Integración de datos empresariales: ¿Cómo seleccionar la herramienta ETL adecuada para empresas?

By |2022-03-31T12:27:47+00:004 de Octubre,2020|

Una gestión de datos y una estrategia de BI exitosas deben responder algunas preguntas clave, tales como:

  • ¿Dónde existe la información requerida?
  • ¿Cómo pueden integrarse los datos de sistemas dispares para crear una vista unificada?
  • ¿Cómo transformar ETL big data en un formato que se pueda analizar fácilmente para extraer información procesable?

Extraer, transformar, cargar o ETL es una tecnología comúnmente empleada para encontrar respuestas a estas preguntas y crear una única versión de la verdad. Aunque principalmente un tipo de integración de datos, El desarrollo de ETL facilita la migración de datos, el almacenamiento de datos y la creación de perfiles de datos.

¿Qué es ETL?

Como su nombre indica, Integración de datos ETL es un proceso de tres pasos en el que los datos se extraen de una o más fuentes de datos, se convierten al estado requerido y se cargan en una base de datos o almacén de datos en la nube.

Herramientas ETL

Paso 1: Extracto

Las empresas recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes internas y externas. Estos datos se guardan en múltiples bases de datos y, por lo tanto, requieren un motor ETL que procese los datos para crear una vista integrada y completa de todos los activos de información. ETL para big data comienza con la identificación de datos que son significativos para respaldar la toma de decisiones organizacional. Una vez que se han identificado las fuentes de datos, se construyen conexiones a las bases de datos ETL requeridas para extraer datos para la transformación

Paso 2: Transformar

Realizar ETL transformaciones para dar uniformidad a las definiciones de datos dispares de la información recopilada de diferentes fuentes de datos. Un conjunto de reglas comerciales (como agregación, uniones, clasificación, funciones de unión) transforma los datos en un formato consistente para informes y análisis de datos y garantiza la coherencia de los datos en toda la organización. Las transformaciones son una parte vital del proceso de ETL y se necesita la herramienta adecuada para realizarlas sin problemas y obtener información valiosa de la información de origen.

Paso 3: Carga

La carga de datos transformados en un almacén de datos, base de datos, mercado de datos o cualquier otro repositorio de datos es el último paso de la gestión del trabajo o proceso ETL. Según el volumen de datos, la base de datos de destino y las necesidades de BI de la empresa, se puede utilizar cualquiera de los siguientes dos tipos de métodos de carga:

  • Carga completa – Carga completa se refiere a la carga de datos inicial realizada para traer datos al depósito de datos por primera vez. Dado que esto suele implicar la transferencia de grandes volúmenes de datos, es fundamental optimizar el proceso mediante diversas técnicas, como el procesamiento en paralelo, el equilibrio de carga, la optimización pushdown, la carga masiva de datos, la ejecución simultánea de flujos de trabajo y más.
  • Carga incremental – La carga incremental sincroniza datos nuevos o actualizados entre la base de datos de origen y el repositorio de datos de destino. Al usar la carga incremental, las empresas pueden mantener el almacén de datos actualizado con los datos transaccionales más recientes disponibles mientras ahorran los recursos informáticos y el tiempo necesarios para realizar una carga completa cada vez que se agregan nuevos datos a los sistemas de origen.

¿Por qué ETL es importante para la integración de datos?

Desde su introducción, el desarrollo del motor ETL se ha convertido en un proceso omnipresente en el procesamiento y la gestión de datos. Desde la preparación de conjuntos de datos grandes y dispares para inteligencia comercial y análisis de datos en tiempo real hasta el manejo de escenarios de integración de datos complejos, el uso de la tecnología ETL se está ampliando más allá de los simples movimientos de datos. Por lo tanto, ¿es de suma importancia tener un motor ETL que pueda realizar el proceso ETL de manera eficiente en estos escenarios de integración complejos?

A continuación, se muestran algunos casos de uso en los que las empresas suelen emplear motores ETL:

ETL y migración de datos

Migración de datos se define como el proceso en el que los datos se transfieren entre bases de datos, formatos de datos o aplicaciones empresariales. Hay varias razones por las que una organización puede decidir migrar datos a un nuevo entorno, como reemplazar aplicaciones heredadas con plataformas ETL modernas, cambiar a servidores de gama alta o consolidar datos después de la fusión o adquisición.

