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Canalización de datos frente a canalización ETL: ¿Cuál es la diferencia?

Marzo 18th, 2024

En los últimos años, varias características de la Tuberías ETL han sufrido alteraciones gigantescas. Debido al surgimiento de tecnologías novedosas como el aprendizaje automático (ML) y las modernas canalizaciones de datos, los procesos de gestión de datos de las empresas progresan continuamente. La cantidad de datos accesibles también crece anualmente a pasos agigantados. 

Los ingenieros de datos se refieren a esta ruta de extremo a extremo como "canalizaciones" de datos ETL, donde cada canalización tiene fuentes únicas o múltiples y sistemas de destino para acceder y manipular los datos disponibles. Este proceso de mover datos de un origen a un destino es crucial en cualquier tipo de canalización de datos. 

Dentro de cada proceso, los datos pasan por transformación, validación, normalización y otros procesos. Las canalizaciones ETL y las canalizaciones de datos pueden implicar la transmisión de datos y el procesamiento por lotes. Una canalización de datos puede incluir ETL y cualquier otra actividad o proceso que implique mover datos de un lugar a otro. 

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre una canalización ETL y una canalización de datos? Exploremos en profundidad la canalización de datos frente a ETL y las diferencias clave entre los dos.

¿Qué es un Oleoducto ETL?

ETL significa extraer, transformar y cargar. Entonces, por definición, unn El proceso ETL es un conjunto de procesos que incluye la extracción de datos de una variedad de fuentes y su transformación. Los datos son después cargado en los sistemas de destino, como una nube almacén de datos, data mart, o una base de datos para análisis u otros fines.

Oleoducto ETL

Durante la extracción, el sistema ingiere datos de varias fuentes heterogéneas, como sistemas comerciales, aplicaciones, sensores y bancos de datos. La siguiente etapa consiste en transformar los datos sin procesar en un formato requerido por la aplicación final. 

Por último, los datos transformados se cargan en un almacén de datos o base de datos de destino. Adicionalmente, puede ser publicado como una API para ser compartido con las partes interesadas. 

El objetivo principal detrás de la creación de un canal ETL es adquirir los datos correctos, prepararlos para generar informes y guardarlos para un acceso y análisis rápidos y fáciles. Herramientas ETL Ayude a los usuarios empresariales y a los desarrolladores a liberar su tiempo y centrarse en otras actividades empresariales esenciales. Las empresas pueden crear canales de ETL utilizando diferentes estrategias según sus requisitos únicos. 

Las canalizaciones ETL se utilizan en diversos procesos de datos, tales como:

Ejemplos de canalización ETL

Hay varios escenarios de negocios donde las canalizaciones de ETL se pueden utilizar para ofrecer decisiones más rápidas y de calidad superior. Las canalizaciones de ETL son útiles para centralizar todas las fuentes de datos, lo que ayuda a la empresa a ver una versión consolidada de sus activos de datos. 

Por ejemplo, el departamento de CRM puede usar una canalización ETL para extraer los datos de los clientes desde múltiples puntos de contacto en el recorrido del cliente. Esto puede permitir que el departamento cree tableros detallados que pueden actuar como una fuente única para todos Información al cliente desde diferentes plataformas. 

De manera similar, a menudo existe la necesidad de mover y transformar datos entre múltiples almacenes de datos internamente, ya que es difícil para un usuario comercial analizar y dar sentido a los datos dispersos en diferentes sistemas de información.

Beneficios de una canalización ETL

Toma de decisiones eficiente: Con una canalización de ETL, los usuarios finales pueden acceder rápidamente a los datos que necesitan, lo que permite una toma de decisiones más rápida y reduce el tiempo necesario para la preparación y el procesamiento de datos. 

Procesamiento de datos escalable: Las canalizaciones de ETL manejan de manera eficiente grandes volúmenes de datos, lo que permite a los usuarios finales escalar sus capacidades de procesamiento de datos sin sacrificar el rendimiento. 

Accesibilidad de datos mejorada: Las canalizaciones de ETL hacen que los datos sean fácilmente accesibles para los usuarios finales al integrar y centralizar datos de varias fuentes, eliminando la recuperación y agregación manual de datos.

¿Qué es una canalización de datos?

Una canalización de datos se refiere a los pasos necesarios para mover datos del sistema de origen al sistema de destino. Estos pasos incluyen copiar datos, transferirlos desde una ubicación en el sitio a la nube y combinarlos con otras fuentes de datos. El objetivo principal de una canalización de datos es garantizar que todos estos pasos se produzcan de forma coherente con todos los datos.

