Ingestión de datos frente a ETL: comprender la diferencia

Trabajar con grandes volúmenes de datos requiere prácticas y herramientas de gestión de datos eficaces, y dos de los procesos utilizados con frecuencia son la ingesta de datos y el ETL. Dadas las similitudes entre estos dos procesos, las personas sin conocimientos técnicos buscan comprender qué los hace diferentes, a menudo utilizando consultas de búsqueda como "ingestión de datos versus ETL". 

La ingesta de datos se centra en la recopilación e importación inicial de datos, preparándolos para su almacenamiento o uso futuro. ETL, por otro lado, lleva este proceso más allá al no solo ingerir datos sino también transformarlos. La transformación implica limpiar los datos para eliminar imprecisiones o información irrelevante, estructurarlos en un esquema predefinido para facilitar las consultas y agregar contexto valioso antes de cargarlos en su destino, como un almacén de datos. tengamos un cierrer Mire la ingesta de datos y ETL. comprender en que se diferencian y hCómo se usan a menudo juntos. Esto nos ayudará a comprender sus funciones en una arquitectura moderna de canalización de datos. 

¿Qué es la ingestión de datos? 

Ingestión de datos es el proceso de recopilar, importar y transferir datos de diferentes fuentes, como archivos, bases de datos y plataformas de transmisión, a un sistema de almacenamiento o procesamiento. Es un paso inicial en el proceso de procesamiento de datos, donde los datos sin procesar de fuentes como archivos, flujos, API o bases de datos se adquieren y preparan para su posterior análisis y almacenamiento.  

Por ejemplo, la ingesta de datos para una empresa minorista implicaría recopilar datos de ventas de fuentes como aplicaciones móviles, plataformas de comercio electrónico y formularios de comentarios de los clientes que incluirían información de productos, perfiles de clientes, registros de transacciones y actualizaciones de inventario. El proceso de ingesta de datos implicaría extraer datos de cada fuente y cargarlos en un repositorio de datos centralizado. 

 Hay dos tipos de técnicas de ingesta de datos: 

Ingestión de datos por lotes: Implica recopilar y mover datos a intervalos regulares. 

Ingestión de datos en streaming: Esto incluye recopilar datos y cargarlos en el repositorio de destino en tiempo real. is

¿Qué es ETL? 

Extraer, transformar y cargar (ETL) es un tipo de proceso de integración de datos que fue estandarizado en la década de 1970. Implica extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos a un formato consistente y, finalmente, cargarlos en el sistema de destino, que suele ser una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos. La extracción implica recuperar datos de diferentes sistemas de origen, como API, archivos, bases de datos o transmisiones. Este paso requiere consultar bases de datos o leer archivos para recopilar la información esencial.  

La transformación implica convertir los datos extraídos a un formato adecuado para el análisis y la generación de informes. Algunas operaciones de transformación comunes incluyen normalización, limpieza de datos, agregación y enriquecimiento. 

Finalmente, la carga implica mover los datos transformados al sistema de destino para generar informes o análisis de BI. Más recientemente, la computación en la nube ha hecho posible invertir las dos últimas etapas de ETL para que funcione en la secuencia Extracción, Carga y Transformación (ELT).

Sin embargo, el objetivo principal sigue siendo el mismo: integrar datos de diferentes fuentes, organizarlos en un formato o estructura estandarizada y finalmente prepararlos para el análisis y la toma de decisiones.  

 Ingestión de datos frente a ETL: diferencias

Ambos procesos ayudan a mejorar el conocimiento de los datos de una organización a medida que cambian los datos al formato correcto. Además, tanto ETL como la ingesta de datos implican consideraciones sobre la calidad de los datos. ETL hace hincapié en la deduplicación, la limpieza de datos y la validación para garantizar la coherencia y la precisión. De manera similar, la ingesta de datos se centra en adquirir datos sin procesar de manera confiable.

A pesar de todas las similitudes, la ingesta de datos y el ETL tienen algunas diferencias claras. Para empezar, el objetivo de ETL es extraer, transformar y cargar datos en el repositorio de destino en un formato coherente para mantener la calidad e integridad de los datos. Por otro lado, la ingesta de datos tiene como objetivo recopilar e importar datos sin procesar de diferentes fuentes a un repositorio centralizado para su posterior análisis y procesamiento. 

