¿Qué es la extracción de bases de datos y por qué la necesita?

By |2020-11-05T15:34:44+00:005th noviembre, 2020|

La toma de decisiones basada en datos puede ayudar a las empresas a mejorar su productividad en casi 6%. Sin embargo, apenas 0.5% de los datos del mundo es analizado y utilizado Como resultado, las empresas de todo el mundo están perdiendo perspectivas masivas solo porque no pueden acceder a los datos requeridos en el momento adecuado.

Ahí es donde la extracción de la base de datos puede resultar útil y volverse importante. Le ayuda a recuperar datos y aprovecharlos al máximo para tomar decisiones comerciales bien informadas.

En esta publicación de blog, explicaremos el proceso de extracción de bases de datos y su utilidad para optimizar su inteligencia empresarial (BI) y sus informes. Además, también veremos algunos desafíos clave y técnicas de uso común para extraer información de la base de datos.

extracción de bases de datos

Fuente de la imagen: SAP Portal

¿Qué es la extracción de bases de datos?

La extracción de bases de datos es un proceso de recuperación de datos de bases de datos dispares. En la mayoría de los casos, las empresas extraer datos para procesarlo más o transferirlo a otro repositorio para almacenamiento, como un almacén de datos o un lago de datos.

Por ejemplo, puede realizar algunos cálculos en los datos (como agregar información de ventas) y almacenar el resultado en su almacén de datos. Este procedimiento se llama ETL (Extraer, transformar y cargar). Y, la extracción es la primera etapa importante en ETL.

Beneficios de la extracción de bases de datos

La extracción de la base de datos ayuda a reconocer qué información es más valiosa para lograr sus objetivos comerciales, impulsando el proceso general de ETL. Puede extraer información útil oculta en desestructurado, semi-estructurado o fuentes de datos estructurados, como información del cliente.

Supongamos que su negocio está experimentando una caída en las ganancias debido a la pérdida de clientes. Mantiene un registro que muestra la lista de todos los consumidores existentes y el estado de abandono del consumidor de cada mes. Para investigar la deriva en la tasa de abandono, deberá extraer las filas con estado de abandono y agregarlas. Esta información lo ayudará a determinar si puede retener o no a sus consumidores y planificar estrategias esenciales (como refinar sus servicios de atención al cliente) para reducir la tasa de rotación.

Desafíos de extracción de bases de datos

Los siguientes son los desafíos clave de la extracción de bases de datos:

Datos no estructurados / semiestructurados

Los datos almacenados en bases de datos relacionales están en un formato estructurado, pero las bases de datos NoSQL almacenan datos no estructurados. Extraer datos de las últimas fuentes es un desafío ya que carece de estructura básica. Para dar sentido a estos datos, debe formatearlos y estandarizarlos.

Problemas de compatibilidad

Reunir datos incompatibles es otro gran desafío. Por ejemplo, suponga que la fuente A es una base de datos relacional con datos estructurados (como números de teléfono o códigos postales), mientras que la fuente B tiene datos no estructurados encerrados en archivos de texto o mensajes basados ​​en palabras.

Ahora, si está extrayendo datos para su posterior procesamiento, deberá ejecutar ETL para que los datos de ambas fuentes se vuelvan compatibles. Solo así podrás analizar y generar valor a partir de él.

Calidad y seguridad de datos

Preservando el la calidad y la seguridad de los datos también es un desafío. Los datos sin procesar de varias fuentes a menudo tienen problemas de calidad de datos como valores duplicados, redundancia o datos contradictorios. Por lo tanto, debe limpiar y transformar estos datos después de la extracción para que sean precisos y confiables.

Sus datos también pueden incluir información confidencial como información personal de clientes o cualquier otra información privada. Tendrá que extraer cuidadosamente esta información confidencial y transferirla de forma segura, como encriptando los datos en tránsito.

Técnicas de extracción de bases de datos

La mejor técnica de extracción de base de datos que seleccione depende del sistema de origen, además de sus requisitos comerciales en el entorno del repositorio de destino. Los dos métodos de extracción de bases de datos más utilizados son:

Extracción completa

Los datos se extraen completamente de la fuente en su estado actual cargando la tabla de origen en la ubicación de destino tal como está. La extracción completa implica la transferencia de datos en gran volumen, y eso aumenta la carga en el sistema fuente.

Extracción incremental

Solo se extraen los datos que se han actualizado o cambiado desde un evento pasado discreto. Este evento pasado podría ser la última extracción exitosa o datos actualizados. Sin embargo, esta técnica tiene un gran desafío. Necesita al menos alguna información para reconocer todos los datos modificados desde este evento pasado específico para reconocer el cambio delta. Los datos de origen en sí pueden proporcionar esta información (como una columna de aplicación que revela la última marca de tiempo modificada), o podría haber un cambio en la tabla que ofrece esta información mediante el uso de un mecanismo complementario apropiado para rastrear las variaciones además de las transacciones iniciadoras.

Envolver

Hay un volumen considerable de datos que las empresas intercambian todos los días. Esto hace que la extracción manual de la base de datos sea un trabajo difícil. El uso de un software de extracción de bases de datos puede automatizar el proceso de extracción y hacer que los datos comerciales críticos sean accesibles a tiempo. En consecuencia, lleva a su empresa a tomar decisiones precisas y simplificar sus operaciones.

Usar Astera Centerprise, puede lograr esto en minutos que los equipos completos de extracción de bases de datos suelen hacer en días y / u horas. La solución automatiza la extracción de datos valiosos de fuentes estructuradas, semiestructuradas o no estructuradas con características como orquestación de flujo de trabajo, integración de correo electrónico / FTP / carpeta, programador de trabajo incorporado, análisis automático de nombres y direcciones y creación automática de extracción de bases de datos. patrones. Además, la interfaz fácil de usar agiliza el proceso de extracción de la base de datos, lo que permite a los usuarios comerciales construir la lógica de extracción de una manera completamente libre de código.

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