esos cambios antes de la extracción de los datos. solicite Utilice este método cuando you necesidad de mantener a las partes interesadas informadas sobre actualizaciones o eventos relacionados con un conjunto de datos.
Transformación de datos
Transformación de datos es la segunda etapa en el proceso de ETL. Los datos almacenados en el área de preparación se transforman para cumplir con los requisitos comerciales, ya que los datos extraídos carecen de estandarización. El grado en que se transforman los datos depende de factores como fuentes de datos, tipos de datos, etc.
Cualquier mejora a calidad de los datos También se finalizan aquí. Los equipos de datos normalmente dependen de las siguientes transformaciones de datos para mantener la integridad de los datos durante ETL:
Limpieza de datos
Incluye identificar y corregir errores o inconsistencias en conjunto de datoss para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos. Por ejemplo, en una base de datos de clientes, limpieza de datos podría implicar eliminar registros a los que les faltan direcciones de correo electrónico, corregir errores tipográficos en los nombres de los clientes, etc.
Deduplicación de datos
Deduplicación identifica y elimina registros duplicados o redundantes dentro de un conjunto de datos. El proceso implica comparar registros de datos según criterios específicos, como identificadores únicos o atributos clave, y eliminar entradas duplicadas mientras retención un registro representativo. Ayuda a reducir los requisitos de almacenamiento de datos y mejorar la precisión de los datos.
Uniones y uniones de árbol
Las uniones son operaciones en la gestión de bases de datos y proceso de datos que combinan datos de dos o más tablas basadas en columnas relacionadas. Le permite recuperar y analizar datos de múltiples fuentes de manera unificada.
Las uniones de árboles se utilizan en estructuras de datos jerárquicas, como organigramas, para conectar nodos principales y secundarios. Por ejemplo, en una base de datos jerárquica de empleados, una unión de árbol vincularía a los empleados con sus respectivos supervisores, creando una jerarquía que refleja la estructura organizacional.
Normalización y desnormalización
La normalización implica organizar un esquema de base de datos para minimizar la redundancia de datos y mejorar la integridad de los datos. Puede lograr esto dividiendo las tablas en tablas relacionadas más pequeñas y definiendo las relaciones entre ellas.
Por otro lado, la desnormalización implica introducir intencionalmente redundancia en un esquema de base de datos para optimizar el rendimiento de las consultas. Esto podría implicar fusionar tablas, duplicar datos o utilizar otras técnicas que aceleren la recuperación de datos a expensas de cierta redundancia de datos.
ir
ir se usa comúnmente en ETL a consolidar información de varias fuentes. Es una operación de transformación de datos que combina datos de dos o más datos. conjuntos o fuentes en un solo conjunto de datos alineando registros basados en atributos o claves comunes.
Carga de datos
Cargar datos en el sistema de destino es el último paso del proceso ETL. Los datos transformados se mueven desde el área de preparación a un sistema de almacenamiento permanente, como un almacenamiento de datos.
Los datos cargados están bien estructurados, lo que los profesionales de datos y los usuarios comerciales pueden utilizar para sus necesidades de análisis y BI. Dependiendo de los requisitos de su organización, puede cargar datos de diversas formas. Éstas incluyen:
Carga completa
Como sugiere el nombre, todos los datos de los sistemas de origen se cargan en el almacén de datos sin considerar cambios o actualizaciones incrementales. Las cargas completas se utilizan a menudo cuando se llena inicialmente un almacén de datos o se inicia un nuevo proceso de integración de datos. En tales casos, es necesario traer todos los datos históricos del origen al sistema de destino para establecer una línea de base.
Es importante tener en cuenta que, si bien una carga completa es adecuada para la configuración inicial de datos, no es práctica para actualizaciones de datos continuas, en tiempo real o frecuentes. En tales casos, se debe emplear una carga incremental u otras estrategias para optimizar la utilización de los recursos.
