Proceso ETL y los Pasos de Transformación para su Implementación

By |2022-04-20T10:23:03+00:004 de febrero de 2020.|

El mundo de la gestión de datos ha evolucionado rápidamente; la industria ahora es casi irreconocible de lo que era hace media década. Si echamos un vistazo a un pasado no tan lejano, muy pocas personas tenían la respuesta a “qué es el proceso ETL”. Términos como proceso ETL automatizado, mercado de datos, lago de datos o almacenamiento habrían sido incomprensibles para la mayoría de las personas o, peor aún, una palabra de moda que la gente usa para parecer más inteligente.

¿Qué es ETL? En pocas palabras, es el proceso mediante el cual un usuario extrae, transforma y carga datos en sus respectivos destinos.

En el mundo moderno, es primordial que prestemos atención a los avances tecnología de gestión de datos está haciendo y las oportunidades potenciales que presenta para una empresa. Las empresas en estos días están rebosantes de datos sin procesar que necesitan ser analizados desesperadamente. El verdadero desafío es organizar los datos en el proceso ETL para proporcionar información útil para los tomadores de decisiones.

Los buenos datos facilitan mejores decisiones y el uso de las herramientas adecuadas para gestionar la Proceso ETL, es una forma poderosa de hacerlo. Por lo tanto, para obtener información precisa, los datos del proceso ETL deben estar libres de errores.

Este blog explicará el proceso ETL de datos y su importancia. Comencemos definiendo ETL.

¿Qué es el proceso ETL?

En pocas palabras, el proceso ETL de datos es extracción y compilando datos en bruto, transformadora para que sea inteligible, y carga en un sistema de destino, como una base de datos o un almacén de datos, para facilitar el acceso y el análisis. ETL, abreviatura de Extract, Transform, Load, es un componente importante en el ecosistema de datos de cualquier empresa moderna y se utiliza principalmente para el procesamiento OLAP en un almacén de datos. El proceso de ETL de datos es lo que ayuda a romper los silos de datos y facilita el acceso a los datos para los tomadores de decisiones.

Dado que los datos que provienen de múltiples fuentes tienen un esquema diferente, cada conjunto de datos debe transformarse de manera diferente antes de utilizar BI y análisis. Por ejemplo, si está compilando datos de sistemas fuente como SQL Server y Google Analytics, estas dos fuentes deberán tratarse individualmente con todo el proceso de ETL. El proceso ETL de datos ha aumentado en importancia desde que el análisis de big data se ha convertido en una parte necesaria de todas las organizaciones.

Implementación del proceso ETL: tres sencillos pasos

El acrónimo ETL se puede dividir en tres fases que implementan todo el proceso.

  1. E - Extracción
  2. T -
  3. L - carga

Proceso ETL

Profundicemos y aprendamos cómo convertir datos sin procesar en conocimientos a través del proceso ETL de datos de tres pasos.

1st Paso - Extracción

Antes de que pueda comenzar a organizar sus datos, el primer paso en el proceso ETL de datos es extraer o extraer los datos de todas las fuentes relevantes y compilarlos. Este proceso de recopilación y requerimiento de ETL incluirá la preparación necesaria para llevar a cabo la integración de datos. Las fuentes de datos pueden incluir datos de múltiples fuentes: bases de datos en las instalaciones, Sistemas CRM, plataformas de automatización de marketing, almacenes de datos en la nube, archivos estructurados y no estructurados, aplicaciones en la nube y cualquier otra fuente de la que desee obtener información a través del procesamiento analítico.

Una vez que se hayan consolidado todos los datos críticos, notará que los datos de diferentes fuentes están fechados y estructurados en diferentes formatos. En este paso, los datos compilados deben organizarse de acuerdo con la fecha, el tamaño y la fuente para adaptarse al proceso de transformación. Se requiere un cierto nivel de coherencia en todos los datos que se introducen en el sistema y se convierten en el siguiente paso. La complejidad de este paso puede variar significativamente, según los tipos de datos, el volumen de datos y las fuentes de datos.

Pasos de extracción de ETL

  • Compilar datos de fuentes relevantes.
  • Organiza los datos para que sean consistentes.

2do paso - Transformación

Transformación de datos es el segundo paso del proceso ETL en almacenes de datos. En el primer paso, se llevó a cabo el despliegue de ETL. Ahora, en la segunda fase de ETL, se lleva a cabo la transformación de ETL: los datos extraídos de las fuentes se compilan, convierten, reformatean y limpian en el área de ensayo para alimentar la base de datos de destino en el siguiente paso.