Aquí hay algunas diferencias más entre la ingesta de datos y ETL:  

• La ingesta de datos precede a la ETL en el proceso de procesamiento de datos y sirve como paso inicial para agregar datos sin procesar. ETL viene más tarde y tiene como objetivo preparar datos para análisis e informes. 
• ETL implica actividades de transformación, limpieza e integración de datos, mientras que la ingestión de datos implica movimiento de datos.  
• El objetivo de la ingesta de datos es recopilar datos sin procesar, que aún pueden tener muchos problemas de calidad. Sin embargo, ETL siempre limpia la información y la cambia al formato correcto antes de cargarla en el sistema de destino.  
• Los procesos de ingesta de datos casi siempre desencadenan procesos en otros sistemas, mientras que Tuberías ETL finaliza justo después de cargar datos en el sistema de destino.  
• La ingesta de datos admite el procesamiento por lotes y en tiempo real, mientras que ETL generalmente mueve datos en lotes según un cronograma regular. 

Consideraciones clave para elegir entre la ingesta de datos y ETL 

Requisitos de datos en tiempo real: La ingestión de datos es ideal en este caso, ya que facilita mejor el procesamiento en tiempo real o casi real. Nos permite ingerir y analizar flujos de datos a medida que llegan. Esto resulta beneficioso en la toma de decisiones.

Casos de procesamiento por lotes: ETL es más adecuado para casos de procesamiento por lotes en los que los datos se recopilan y procesan en lotes. Esto ayuda fácilmente a administrar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, ya que aplica transformaciones y carga datos en los sistemas de destino en intervalos programados.

Requisitos de datos estructurados: ETL puede extraer fácilmente datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes. Por lo tanto, se puede utilizar cuando sea necesario extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas como bases de datos relacionales.

Procesamiento de datos predecible: Características como escalabilidad y rentabilidad hacen de ETL una opción ideal para tareas de procesamiento de datos predecibles. Las organizaciones pueden programar trabajos de ETL durante las horas de menor actividad cuando las cargas del sistema son bajas. Esto reduce los costos operativos y optimiza la utilización de recursos.  

Sistema de origen y destino compatible: Cuando los sistemas de origen y de destino son compatibles y requieren poca o ninguna transformación, la ingesta de datos es el camino a seguir. La ingestión de datos permite a las empresas ingerir los datos directamente en el sistema de destino sin manipulación de ningún tipo.

¿Ingestión de datos o ETL? ¡Ambos! 

Con el debate actual sobre la ingesta de datos frente a ETL, es esencial comprender que no se trata de elegir uno sobre el otro. En cambio, ambos desempeñan un papel clave en el ciclo de vida de los datos y se complementan entre sí para lograr un flujo y procesamiento de datos fluidos. 

He aquí por qué elegir tanto la ingesta de datos como el ETL es un enfoque inteligente: 

La ingesta de datos garantiza que se capture cada dato, sin importar su fuente. Esta inclusión es necesaria porque las organizaciones dependen de una amplia variedad de tipos y fuentes de datos para fundamentar sus decisiones. Mientras la ingesta de datos recopila los datos, ETL transforma estos datos sin procesar en un formato que esté listo para el análisis. Sin ETL, los datos podrían permanecer en un estado difícil o imposible de analizar de forma eficaz. Garantiza la precisión y confiabilidad de los datos al estandarizar los formatos y eliminar cualquier inconsistencia.  

En resumen, la ingesta de datos ayuda a iniciar el proceso de integración y gestión de datos mediante la captura de información sin procesar. ETL transforma aún más estos datos en información valiosa. Juntos, permiten a las organizaciones llevar a cabo una planificación estratégica y tomar decisiones informadas. 

Beneficios de la ingesta de datos y ETL 

La ingesta de datos y ETL brindan varios beneficios para las empresas, permitiéndoles manejar y utilizar sus datos de manera efectiva. Algunos de los beneficios clave incluyen;  

1. Análisis en tiempo real: Ingestión de datos y ETL (streaming) Admite procesamiento en tiempo real. Esto significa que las empresas pueden procesar y analizar los datos a medida que llegan, facilitando así respuestas oportunas a los eventos. La ingesta y el procesamiento continuo de datos ayudan a las organizaciones a responder rápidamente a las condiciones comerciales cambiantes. 
2. Escalabilidad y flexibilidad: La ingesta de datos y ETL facilitan a las organizaciones escalar el procesamiento y almacenamiento de datos al permitirles manejar cantidades masivas de datos de diversas fuentes de manera eficiente. Utilizando técnicas de optimización y procesamiento paralelo, las empresas pueden acelerar los flujos de trabajo de ingesta y procesamiento de datos. 
3. Mantiene la integridad de los datos y la garantía de calidad de los datos: Además de recopilar datos, los procesos ETL y de ingesta de datos también incluyen mecanismos que garantizan la calidad e integridad de los datos. Esto puede incluir limpieza de datos, validación, deduplicación y manejo de errores. Teniendo esto en cuenta, es más fácil prevenir problemas y mejorar la confiabilidad general del análisis y los informes de datos.  
4. Eficiencia de costo: Los costos operativos asociados con la gestión de datos se pueden reducir utilizando herramientas ETL especializadas y herramientas de ingesta de datos. Estas herramientas automatizan la ingesta de datos y los procesos ETL, lo que elimina la necesidad de intervención manual. En consecuencia, las empresas pueden lograr rentabilidad manteniendo altos estándares de calidad de datos. 
5. Soporte para análisis avanzado: ETL y la ingesta de datos permiten la integración de tecnologías avanzadas como el modelado predictivo, el aprendizaje automático y la minería de datos mientras preparan y organizan los datos, proporcionando el trabajo preliminar necesario. Las organizaciones pueden recuperar información sobre patrones y correlaciones valiosos e impulsar conocimientos prácticos. 