Data Pipeline

Si se maneja astutamente con herramientas de canalización de datos, un canal de datos puede ofrecer a las empresas acceso a conjuntos de datos consistentes y bien estructurados para su análisis. Los ingenieros de datos pueden consolidar información de numeroso fuentes y utilizarlas de forma intencionada sistematizando la transferencia y transformación de datos. Por ejemplo, an AWS La canalización de datos permite a los usuarios mover libremente los datos entre los datos locales de AWS y otros recursos de almacenamiento.

Ejemplos de canalización de datos

Las canalizaciones de datos son útiles para obtener y analizar información de datos con precisión. La tecnología es útil para las personas que almacenan y confían en múltiples fuentes de datos en silos, requieren análisis de datos en tiempo real o tienen sus datos almacenados en la nube. 

Por ejemplo, las herramientas de canalización de datos pueden realizar análisis predictivo para comprender las posibles tendencias futuras. Un departamento de producción puede usar análisis predictivos para saber cuándo es probable que se agote la materia prima. El análisis predictivo también puede ayudar a pronosticar qué proveedor podría causar retrasos. El uso de herramientas eficientes de canalización de datos da como resultado conocimientos que pueden ayudar al departamento de producción a optimizar sus operaciones.

Diferencia entre ETL y canalizaciones de datos

Aunque ETL y los canales de datos están relacionados, son bastante diferentes entre sí. Sin embargo, la gente suele utilizar los dos términos indistintamente. Ambos oleoductos son responsables por mover datos de un sistema a otro; la diferencia clave está en la aplicación.

ETL versus Data Pipeline: comprender la diferencia

El proceso ETL incluye una serie de procesos que extraerlos datos de una fuente, transformarlos y cargarlos en el sistema de destino. Por otro lado, una canalización de datos es una terminología algo más amplia que incluye una canalización ETL como un subconjunto. Incluye un conjunto de herramientas de procesamiento que transferir datos de un sistema a otro. Sin embargo, los datos pueden o no ser transformados.

Propósito

El propósito de una canalización de datos es transferir datos de fuentes, como procesos comerciales, sistemas de seguimiento de eventos y bancos de datos, a un almacén de datos para análisis e inteligencia comercial. Por el contrario, el propósito de ETL es extraer, transformar y cargar datos en un sistema de destino. 

La secuencia es crítica. Después de extraer los datos de la fuente, debe ajustarlos a un modelo de datos generado de acuerdo con sus requisitos de inteligencia comercial. Esto implica acumular, limpiar y transformar los datos. Finalmente, carga los datos resultantes en su almacén de datos.

Cómo corre el oleoducto

Una tubería ETL generalmente funciona en procesamiento por lotes, lo que significa que los datos se mueven en una gran porción en un momento determinado al sistema de destino. Por ejemplo, la canalización puede ejecutarse una vez cada doce horas. Incluso puede organizar los lotes para que se ejecuten a una hora específica todos los días cuando haya poco tráfico en el sistema. 

Por el contrario, una canalización de datos también puede funcionar como un proceso en tiempo real, gestionando cada evento a medida que ocurre en lugar de procesarlo por lotes. Durante la transmisión de datos, maneja un flujo continuo que es adecuado para los datos que requieren una actualización continua. Por ejemplo, para transferir datos recopilados de un sensor que rastrea el tráfico. 

Además, el flujo de datos no tiene por qué terminar con la carga de datos en un banco de datos o un almacén de datos. Puede cargar datos en cualquier número de sistemas de destino, como un depósito de Amazon Web Services o un lago de datos. También puede iniciar procesos comerciales activando webhooks en otros sistemas.

Canalización de datos frente a canalización ETL: ¿cuál debería elegir? 

No hace falta decir que elegir entre un canal de datos y un canal ETL depende en gran medida de sus necesidades específicas de integración de datos. Las canalizaciones ETL, al ser la opción tradicional para muchas empresas, son adecuadas para escenarios en los que las actualizaciones periódicas y programadas son suficientes. Por otro lado, una canalización de datos es una solución más versátil, que abarca no solo ETL sino también transmisión y orquestación de datos en tiempo real. Si necesita agilidad y adaptabilidad, especialmente en el manejo de diversas fuentes de datos y necesidades de procesamiento dinámico, una canalización de datos podría ser más adecuada. 