El paso de transformación implica ejecutar una serie de funciones y aplicar conjuntos de reglas a los datos extraídos para convertirlos en un formato estándar que cumpla con los requisitos del esquema de la base de datos de destino. El nivel de manipulación requerido en Transformación ETL depende únicamente de los datos extraídos y de las necesidades del negocio. Incluye la validación de datos y el rechazo si no son aceptables.

Las fuentes de datos de calidad no requerirán muchas transformaciones, mientras que otros conjuntos de datos pueden requerirlo de manera significativa. Para cumplir con los requisitos técnicos y comerciales de su base de datos de destino, puede someterla a varias técnicas de transformación.

Pasos de transformación ETL

  • Convertir datos de acuerdo a los requerimientos del negocio.
  • Reformatee los datos convertidos a un formato estándar para compatibilidad.
  • Limpie los datos irrelevantes de los conjuntos de datos.
    • Ordenar y filtrar datos.
    • Borrar información duplicada.
    • Traducir cuando sea necesario.

Paso 3rd - Cargando

El paso final en el proceso de ETL de datos de tres pasos es cargar los conjuntos de datos que se han extraído y transformado anteriormente en la base de datos de destino. Hay dos formas de hacerlo; la primera es una rutina de inserción de SQL que implica la inserción manual de cada registro en cada fila de la tabla de la base de datos de destino. El otro enfoque de carga utiliza una carga masiva de datos, reservada para la carga masiva de datos.

La inserción de SQL puede ser lenta, pero realiza controles de calidad de datos con cada entrada. Si bien la carga masiva es mucho más rápida para cargar grandes cantidades de datos, no considera la integridad de los datos para cada registro. La carga masiva es ideal para conjuntos de datos de los que está seguro que no tienen errores.

Pasos de carga de ETL

  • Cargar conjuntos de datos bien transformados a través de la carga a granel.
  • Cargar conjuntos de datos cuestionables a través de inserciones de SQL.

Importancia del proceso ETL en los negocios

Hay bastantes razones para abrazando el proceso de extracción ETL dentro de su organización. Vamos a discutir algunas ventajas clave:

Inteligencia empresarial mejorada

El papel del proceso de extracción, transformación y carga en una organización es de gran importancia, ya que permite una toma de decisiones bien informada y más rápida.

Tecnología ETL esencialmente mejora el nivel de acceso que tiene a sus datos. Puede obtener los conjuntos de datos más relevantes para cada decisión comercial que necesite tomar para ayudarlo. Esto impacta directamente en sus emprendimientos operativos y estratégicos, dándole una ventaja. Con conocimientos basados ​​en datos al alcance de la mano, puede allanar el camino para su negocio y hacer sudar a la competencia.

Mayor retorno de la inversión

La gestión de grandes volúmenes de datos no es una tarea fácil. Sin el proceso ETL de datos, para organizar los datos y hacerlos inteligibles, una empresa estaría desperdiciando recursos recopilando datos en primer lugar. La implementación de la capa de proceso ETL significa que puede hacer un buen uso de todos los datos recopilados, lo que permite una mayor generación de ingresos. De hecho, International Data Corporation realizó un estudio que reveló que las implementaciones de ETL han alcanzado una mediana de 5 años. ROI del 112% con una rentabilidad media de 1.6 años.

Rendimiento escalable

A medida que el negocio crece y la dinámica del mercado cambia, también deben hacerlo los recursos de su organización y la tecnología que emplea. La infraestructura del sistema ETL le permite agregar más tecnologías, simplificando los procesos de datos posteriores. Además, varias herramientas para mejorar el rendimiento vienen como un complemento para el proceso ETL en el almacén de datos. Estos incluyen las herramientas para extraer datos no estructurados, soluciones de virtualización de datos y plataformas de almacenamiento de datos automatizadas.

Proceso de documento ETL

Hay algunos requisitos de ETL que son necesarios para agilizar el proceso de datos. Es importante que cree documentación externa con todos los pasos y mapas de datos para cada configuración.. Estos mapas de datos deben tener gráficos, incluidos datos de origen, conjuntos de datos de destino e información de resumen para cada paso del proceso de ETL de datos.

El documento ayudará a corregir errores más rápidamente y permitirá a los principiantes aprender el proceso de ETL fácilmente.

Los datos recopilados a través del proceso de extracción ETL proporcionan un contexto histórico en profundidad de su negocio para los tomadores de decisiones. Sabiendo qué es ETL y por qué es importante, es aconsejable que una herramienta ETL digna esté presente en el pecho de cada negocio que tenga como objetivo un proceso ETL eficiente para capturar la ventaja de los datos.

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