El ETL tal como lo conocemos ha muerto

Es un mundo nuevo-otra vez.

Los datos de hoy no son lo que eran hace cinco o diez años, porque el volumen de datos se está duplicando cada dos años.

Entonces, ¿cómo podría? ETL ¿Seguiría siendo lo mismo? A principios de los 90, comenzamos a almacenar datos en almacenes y ETL nació de la necesidad de extraerlos datos de estos almacenes, transformar según sea necesario, y carga hasta el destino.

Esto funcionó bastante bien durante un tiempo y el ETL tradicional pudo satisfacer las necesidades de datos empresariales de manera eficiente. Pero el volumen de datos de los años 90 o 00 no es comparable con los datos de hoy. Para tener una perspectiva, la cantidad de datos creados desde el principio de los tiempos hasta el año 2000 ahora se crea cada minuto. Y eso es solo el volumen de datos.

Añade a esos datos velocidad, variedad y veracidad (las cuatro V), y queda claro que la ETL convencional necesita evolucionar para mantenerse al día con la explosión de datos. Ahí es donde entra en juego la ETL automatizada para modernizar la gestión de datos.

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La automatización de ETL ya está aquí. Hable con nosotros para ver si sus datos están listos para la automatización.

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¡Viva la Revolución!: Cómo las cuatro V de los datos lo están cambiando todo

Las 4 V de los datos

Desde hace más de 25 años, integración de datos La tecnología ETL ha sido la base de la inteligencia empresarial, la toma de decisiones y el análisis de datos. Sin embargo, el cambio en las 4 V de los datos significa que la tecnología ETL debe reinventarse para una nueva era de datos y usuarios de datos.

Volumen

Las estimaciones sugieren 3.5 quintillones de bytes Cada día se crean miles de datos y esa cifra aumenta constantemente. Para 2030, crearemos 660 zettabytes de datos. ¡Eso equivale a 610 iPhones (128 GB) por persona!

La pregunta “¿Qué tienen en común tu teléfono móvil, tu reloj, tu frigorífico y tu timbre?” puede haber sido un enigma hace una década, pero ahora es una pregunta sencilla cuya respuesta es que todos están en línea y generan datos constantemente. En otras palabras, la revolución del Internet de las cosas (IdC) está contribuyendo aún más al crecimiento exponencial del volumen de datos.

Número de conexiones de Internet de las cosas (IoT) en todo el mundo de 2022 a 2023, con previsiones de 2024 a 2033 (en miles de millones)
Fuente: Statista

Para hacer frente al crecimiento vertiginoso del volumen de datos, las empresas necesitan algo más adaptable y escalable que el ETL tradicional.

Rapidez

El aumento de volumen también significa un aumento en la velocidad con la que se generan y procesan los datos.

Piense en cuando comparte un TikTok, mira Netflix o realiza una compra con tarjeta de crédito. Estas acciones generan datos que requieren procesamiento en tiempo real. Ahora imagine cuántas personas en todo el mundo están haciendo esto y cuántas más lo harán en unos años.

Por lo tanto, la velocidad de los datos aumentará casi al mismo ritmo que el volumen, lo que requerirá soluciones ETL que puedan procesar y actualizar los datos en tiempo real.

Variedad

Los tipos de datos se están volviendo más diversos a medida que las empresas ahora necesitan tener en cuenta datos no estructurados de redes sociales, imágenes, videos y sensores, además de los datos estructurados tradicionales.

Además, la variedad de datos no hará más que aumentar en los próximos años, al mismo tiempo que lo hará el volumen y la velocidad. Como resultado, las empresas necesitarán soluciones adaptables, como canales ETL reutilizables que puedan gestionar una gran variedad de fuentes de datos sin problemas.

Veracidad

Con el aumento del volumen, la velocidad y la variedad de los datos, garantizar la veracidad se vuelve cada vez más importante. Los grandes volúmenes de datos que se mueven rápidamente y provienen de fuentes dispares solo serán valiosos si son precisos. Esto requiere que las herramientas ETL tengan funciones de validación de datos para garantizar la integridad y precisión de los datos.

La resistencia es inútil: el ETL automatizado es el futuro

La ETL automatizada es el siguiente paso lógico en la evolución de la ETL. Los equipos de ciencia de datos y análisis necesitan Soluciones ETL para generar valor y conocimientos sin problemas, sin tener que dedicar horas a configurar procesos ETL o a limpiar los datos.

Esto significa que, para sobrevivir, el ETL moderno debe ir más allá de las funcionalidades básicas y potenciar flujos de trabajo automatizados, de modo que los usuarios puedan configurar canales ETL con solo unos pocos clics.

Además, no son sólo los datos los que están cambiando: el rol y las expectativas de un usuario de datos también son drásticamente diferentes.

En otras palabras, los usuarios de datos modernos no son programadores técnicos de ETL del pasado. Son usuarios comerciales que desean una ETL automatizada que haga todo el trabajo pesado para que ellos puedan concentrarse en la recopilación de información, el análisis y la toma de decisiones en lugar de programar manualmente los procesos de ETL. Dado que el usuario objetivo es diferente, la solución también debería serlo.

Acelerador ADP para pipelines automatizados: el futuro de ETL es ahora

AsteraLa visión de de empoderar a los profesionales de datos ha sido la fuerza impulsora detrás de las diferentes iteraciones de nuestra pila de datos sin código y de arrastrar y soltar.

La automatización está en el corazón de Astera Data Pipeline Accelerator (ADPA), que genera automáticamente modelos de datos, lo que le permite integrar múltiples bases de datos sin problemas. Esto significa que puede trabajar con modelos de datos y bases de datos en lugar de pasar horas modificando manualmente tablas individuales.

Además de hacer que el ETL sea más fácil y accesible, ADPA aumenta la eficiencia, completando proyectos ETL a gran escala en días en lugar de meses.

Esta eficiencia incomparable, combinada con la escalabilidad y adaptabilidad de nuestra solución, significa que puede preparar su estrategia de datos para el futuro y mantenerse a la vanguardia de las 4 V de los datos.

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