Casos de uso de ingesta de datos: 

La ingesta de datos es importante para adquirir y mover datos a un sistema para su procesamiento o almacenamiento inicial. A continuación se muestran algunos casos de uso en los que la ingesta de datos es específicamente aplicable.  

Gestión de datos de IoT: La ingesta de datos es el paso fundamental en la gestión de datos desde dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Recopila, procesa y almacena la gran cantidad de datos generados por estos dispositivos. La ingesta de datos permite a las organizaciones capturar datos de diferentes fuentes en tiempo real o casi en tiempo real. Además, la digestión de datos permite integrar los datos de IoT en procesos de procesamiento de datos, plataformas basadas en la nube y lagos de datos existentes. 

Incorporación de datos de clientes: La ingesta de datos integra fuentes de datos de clientes externos en la infraestructura de datos de una organización. La información del cliente se incorpora desde diferentes canales, incluidos proveedores externos, bases de datos de marketing, etc. Esta recopilación de datos eficiente permite a las organizaciones ingerir grandes cantidades de datos de clientes en tiempo real o en procesos por lotes. La ingesta de datos en un repositorio centralizado ayuda a una organización en campañas publicitarias e iniciativas de marketing específicas. 

Análisis de archivos de registro: La ingesta basada en registros es común en el análisis del rendimiento y la supervisión de la seguridad. Los datos se obtienen de archivos de registro generados por sistemas, aplicaciones o dispositivos que incluyen información valiosa sobre las interacciones del usuario y el rendimiento del sistema. La ingesta de datos de registro permite a las organizaciones detectar y responder proactivamente a las amenazas. 

Procesamiento de datos del mercado financiero: Información como los tipos de cambio de divisas, los índices de mercado, los precios de las acciones y los volúmenes de negociación resultan esenciales en el análisis de mercado y la gestión de riesgos. Por lo tanto, es esencial obtener dicha información de diferentes fuentes en un repositorio de datos centralizado. La ingesta de datos del mercado financiero ayuda a una organización a realizar diversas tareas analíticas y cuantitativas, incluido el comercio algorítmico, el modelado y la evaluación de riesgos.  

Casos de uso de ETL  

Los procesos ETL se utilizan en diversas industrias para integrar datos de múltiples fuentes. A continuación se muestran algunos casos de uso comunes de ETL: 

Automatización de flujos de trabajo manuales 

ETL, cuando se implementa a través de herramientas ETL, se puede utilizar para automatizar flujos de trabajo manuales. Mediante el uso Herramientas ETL Las organizaciones pueden diseñar lógica de automatización, monitorear operaciones para una optimización continua y programar el procesamiento de datos. Esto ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia, optimizar las operaciones y reducir la intervención manual en tareas relacionadas con datos. 

Almacenamiento de datos 

Se prefiere ETL para almacenamiento de datos ya que tiene capacidades integrales de procesamiento de datos. Garantiza la calidad y la usabilidad dentro del almacén mediante el control de calidad, la integración de múltiples fuentes y la gestión de datos históricos. Al proporcionar estas funcionalidades, ETL se asegura de que los datos en el almacén sean confiables y estén optimizados. 

Optimización de la migración de datos 

La migración de datos se puede optimizar mediante ETL, especialmente cuando se transfiere desde un sistema local a la nube. Comienza extrayendo datos estructurados y no estructurados de un sistema de origen, luego los limpia y filtra y, finalmente, carga los datos limpios en la base de datos de destino. 

ETL ayuda a las empresas a mover grandes cantidades de datos al tiempo que garantiza una organización adecuada y facilidad de uso en el sistema de destino. 

Conclusión   

Si bien diferentes procesos, las organizaciones utilizan ingesta de datos y ETL juntos para aprovechar al máximo sus activos de datos. La ingesta de datos facilita la recopilación y el almacenamiento de datos sin procesar de diversas fuentes, mientras que se necesitan procesos ETL para transformar y cargar estos datos en repositorios estructurados para análisis, informes y toma de decisiones. 

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