La tecnología ETL sigue siendo un método comprobado en el que muchas organizaciones confían para responder a las necesidades de migración de datos, independientemente del motivo subyacente. Mediante el uso de herramientas de software ETL sin código, las empresas pueden mostrar datos de diferentes repositorios de datos y consolidar datos de fuentes externas e internas para ofrecer a los usuarios comerciales una vista unificada y completa de todas las operaciones comerciales.

ETL y almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos es un proceso complejo que implica la integración, reorganización y consolidación de volúmenes masivos de datos capturados en sistemas dispares para proporcionar una fuente unificada de información y BI. Además, los almacenes de datos deben actualizarse regularmente para impulsar los procesos de BI con nuevos datos e información. Realizar ETL es un proceso crítico que carga datos empresariales dispares en un formato homogeneizado en un repositorio de datos. Además, con cargas incrementales, las herramientas ETL de Business Intelligence en tiempo real también permiten el almacenamiento de datos casi inmediato, lo que proporciona a los usuarios comerciales y a los responsables de la toma de decisiones nuevos datos para informes y análisis. Las herramientas BI ETL son necesarias para que las visualizaciones comprendan mejor los conocimientos del proceso ETL.

ETL y calidad de datos

Desde datos erróneos recibidos de formularios en línea hasta la falta de integración entre las fuentes de datos y la naturaleza ambigua de los datos en sí, varios factores afectan la calidad de los flujos de datos entrantes, lo que disminuye el valor que las empresas pueden extraer de sus activos de datos. Por lo tanto, la aplicación de reglas de calidad de datos durante el proceso de integración de datos ETL aumentará la precisión de los datos.

ETL es un proceso crítico de administración de datos que ayuda a las empresas a garantizar que solo los datos limpios y consistentes lleguen a su almacén de datos y herramientas de BI. Estas son algunas de las formas en que las empresas pueden utilizar la arquitectura ETL para mejorar la calidad de los datos:

  • Perfilado y estandarización de datos.
  • Consolidación de datos
  • Mejora de datos
  • Limpieza y verificación de datos.

ETL e integración de aplicaciones

La integración de datos almacenados en aplicaciones dispares como Salesforce.com y MS Dynamics es de misión crítica para una mejor vista de los activos de información empresarial. Las herramientas de desarrollo de ETL de extremo a extremo ayudan integrar datos de aplicaciones, masajee los datos al realizar el proceso ETL para garantizar la calidad de los datos y cárguelos en un destino de destino, como un almacén de datos o una base de datos ETL.

¿Por qué las empresas necesitan herramientas ETL?

¿Cómo seleccionar las herramientas ETL empresariales adecuadas?

Hay diferentes herramientas o soluciones de desarrollo ETL empresarial disponibles. Aunque es un proceso relativamente simple de entender, los procesos de integración de datos ETL pueden crecer en complejidad a medida que aumenta el volumen, la variedad y la veracidad de los datos transformados. En términos generales, los siguientes factores pueden afectar el alcance y la complejidad de realizar un proceso ETL y deben tenerse en cuenta al optar por la plataforma ETL adecuada entre las diferentes herramientas ETL empresariales:

  • La cantidad y variedad de fuentes de datos y destinos involucrados.
  • El número de tablas creadas.
  • El tipo de transformaciones requeridas. Esto puede variar desde una simple búsqueda hasta flujos de datos de transformación más complejos, como aplanar la jerarquía de un archivo XML, JSON o COBOL o normalizar datos.

Para abordar con éxito estos desafíos, utilice diferentes tipos de productos ETL y cree una vista completa y precisa de los datos empresariales. Las empresas necesitan herramientas de software ETL sin código de alto rendimiento que ofrecen conectividad nativa a todas las fuentes de datos requeridas. Estos procesos y herramientas de ETL deben manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados y funciones integradas de programación de trabajos y automatización de flujos de trabajo para ahorrar los recursos del desarrollador y el tiempo dedicado a la gestión de datos.