Carga por lotes
Carga por lotes en ETL Se refiere a la práctica de procesar y cargar datos en conjuntos o conjuntos discretos y predefinidos. lotes. Cada lote se procesa y carga secuencialmente. Por lo general, los lotes se programan para ejecutarse en intervalos específicos, como por la noche, semanalmente o mensualmente.
Carga masiva
Una carga masiva se refiere a un método de carga de datos. esa involucradoes transferir un gran volumen de datos en una sola operación por lotes. No es específico si se cargan todos los datos o solo un subconjunto. En cambio, la carga masiva se puede emplear en varios escenarios, incluida la carga completa y la incremental. Piense en ello como un método de carga para optimizar la velocidad y eficiencia de la transferencia de datos.
Carga incremental
La carga incremental solo carga los datos nuevos o modificados desde la última ejecución de ETL. Han pasado Se utiliza en situaciones en las que es necesario minimizar la transferencia de datos y la sobrecarga de procesamiento cuando se trata de frecuentemente cambio conjunto de datoss.
Streaming
En este caso, los datos se cargan casi en tiempo real o en tiempo real a medida que están disponibles.. Es A menudo se utiliza para transmitir fuentes de datos. y Es ideal para aplicaciones que requieren datos actualizados para análisis o toma de decisiones. La transmisión de datos de actividad del usuario a un panel de análisis en tiempo real es un ejemplo común.
ETL vs. ELT
Extraer, transformar y cargar (ETL) y extraer, cargar y transformar (ELT) son dos de los enfoques más comunes utilizados para moverse y preparar datos para análisis y presentación de informes. Entonces, ¿en qué se diferencian? La diferencia básica está en la secuencia del proceso. En ELT, la transformación de datos ocurre solo después de cargar datos sin procesar directamente en el almacenamiento de destino en lugar de en un área de preparación. Sin embargo, en ETL, debes transformar tus datos antes de poder cargarlos.
La siguiente tabla resume ETL vs. ELT:
| ETL (extraer, transformar, cargar) | ELT (extraer, cargar, transformar) | |
|---|---|---|
| Secuencia | Primero extrae datos del origen, luego los transforma antes de cargarlos finalmente en el sistema de destino. | Extrae datos del origen y los carga directamente en el sistema de destino antes de transformarlos. |
| Transformación de datos | La transformación de datos ocurre fuera del sistema de destino. | La transformación de datos ocurre dentro del sistema de destino. |
| Rendimiento | Es probable que tenga problemas de rendimiento al trabajar con grandes conjuntos de datos. | Puede beneficiarse de la paralelización durante la carga gracias a los modernos marcos de procesamiento distribuido. |
| Almacenamiento | Requiere una ubicación de almacenamiento intermedia para preparar y transformar datos, llamada área de preparación. | Puede utilizar almacenamiento directo en el almacén de datos de destino. |
| Complejidad | Normalmente implica una lógica de transformación compleja en herramientas ETL y un servidor dedicado. | Simplifica el movimiento de datos y se centra en la transformación de datos dentro del destino. |
| Escalabilidad | Requiere recursos adicionales para procesar grandes volúmenes de datos. | Puede escalar horizontalmente y aprovechar los recursos basados en la nube. |
| Ejemplos | Escenarios tradicionales como el almacenamiento de datos. | Plataformas modernas de análisis de datos y basadas en la nube. lagos de datos. |
¿Qué es una canalización ETL?
El canal ETL es el medio a través del cual una organización lleva a cabo los procesos de extracción, transformación y carga de datos. Es una combinación de procesos interconectados que ejecutan el flujo de trabajo ETL, facilitando movimiento de datos desde los sistemas de origen al sistema de destino.
Estos canales garantizan que los datos se alineen con reglas comerciales y estándares de calidad predefinidos. Puede automatizar sus canalizaciones y acelerar el proceso utilizando herramientas de integración de datos para promover sus iniciativas basadas en datos.
