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Procesamiento por lotes ETL: una guía completa
¿Sabías que el mundo está creando más datos que nunca? Si desea conocer las cifras exactas, se estima que los datos crecerán más allá de una cifra asombrosa. 180 zettabytes de 2025! Manejar toda esa información necesita procesos sólidos y eficientes. Ahí es donde ETL entra en juego. ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es un mecanismo fundamental para gestionar grandes cantidades de información. Ahora, imagine tomar este poderoso proceso ETL y repetirlo para poder procesar grandes cantidades de datos en lotes. Eso es procesamiento por lotes ETL. ¡Exploremos este tema más a fondo!
¿Qué es ETL?
ETL se refiere a un proceso utilizado en integración de datos y almacenamiento. Recopila datos de varias fuentes, los transforma a un formato consistente y luego los carga en una base de datos de destino. almacenamiento de datoso datos.
- Extracto: Recopile datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos o servicios web.
- Transformar: Limpie, valide y vuelva a formatear los datos para lograr coherencia y calidad.
- Carga: Transfiera los datos transformados a una base de datos o almacén de destino para su análisis e informes.
¿Qué es el procesamiento por lotes ETL?
El procesamiento por lotes ETL implica el manejo de datos en fragmentos o lotes predefinidos en lugar de en tiempo real. Recopila datos durante períodos específicos (como intervalos de una hora o de un día) y luego los procesa como un lote. Es particularmente útil cuando el procesamiento en tiempo real no es esencial o cuando se manejan grandes volúmenes de datos que exigen un tiempo de procesamiento significativo.
El procesamiento por lotes es eficiente para manejar grandes volúmenes de datos, ya que proporciona tiempo suficiente para la transformación integral de los datos y los controles de calidad y garantiza que solo se carguen datos limpios y precisos en el sistema de destino. Dado que no exige un procesamiento inmediato tras la llegada de los datos, se puede programar durante las horas de menor actividad, lo que reduce la tensión del sistema y optimiza el uso de recursos.
El procesamiento por lotes es una estrategia ideal cuando las cargas de trabajo son predecibles y pueden pronosticarse con anticipación. También es adecuado para generar informes y análisis periódicos, ya que proporciona información sobre tendencias y patrones históricos en lugar de actualizaciones inmediatas.
¿Cómo funciona el procesamiento por lotes ETL?
Cuando se trata de procesamiento por lotes de ETL, el flujo de trabajo generalmente consta de tres pasos principales de ETL: extracción, transformación y carga.
- Extracción
En este paso, los datos se extraen de varias fuentes, como bases de datos, archivos, API o servicios web, en función de criterios predefinidos, como tablas, archivos o períodos de tiempo específicos. Herramientas ETL como Astera extraer la información requerida de las bases de datos. Estas herramientas sin código pueden simplificar la extracción de datos, ya sea simplemente seleccionando todas las filas de una tabla o tan compleja como unir varias tablas y aplicar filtros. Luego, los datos extraídos se recuperan y almacenan en la memoria o en archivos temporales, listos para el siguiente paso. Cuando se trata de extraer datos de archivos, las herramientas ETL admiten una amplia gama de formatos, como CSV, Excel, XML, JSON y más. Las herramientas analizan estos archivos, extraen los datos relevantes y los convierten a un formato estructurado que se puede procesar fácilmente. Además, las herramientas ETL también pueden extraer datos de fuentes externas, como API o servicios web. Realizan solicitudes HTTP para recuperar datos en un formato específico, como JSON o XML, y luego analizan y extraen la información requerida. -
Una vez que se extraen los datos, pasan por un proceso de transformación, que implica limpiarlos, validar su integridad y transformarlos a un formato estandarizado para que sean compatibles con la base de datos o el almacén de datos de destino. La limpieza de datos es un aspecto importante del proceso de transformación. Implica eliminar cualquier inconsistencia, error o duplicado de los datos extraídos. Las herramientas ETL brindan varias funcionalidades para manejar la limpieza de datos, como eliminar caracteres especiales, corregir errores ortográficos o aplicar reglas de validación de datos. Es importante garantizar la integridad de los datos durante el proceso de transformación. Debe verificar la integridad referencial y la coherencia del tipo de datos y asegurarse de que los datos cumplan con las reglas o restricciones comerciales. Puede automatizar el proceso si está utilizando una herramienta ETL. Además, el proceso de transformación a menudo implica enriquecer los datos combinándolos con información adicional mediante búsquedas en tablas de referencia, fusionando datos de múltiples fuentes o aplicando cálculos o agregaciones complejos. - carga
El último paso es cargar los datos transformados en el sistema de destino, como un almacén de datos, una base de datos o cualquier otro sistema de almacenamiento que permita un análisis e informes eficientes. Al cargar datos en un almacén de datos, las herramientas ETL utilizan varias técnicas para optimizar el rendimiento. Emplean métodos de carga masiva, que permiten una inserción más rápida de grandes volúmenes de datos. Además, utilizan estrategias de indexación para mejorar el rendimiento de las consultas y permitir una recuperación de datos eficiente. Las herramientas ETL también proporcionan mecanismos para manejar actualizaciones de datos y carga incremental. Esto significa que solo los datos modificados o agregados recientemente se cargan en el sistema de destino, lo que minimiza el tiempo de procesamiento y reduce el impacto en los recursos del sistema.
