¿Qué es un Oleoducto ETL?

Una canalización ETL es un conjunto de procesos y herramientas que permite a las empresas extraer datos sin procesar de múltiples sistemas de origen, transformarlos para que se ajusten a sus necesidades y cargarlos en un sistema de destino para diversas iniciativas basadas en datos. Por lo tanto, una canalización ETL es una tipo of tubería de datos que incluye el ETL proceso para mover datos. El sistema de destino suele ser una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos.

Los oleoductos ETL son cruciales para mantener calidad de los datos during integración de datos y, en última instancia, permitir a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en un conjunto de datos unificados y bien organizados.

Ejemplo de canalización ETL

Las canalizaciones ETL tienen como objetivo transformar los datos para cumplir con los requisitos del sistema de destino. Por ejemplo, su sitio web podría tener datos distribuidos en varias bases de datos, incluida información del cliente, detalles del pedido e información del producto. Para garantizar que los datos sean coherentes con el destino, deberá transformarlos, normalmente utilizando Herramientas ETL.

La transformación suele implicar limpiando los datos, enriqueciéndolo para contexto adicional, eliminando duplicados, etc. Una vez que sus datos están en el formato requerido, se mueven a lo largo del proceso ETL y se cargan en las tablas de destino. Estos datos centralizados del sitio web con un formato consistente le permiten realizar análisis de datos precisos y tomar decisiones mejores y más informadas.

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Con tantas herramientas de canalización ETL para elegir, seleccionar la solución adecuada puede resultar abrumador. Aquí hay una lista de las mejores herramientas de canalización ETL basadas en criterios clave para ayudarlo a tomar una decisión informada.

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ETL vs. canalización ELT

ETL y ELT (extraer, cargar, transformar) Las canalizaciones son similares en el contexto de que ambas implican extracción, transformación y carga de datos. Sin embargo, la principal diferencia entre una canalización ELT y ETL es la secuencia de los pasos de transformación y carga. La elección entre ETL vs. ELT Depende de factores como el volumen de datos, la estructura y las capacidades de los sistemas de procesamiento y almacenamiento de destino.

La canalización ETL extrae datos de diferentes fuentes y luego los almacena en un área de ensayo donde se pueden aplicar transformaciones complejas. Solo una vez que los datos se transforman, se pueden mover del área de ensayo a un destino. base de datos or almacenamiento de datos. Utilice una canalización ETL cuando necesite limpiar, enriquecer o agregar datos antes de que lleguen a su almacenamiento final, asegurando que los datos en el destino ya estén refinados y listos para el análisis. Las canalizaciones ETL suelen ser las preferidas cuando se trata de datos estructurados y cuando el sistema de destino requiere un formato específico.

Por otro lado, un proceso ELT está orientado a cargar datos en el sistema de destino lo más rápido posible. Luego, los datos se transforman utilizando las capacidades de procesamiento del sistema de destino cuando sea necesario. Una canalización ELT es adecuada para escenarios de big data en los que el sistema de destino, como un almacén de datos en la nube, es capaz de manejar transformaciones a gran escala de manera eficiente. Los canales de ELT son más flexibles al tratar con datos sin procesar o semiestructurados y aprovechan el poder computacional de los almacenes de datos modernos para transformaciones sobre la marcha durante el análisis.

Componentes de la tubería ETL

Los siguientes componentes clave son característicos de una canalización ETL típica:

Fuentes de datos

Los datos se extraen de diferentes fuentes, como bases de datos, API, archivos (PDF, CSV, JSON, etc.), almacenamiento en la nube o cualquier otro sistema de almacenamiento. Para poder extraer datos relevantes con precisión, su equipo de datos debe estar actualizado en cuanto a los formatos de datos, los tipos de esquemas y las relaciones.

Extracción de datos

Extracción de datos Es el proceso de recuperación de datos de diversas fuentes de datos. Dada la naturaleza dispar de las fuentes, el proceso implica leer datos de diferentes formatos y estructuras. Algunas consideraciones clave durante la extracción incluyen la estructura y el tamaño de los datos, la frecuencia de extracción y la consistencia y calidad de los datos.

Transformación de datos

Los datos extraídos sufren una transformación para hacerlos adecuados para el análisis. Limpieza de datos, la normalización, la agregación y el filtrado son algunos de los pasos más comunes necesarios en esta etapa de un proceso ETL.

Carga de datos

Una canalización ETL generalmente finaliza con la carga de datos en el sistema de destino, como un almacenamiento de datos, donde los datos se vuelven fácilmente accesibles para la inteligencia empresarial (BI) y el análisis. Sus equipos de datos cargarán los datos de forma incremental o harán una carga completa, según los requisitos.

Objetivo del sistema

Esta es la ubicación de almacenamiento final donde residen sus datos. El sistema de destino dependerá de su caso de uso, el tamaño de los datos y los requisitos de rendimiento de las consultas.