Canalización de datos frente a canalización ETL
En el nivel más básico, un tubería de datos es un conjunto de flujos de trabajo automatizados que permiten el movimiento de datos de un sistema a otro. En comparación con las canalizaciones ETL, las canalizaciones de datos pueden implicar o no transformaciones de datos. En este contexto, una canalización ETL es un tipo de canalización de datos que mueve datos extrayéndolos de uno o más sistemas de origen, transformándolos y cargándolos en un sistema de destino.
Lea más sobre las diferencias entre canalización de datos frente a canalización ETL.
¿Qué es ETL inverso?
ETL inverso es un concepto relativamente nuevo en el campo de la ingeniería y el análisis de datos. Él Implica mover datos desde un almacén de datos, un lago de datos u otros sistemas de almacenamiento analítico a sistemas operativos, aplicaciones o bases de datos que se utilizan para las operaciones comerciales diarias. Entonces, los datos fluyen en la dirección opuesta.
Mientras que los procesos de ETL tradicionales se centran en extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos y cargarlos en un almacén de datos u otros destinos para su análisis, el ETL inverso está orientado a casos de uso operativos, donde el objetivo es impulsar acciones, personalizar las experiencias de los clientes o automatizar procesos de negocio.
Este cambio en el movimiento de datos está diseñado para brindar a los usuarios no técnicos, como los equipos de marketing o atención al cliente, acceso a datos enriquecidos y actualizados para impulsar la toma de decisiones y acciones en tiempo real.
¿Busca la mejor herramienta ETL? Esto es lo que necesitas saber
Con tantas herramientas de canalización ETL para elegir, seleccionar la solución adecuada puede resultar abrumador. Aquí hay una lista de las mejores herramientas de canalización ETL basadas en criterios clave para ayudarlo a tomar una decisión informada.
Más Información
Desafíos de ETL a tener en cuenta
Calidad y coherencia de los datos: ETL depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Los datos inconsistentes, incompletos o inexactos pueden generar desafíos durante la transformación y generar conocimientos erróneos. Garantizar la calidad y coherencia de los datos en diversas fuentes puede ser un desafío persistente.
Problemas de escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, es posible que enfrente desafíos de escalabilidad. Garantizar que la infraestructura pueda manejar cantidades cada vez mayores de datos manteniendo los niveles de rendimiento es una preocupación común, especialmente para las empresas en rápido crecimiento.
Complejidad de las Transformaciones: Los requisitos comerciales complejos a menudo requieren transformaciones de datos complejas. Diseñar e implementar estas transformaciones puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de diversos formatos de datos, estructuras, reglas comerciales o el uso de datos SQL a ETL.
Seguridad de datos y cumplimiento: El manejo de información confidencial mientras se mueven datos genera preocupaciones sobre la seguridad y el cumplimiento de los datos. Garantizar que los datos se manejen y transfieran de forma segura plantea un desafío continuo.
Integración de datos en tiempo real: La demanda de análisis en tiempo real ha crecido, pero lograr la integración de datos en tiempo real a través de ETL puede resultar un desafío. Garantizar que los datos estén actualizados y disponibles para su análisis en tiempo real requiere soluciones sofisticadas. Soluciones ETL y puede consumir muchos recursos.
¿Cómo ayudan las herramientas ETL?
Ayuda con herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) las empresas organizan y dan sentido a sus datos. Agilizan la recopilación de datos de diversas fuentes, transformándolas en un formato más digerible y procesable.
Así es como puede beneficiarse de las herramientas ETL:
Automatización ETL
Las herramientas ETL agilizan los flujos de trabajo ETL al extraer automáticamente datos de varias fuentes, transformarlos al formato deseado y cargarlos en una central. repositorio de datos. Este proceso opera de forma autónoma y reduce la necesidad de procesos manuales, como la codificación para ETL (SQL para extracción y transformación de datos). Puede manejar de manera eficiente grandes volúmenes de datos sin gastar demasiado tiempo y recursos humanos, lo que genera una mayor eficiencia operativa y ahorros de costos para su organización.