Transmisión de procesamiento ETL
El procesamiento de ETL en tiempo real, también conocido como ETL en tiempo real o ETL continuo, implica el manejo de datos en un flujo continuo en lugar de en lotes. Está diseñado para procesar y analizar datos a medida que llegan, lo que permite transformaciones y cargas casi instantáneas en el sistema de destino. La transmisión de ETL es valiosa en escenarios donde la información en tiempo real o casi en tiempo real es esencial, como por ejemplo:
- Detección de fraude: Análisis de transacciones en tiempo real para detectar actividades fraudulentas.
- Procesamiento de datos de IoT: Manejo y análisis de datos de sensores o dispositivos conectados a medida que llegan.
- Analítica en tiempo real: Tomar decisiones comerciales inmediatas basadas en los datos más actuales.
- Supervisión de registros: Análisis de registros en tiempo real para identificar problemas o anomalías.
Al procesar los datos a medida que llegan, las organizaciones pueden obtener información oportuna, reaccionar con prontitud ante los eventos y tomar decisiones basadas en datos basadas en la información más actualizada.
Procesamiento por lotes frente a procesamiento por streaming
Si elige el procesamiento por lotes o el procesamiento por transmisión depende de su caso de uso y de la capacidad de su procesador. Aquí hay una lista de diferencias entre los dos para ayudarlo a tomar una decisión informada:
Tamaño de datos
El procesamiento por lotes se ocupa de grandes conjuntos de datos predefinidos, mientras que el procesamiento de transmisión gestiona flujos de datos continuos y más pequeños. La naturaleza finita de los datos por lotes facilita las operaciones masivas, mientras que el procesamiento de streaming se adapta a volúmenes de datos potencialmente infinitos y variables, lo que exige un enfoque más adaptable.
Tiempo de Ejecución
El procesamiento por lotes de ETL aborda los datos de forma masiva a intervalos programados o se activa manualmente, a diferencia del ETL en streaming, que comienza a procesarse instantáneamente tras la introducción de nuevos registros. Las operaciones por lotes son discretas y periódicas, mientras que las operaciones de flujo se ejecutan continuamente a medida que llegan los datos.
Tiempo de procesamiento
El ETL por lotes puede durar de minutos a horas, mientras que el ETL en streaming completa las tareas en milisegundos o segundos. El procesamiento por lotes brilla cuando se trata de volúmenes masivos de datos, mientras que los análisis en tiempo real del streaming, como en la detección de fraude, impulsan una acción inmediata.
Orden de procesamiento de datos
El procesamiento por lotes carece de garantías de procesamiento secuencial, lo que potencialmente puede alterar la secuencia de salida. Stream ETL garantiza el procesamiento de datos en tiempo real en el orden en que se reciben, lo cual es crucial para mantener la precisión de los datos, especialmente en los servicios financieros donde el orden de las transacciones es importante.
A continuación se muestra una tabla comparativa que resume las diferencias clave entre el procesamiento por lotes ETL y el procesamiento ETL en streaming:
| Procesamiento por lotes ETL | Transmisión de procesamiento ETL | |
|---|---|---|
| Estado latente | Mayor (minutos a días) | Inferior (segundos a milisegundos) |
| Tamaño de datos | Maneja conjuntos de datos grandes y finitos de forma masiva | Gestiona flujos de datos más pequeños, continuos y potencialmente infinitos. |
| Tiempo de Ejecución | Procesa datos de forma masiva a intervalos programados. | Comienza a procesar instantáneamente al llegar nuevos registros |
| Tiempo de procesamiento | Más tiempo (de minutos a horas) | Más corto (milisegundos a segundos) |
| Orden de procesamiento de datos | No garantiza la secuencia de datos original. | Procesa datos en tiempo real en el orden en que llegan. |
| Idoneidad | Muy adecuado para manejar cantidades masivas de datos | Ideal para análisis en tiempo real y acciones inmediatas. |
Cómo construir una canalización ETL con procesamiento por lotes
Construyendo un Oleoducto ETL para el procesamiento por lotes implica varios pasos. Aquí hay un resumen general del proceso:
- Requisitos de comprensión: Defina fuentes y destinos de datos y determine la frecuencia de ejecución del lote para establecer el marco de ETL.
- Extraer datos: Recupere datos de diversas fuentes, garantizando la integridad y el cumplimiento de los criterios definidos en lotes.
- Transformar datos: Limpie, filtre, agregue y aplique lógica empresarial mientras normaliza los formatos según sea necesario.
- Cargar datos: Prepare y actualice esquemas de destino, cargando datos transformados en lotes en el almacenamiento.
- Orquestación: Utilice herramientas de flujo de trabajo para administrar y programar ejecuciones por lotes y monitorear la calidad y el rendimiento.