A continuación, se muestra un resumen de las características que las empresas deben buscar en las herramientas ETL empresariales sin código de alto rendimiento y listas para la empresa:

  • Biblioteca de conectores - Las mejores herramientas ETL bien construidas deberían ofrecer Conectividad a una gama de estructurados y no estructurados., modernas y heredadas, y fuentes de datos locales y en la nube. Esto es importante porque uno de los trabajos ETL centrales de diferentes software ETL es permitir el movimiento bidireccional de datos entre la amplia variedad de fuentes de datos internas y externas que utiliza una empresa.
  • Facilidad de uso - La gestión de asignaciones ETL codificadas a medida es un proceso complejo que requiere una gran experiencia en desarrollo. Para ahorrar recursos de desarrollador y transferir datos de las manos de los desarrolladores a los usuarios comerciales, necesita una solución ETL empresarial que ofrezca un entorno intuitivo y sin código para extraer, transformar y cargar datos.
  • Transformaciones de datos - El transformación de datos Las necesidades de una empresa pueden variar desde simples trabajos de transformación como búsquedas y uniones hasta tareas más complejas como desnormalizar datos o convertir datos no estructurados en tablas estructuradas. Por lo tanto, para satisfacer estas necesidades de manipulación de datos, debe seleccionar procesos y herramientas ETL de alto rendimiento que ofrezcan una gama de transformaciones simples y más avanzadas.
  • Calidad De Datos Y Caracterización - Solo desea que se carguen datos limpios y precisos en su repositorio de datos. Para garantizar esto, busque una plataforma ETL que ofrezca calidad de datos y capacidades de creación de perfiles para determinar la coherencia, precisión e integridad de los datos empresariales.
  • Automatización – Las grandes empresas manejan cientos de trabajos ETL diariamente. Cuantas más de estas tareas pueda automatizar, más rápido y fácil le resultará extraer información de los datos. Por lo tanto, busque una solución de automatización ETL avanzada con capacidades de programación de trabajos y orquestación y automatización de procesos con un potente motor ETL.

Si bien estas son algunas características esenciales que las principales herramientas ETL deben tener, la selección correcta de herramientas de software ETL dependerá del volumen, la variedad, la velocidad y la veracidad de los datos que maneja su empresa.

Mejore el rendimiento de ETL con herramientas ETL empresariales

Para los administradores de integración de datos de ETL, la transformación de datos de larga ejecución y los trabajos de carga que se ejecutan durante horas no son inusuales. A medida que aumentan los volúmenes de datos y la disparidad, los procesos y flujos de datos de ETL pueden volverse más complejos, lo que requiere más tiempo para los recursos informáticos y los desarrolladores.

A continuación, se muestran algunas formas en las que puede optimizar el rendimiento de sus trabajos ETL en software:

Procesamiento en paralelo

Las soluciones de gestión de datos con un motor ETL de procesamiento paralelo admiten el procesamiento rápido de grandes archivos de datos dividiéndolos en pequeños fragmentos. Luego, cada fragmento se puede procesar por separado en paralelo, lo que garantiza una utilización óptima de los recursos informáticos y acelera la canalización de datos.

Optimización de Pushdown (ELT)

La optimización pushdown o Extraer, Cargar, Transformar (ELT) es una variación de ETL que implica empujar hacia abajo la lógica de transformación desde el área de preparación hasta la base de datos ETL de origen o de destino. Esto se hace para evitar el movimiento de datos innecesario y acelera el rendimiento de ETL.

Optimización ELT / Pushdown

Carga de datos incrementales

La carga de datos incremental, que implica cargar solo los datos modificados en el destino, ayuda a ahorrar tiempo y recursos informáticos al eliminar la necesidad de realizar cargas de datos completas cada vez que es necesario actualizar los datos en el repositorio de datos. Puede encontrar más información sobre Change Data Capture (CDC) o cargas de datos incrementales aquí.

Optimice los procesos ETL con herramientas ETL empresariales

Astera Centerprise es una solución ETL de nivel empresarial que integra datos en múltiples sistemas, como SQL Server, Excel, Salesforce y más. Permite a los usuarios manipular grandes conjuntos de datos utilizando transformaciones integrales integradas. Ayuda a mover datos a un repositorio unificado para canalizaciones ETL avanzadas, todo en una forma de arrastrar y soltar completamente libre de código.

La aplicación ETL en el software utiliza una arquitectura basada en clústeres de alto rendimiento, un motor de flujo ETL de potencia industrial y automatización avanzada para simplificar y optimizar los procesos ETL complejos. Con soporte para optimización pushdown, carga de datos incremental y conectividad a fuentes de datos antiguas y modernas, Astera Centerprise ayuda a las empresas a integrar datos de cualquier formato, tamaño o complejidad con un soporte de TI mínimo en un entorno ETL sin código.

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