Fuente única de la verdad (SSOT)
En el panorama empresarial contemporáneo, los datos a menudo residen en múltiples sistemas y formatos, lo que genera inconsistencias y discrepancias. Las herramientas ETL cierran estas divisiones, armonizando los datos en un formato y una ubicación unificados. Este SSOT sirve como una base confiable para la toma de decisiones, asegurando que todas las partes interesadas accedan a información consistente y precisa.
Acceso a datos en tiempo real
En la era de la gratificación instantánea y la rápida toma de decisiones, las empresas necesitan acceso a información actualizada al minuto para seguir siendo competitivas. Las herramientas ETL modernas ofrecen la capacidad de integrar flujos de datos en tiempo real, lo que le permite responder rápidamente a circunstancias y tendencias cambiantes. Este acceso a datos en tiempo real proporciona a su empresa una ventaja competitiva, ya que puede tomar decisiones ágiles basadas en la información más actualizada disponible.
Mejor cumplimiento
Hoy en día, las empresas operan en un entorno fuertemente regulado, lo que requiere el cumplimiento de regulaciones como la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés) y RGPD. Las herramientas ETL modernas ofrecen funciones como seguimiento del linaje de datos y pistas de auditoría, que son fundamentales para demostrar el cumplimiento de la privacidad de los datos, la seguridad y otros mandatos de cumplimiento. Esta capacidad mitiga los riesgos legales y reputacionales, salvaguardando la posición de su organización en el mercado.
Mejor productividad
Estas herramientas liberan recursos humanos para centrarse en tareas de mayor valor mediante la automatización de procesos de transformación e integración de datos que requieren mucha mano de obra. Los empleados pueden dirigir sus esfuerzos hacia el análisis, la interpretación y la formulación de estrategias de datos en lugar de dedicar demasiadas horas a tareas manuales. disputa de datos o usar SQL para datos ETL. Este cambio de enfoque amplifica la productividad, fomenta la innovación e impulsa el crecimiento empresarial.
Mejores prácticas de ETL que debe conocer
Optimizar en toda la empresa datos de gestión procesos incorporando las siguientes mejores prácticas de ETL en su estrategia de almacenamiento de datos:
Comprenda sus fuentes de datos
Comience por identificar todas las fuentes de datos de las que necesita extraer datos. Estas fuentes pueden incluir bases de datos, archivos, API, servicios web y más. También debe comprender la estructura, la ubicación, los métodos de acceso y los metadatos relevantes de la fuente individual.
Priorizar la calidad de los datos
Perfil de datos proporciona un información sobre las características de los datos y le permite Identifique cuestiones que podrían el impacto su fiabilidad y usabilidad. Por identificar Si detecta anomalías en las primeras etapas del proceso, puede abordar estos problemas antes de que se propaguen a los sistemas posteriores, lo que garantiza la precisión y confiabilidad de los datos.
Usar el registro de errores
Establezca un formato de registro uniforme con detalles como marcas de tiempo, códigos de error, mensajes, impactados datos y el paso ETL específico involucrado. Además, categorizare errores con niveles de gravedad, por ejemplo, INFORMACIÓN para mensajes informativos, ADVERTENCIA para problemas no graves y ERROR para problemas críticos. a Permitir la priorización y la resolución eficiente de problemas. Esta práctica sistemática de registro de errores permite a los profesionales de datos identificar rápidamente Identifique y resolver las cuestiones que puedan surgir durante el proceso.
Utilice carga incremental para mayor eficiencia
Uso cambiar la captura de datos (CDC) para carga incremental si desea actualizar solo los datos nuevos o modificados. Reduce el tiempo de procesamiento y el consumo de recursos. Por ejemplo, una empresa de servicios financieros puede optimizar el rendimiento de sus canales ETL mediante el uso de la técnica de carga incremental para procesar los datos de las transacciones diarias.