Así es como puede decidir entre canalización ETL y canalización de datos:  

Caso de uso

 Considere la naturaleza de sus datos y los requisitos de sus procesos comerciales. Los canales de ETL son adecuados para escenarios en los que los datos se pueden procesar en lotes, lo que los hace eficientes para manejar grandes volúmenes de datos históricos. Por otro lado, los canales de datos son más versátiles y admiten la transmisión de datos en tiempo real para casos de uso que exigen información y acciones inmediatas basadas en las actualizaciones de datos más recientes. 

Por ejemplo, si se ocupa de transacciones financieras o monitorea las tendencias de las redes sociales en tiempo real, una canalización de datos podría ser la opción preferida para garantizar una toma de decisiones oportuna. 

Flexibilidad

 Las canalizaciones ETL pueden manejar datos no estructurados o semiestructurados durante la fase de transformación. Este proceso implica limpiar, enriquecer y estructurar datos para su análisis y almacenamiento. Por otro lado, los canales de datos simples, diseñados para transmisión continua, son más adecuados para fuentes de datos homogéneas donde se mantiene un formato consistente. Gestionan de manera eficiente el flujo constante de datos, pero es posible que no proporcionen el mismo nivel de capacidades de transformación complejas que los canales ETL para estructuras de datos complejas y variadas. 

Complejidad

En lo que respecta a la complejidad, los canales de ETL implican un mayor esfuerzo de diseño y desarrollo inicial en comparación con los canales de datos, especialmente debido al proceso de transformación de datos. Sin embargo, estos esfuerzos se reducen significativamente ya que las herramientas ETL modernas hacen la mayor parte del trabajo pesado. 

Herramientas y Ecosistema

Hablando de herramientas, las herramientas y el ecosistema también juegan un papel en el proceso de toma de decisiones. Los canales de ETL tienen un conjunto bien establecido de herramientas y marcos, a menudo estrechamente integrados con almacenes de datos y sistemas tradicionales de inteligencia empresarial. Esto los convierte en una opción confiable para organizaciones con sistemas heredados y un entorno de datos estructurado. 

Por otro lado, los canales de datos aprovechan un ecosistema más amplio, incorporando tecnologías como Apache Kafka, Apache Flink o Apache Spark para el procesamiento de datos en tiempo real. Se alinean bien con la tendencia creciente de las tecnologías de big data y las soluciones basadas en la nube, brindando escalabilidad y flexibilidad para elegir las herramientas que mejor se adaptan a casos de uso específicos. En última instancia, la elección entre una canalización de datos y una canalización ETL depende de la naturaleza de sus datos, los requisitos de procesamiento y el nivel de flexibilidad y capacidades en tiempo real que exige su integración.

Canalización de datos frente a ETL: conclusión clave

Aunque se usan indistintamente, ETL y canalizaciones de datos son dos términos diferentes. Las herramientas ETL extraen, transforman y cargan datos, mientras que las herramientas de canalización de datos pueden incorporar o no la transformación de datos. 

Ambas metodologías tienen sus pros y sus contras. Cambiar datos de un lugar a otro significa que varios operadores pueden responder a una consulta de manera sistemática y correcta en lugar de pasar por diversos datos de origen. 

Una canalización de datos bien estructurada y una canalización ETL mejoran la eficiencia de la gestión de datos. También facilitan que los administradores de datos realicen iteraciones rápidamente para cumplir con los requisitos de datos cambiantes del negocio.

Herramienta de procesamiento de datos ETL

Lo importante que debe recordar es que es posible que no tenga que elegir entre implementar una canalización de datos o una canalización ETL, ya que se pueden utilizar juntas estratégicamente. En muchos escenarios del mundo real, es cuestión de aprovecharlos juntos para satisfacer necesidades comerciales específicas. Por ejemplo, podría utilizar canalizaciones ETL para manejar datos estructurados y orientados por lotes con transformaciones bien definidas. Esto podría resultar especialmente útil cuando se trata de datos históricos o escenarios en los que las actualizaciones periódicas son suficientes. Mientras tanto, el canal de datos más amplio puede manejar la transmisión de datos en tiempo real, la orquestación y otras tareas que van más allá del ETL tradicional. 

Entonces, si estás comparando diferentes herramientas de integración de datos para ejecutar su ETL o canalizaciones de datos, proporcione Astera un intento! También puede registrarse para una demostración o hablar con nuestro representante de ventas para analizar su caso de uso de forma gratuita.

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