- Manejo y monitoreo de errores: Implemente mecanismos para abordar inconsistencias y fallas, monitorear el desempeño y generar alertas de anomalías.
- Optimización y escalabilidad: Optimice periódicamente para obtener un mejor rendimiento y escalabilidad, adaptándose a mayores volúmenes de datos o nuevas fuentes.
- Pruebas y Validación: A fondo probar y validar la canalización ETL para garantizar resultados precisos, completos y consistentes.
Para mayor claridad, aquí hay un Guia paso a paso a la utilización de Astera Crear y organizar un proceso ETL para la incorporación de socios con capturas de pantalla del producto.
Casos de uso de procesamiento por lotes ETL
Exploremos algunos escenarios comunes donde el procesamiento por lotes ETL se usa ampliamente.
Gestión de datos sanitarios
En el sector sanitario, el procesamiento por lotes ETL se utiliza para agregar registros de pacientes, historiales médicos, datos de tratamientos y diagnósticos de diversas fuentes. Esto respalda un análisis integral para una mejor atención al paciente, investigación y cumplimiento de estándares regulatorios como HIPAA. El procesamiento por lotes genera informes y análisis periódicos que brindan información sobre tendencias, resultados y rendimiento en intervalos de tiempo específicos.
Logística y Supply Chain Management
El procesamiento por lotes ayuda a optimizar las operaciones logísticas mediante el análisis de los datos de la cadena de suministro. Admite la actualización periódica de los datos de inventario, lo que permite a las organizaciones conciliar niveles de existencias, identificar discrepancias y ajustar los registros de inventario de manera controlada y eficiente. También proporciona una forma estructurada y organizada de intercambiar datos entre socios de la cadena de suministro. Los archivos por lotes se pueden transmitir a intervalos acordados, lo que mejora la colaboración y minimiza el impacto en las operaciones en tiempo real.
Comercio electrónico y minorista
Para las empresas de comercio electrónico, ETL ayuda a analizar datos transaccionales, comportamiento del cliente, patrones de compra y preferencias de productos. Esto permite estrategias de marketing específicas, recomendaciones personalizadas y gestión de inventario basadas en las tendencias de los consumidores.
Análisis de marketing y redes sociales
El procesamiento por lotes ETL ayuda a analizar los datos de las redes sociales para medir la opinión del cliente, las métricas de participación y la efectividad de las campañas de marketing. Consolida datos de múltiples plataformas para obtener información útil para las estrategias de marketing.
Procesamiento de datos en tiempo real aumentado mediante análisis por lotes
Si bien el procesamiento por lotes ETL normalmente opera en intervalos programados, también complementa el procesamiento de datos en tiempo real. El análisis por lotes de los datos recopilados en tiempo real ofrece conocimientos más profundos, lo que permite a las empresas derivar tendencias, patrones y modelos predictivos para estrategias futuras.
Informes regulatorios y de cumplimiento
En industrias sujetas a regulaciones estrictas como las finanzas y la atención médica, el procesamiento por lotes garantiza la consolidación y la generación de informes precisos de los datos necesarios para el cumplimiento. Esto incluye la generación de informes, auditorías y presentaciones regulatorias de diversas fuentes de datos.
Instituciones educativas y sistemas de gestión del aprendizaje
Para instituciones educativas y plataformas de aprendizaje en línea, ETL ayuda a consolidar registros de estudiantes, datos de cursos, evaluaciones y análisis de aprendizaje. Admite experiencias de aprendizaje personalizadas, seguimiento del desempeño y mejoras curriculares.
Astera—la solución ETL automatizada para todas las empresas
Astera es 100% sin código Solución ETL que agiliza la creación de sistemas integrales canalizaciones de datos. La plataforma integra perfectamente datos de diversas fuentes, ya sean locales o en la nube, lo que permite un movimiento sin esfuerzo a destinos preferidos como Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake y Microsoft Azure. AsteraLa destreza de radica en su capacidad para construir canales ETL totalmente automatizados, acelerar el mapeo de datos a través de AI Auto Mapper, establecer conexiones a través de múltiples fuentes y destinos, elevar la calidad de los datos para una única fuente confiable de verdad y administrar sin esfuerzo grandes volúmenes de datos con su paralelo. Procesamiento del motor ETL. Estas son algunas de las características clave:
- Interfaz visual que simplifica el proceso de gestión de datos de un extremo a otro, permitiendo la funcionalidad de arrastrar y soltar en cada etapa del ciclo de vida de ETL.
- Amplios conectores, que garantizan una conectividad perfecta a diversas fuentes y destinos de datos, incluidas bases de datos, aplicaciones y servicios en la nube.
- Programador incorporado, que le permite ejecutar sus trabajos una vez, en procesamiento por lotes o repetitivamente según el cronograma seleccionado. Entre los programas disponibles se encuentran: "Ejecutar una vez", "Cada hora", "Diario", "Semanal", "Mensual" y "Cuando se elimina el archivo".
- Capacidades avanzadas de validación de datos que garantizan la precisión e integridad de los datos durante todo el proceso de integración al permitir a los usuarios definir e implementar reglas de validación complejas.
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