Utilice herramientas ETL para automatizar el proceso
Utilice herramientas ETL automatizadas para construir y optimizar su canal ETL toda la empresa integración de datos. Flujo de trabajo automatizados seguir reglas predefinidas y minimize el riesgo de errores que de otro modo serían muy probables con el procesamiento manual. Aprovechando del IRSs que ofrecen funciones de automatización puede hacer maravillas para su proveedor negocio como elOfrezco un Interfaz visual para diseñar flujos de trabajo y programar trabajos ETL.
Casos de uso de ETL
A continuación se muestran algunos casos de uso de ETL que son aplicables a la mayoría de las organizaciones:
Almacenamiento de datos
ETL es uno de los métodos más utilizados para recopilar datos de diversas fuentes, hacerlos limpios y coherentes y cargarlos en un almacén de datos central. Le permite generar informes y tomar decisiones informadas. Por ejemplo, las empresas minoristas pueden combinar datos de ventas de tiendas y plataformas de ventas en línea para obtener información sobre los patrones de compra de los clientes y optimizar su inventario en consecuencia.
Modernización del sistema heredado
En el contexto de la migración y modernización de sistemas heredados, ETL puede ayudar a su empresa a realizar la transición de sistemas obsoletos a plataformas modernas. Puede extraer datos de bases de datos heredadas, convertirlos a un formato compatible con los sistemas contemporáneos e integrarlos sin problemas.
Este caso de uso es crucial para sectores como el de la atención sanitaria, donde los registros de los pacientes deben migrarse a sistemas de registros médicos electrónicos modernos preservando al mismo tiempo la precisión y la accesibilidad de los datos.
Integración de datos en tiempo real
La integración de datos en tiempo real es otra aplicación clave, especialmente beneficiosa si su empresa necesita responder instantáneamente a los flujos de datos cambiantes. Puede optimizar ETL para extraer, transformar y cargar datos continuamente a medida que se generan. Para los minoristas en línea, esto podría significar aprovechar los datos de comportamiento del cliente en tiempo real para personalizar las recomendaciones de productos y las estrategias de precios en el panorama en constante cambio del comercio electrónico.
Migración en la nube
ETL es indispensable cuando se trata de migración de datos y la transición a entornos de nube. Extrae datos de sistemas locales, los adapta para que sean compatibles con plataformas en la nube y los carga sin problemas en la nube. Tanto las empresas emergentes como las empresas se benefician de ello en su búsqueda de un escalamiento rápido, aprovechando al máximo los recursos de la nube sin comprometer la coherencia o la disponibilidad de los datos.
Mejorando la calidad de los datos
Las empresas aprovechan ETL para mejorar sus esfuerzos de gestión de la calidad de los datos. Puede utilizar varias técnicas, como perfil de datos, reglas de validación y limpieza de datos, para detectar y rectificar anomalías en conjuntos de datos. Al garantizar la integridad de los datos en las etapas de extracción, transformación y carga, usted toma decisiones basadas en datos confiables y sin errores. Esto no solo minimiza los errores costosos y los riesgos operativos, sino que también cultiva la confianza en los datos, lo que permite una toma de decisiones informada y precisa en diversas funciones comerciales.
Astera—la solución ETL automatizada para todas las empresas
Astera es un extremo a extremo solución de gestión de datos impulsado por inteligencia artificial (IA) y automatización. Desde la extracción de datos hasta la transformación y la carga, cada paso es cuestión de arrastrar y soltar con AsteraLa interfaz de usuario visual e intuitiva.
Astera te faculta para:
- Conéctese a una variedad de orígenes y destinos de datos con conectores integrados
- Extraiga datos de múltiples fuentes, ya sean estructuradas o no estructuradas.
- Transforme los datos según los requisitos comerciales con transformaciones prediseñadas
- Cargue datos saludables en su almacén de datos utilizando funciones de calidad de datos integradas
- Cree canales ETL totalmente automatizados sin escribir una sola línea de código
¿Quiere obtener más información sobre nuestra plataforma ETL 100% sin código? Regístrese para una demo or contáctenos.