Orquestación

Una canalización ETL debe programarse y gestionarse de manera que todos movimiento de datos Las tareas se realizan de la manera deseada. Automatización del flujo de trabajo y la orquestación ejecuta estas tareas en el momento adecuado y en el orden correcto para entregar los datos de manera oportuna.

Canalización ETL vs. canalización de datos

Los pipelines ETL son un subconjunto de canalizaciones de datos. Si bien ambas canalizaciones mueven datos desde los sistemas de origen a los de destino, lo que separa una canalización ETL de una canalización de datos es que una canalización de datos no siempre implica transformación de datos. De hecho, se puede decir que una canalización ETL es un tipo de canalización de datos que involucra la extracción de datos, transformación y carga como procesos centrales.

La siguiente tabla resume los Tubería ETL vs. tubería de datos:

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Beneficios de las canalizaciones ETL

Las canalizaciones ETL hacen que los datos sean más accesibles, especialmente cuando se construyen y mantienen a través de Herramientas de canalización ETL. Los siguientes beneficios en conjunto contribuyen a mejorar la toma de decisiones:

Datos integrados

Sus datos residen en varios formatos en bases de datos, hojas de cálculo y almacenamiento en la nube. Una ventaja significativa de los canales ETL es que cierran la brecha entre diferentes repositorios de datos. Estos canales de datos extraen datos relevantes, los transforman en una estructura consistente y los cargan en un destino donde se pueden integrar perfectamente con los conjuntos de datos existentes. En esencia, los oleoductos ETL se estropean silos de datos y conducir a una vista unificada de los datos de toda la empresa, ya sea en bases de datos relacionales tradicionales o dispersos en plataformas basadas en la nube.

Calidad de datos mejorada

Las canalizaciones ETL se pueden utilizar para identificar y rectificar discrepancias en sus datos. La "T" en los pipelines ETL significa transformación, y este paso facilita gestión de la calidad de los datos. A través de reglas y algoritmos predefinidos, la fase de transformación aborda problemas como valores faltantes, entradas duplicadas e inconsistencias de formato. La transformación no solo limpia los datos, sino que también los enriquece y estandariza, asegurando la uniformidad que es esencial para un análisis y una toma de decisiones sólidos.

Alta Compatibilidad

A medida que su negocio evoluciona, también lo hacen sus necesidades de datos. Los pipelines ETL están diseñados con una arquitectura modular y escalable que le permite incorporar nuevas fuentes de datos. Esta adaptabilidad garantiza que el marco ETL siga siendo compatible con tecnologías emergentes y diversos formatos de datos. Además, la naturaleza transformadora de los pipelines ETL permite la modificación de formatos y estructuras de datos para satisfacer las cambiantes necesidades analíticas. Por ejemplo, los pipelines ETL siguen incorporando sistemas de almacenamiento de datos más nuevos, como lagos de datos, Para consolidación de datos.

Cumplimiento de la normativa

La transparencia y la trazabilidad inherentes a los oleoductos ETL contribuyen significativamente al cumplimiento normativo. Estos canales a menudo incorporan características que le permiten rastrear y auditar todo el ciclo de vida de los datos y proporcionar un registro completo del linaje de datos. El linaje de datos es invaluable en las auditorías regulatorias, donde las organizaciones deben demostrar la integridad y seguridad de sus procesos de datos.

Automatización

Los canales de ETL automatizados sirven como una estrategia sólida para minimizar el riesgo de errores humanos, especialmente porque el manejo manual de datos es inherentemente susceptible a inconsistencias debido a descuidos e imprecisiones. La automatización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la extracción y transformación de datos, también le permite optimizar los flujos de trabajo y asignar recursos de manera más estratégica. Acelera el ritmo al que procesa datos y al mismo tiempo reduce los costos operativos asociados con el trabajo manual.

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Casos de uso de canalización ETL

Almacenamiento de datos: Cargar datos de múltiples sistemas operativos en un almacén de datos central es un caso de uso clásico de canalización ETL. Le permite preparar y consumir datos para análisis e informes.

Migración de datos: Los canales ETL facilitan la migración de datos de un sistema de origen a otro donde se almacenan temporalmente para su posterior procesamiento o un destino final para su consumo.

Integración de datos: Las empresas utilizan con frecuencia canalizaciones ETL para integrar datos de toda la empresa y crear una única fuente de verdad (SSOT).

Inteligencia de negocios: Incluye aprovechar los canales de ETL para inteligencia empresarial (BI) conectándolos directamente a herramientas de BI, como Power BI, y generando información.

Modernización del sistema heredado: En este escenario, los canales de ETL desempeñan un papel fundamental a la hora de agilizar la transición. Permiten a las organizaciones incorporar sistemas modernos a su tecnología y pila de datos sin perder valiosos datos históricos.

Cómo construir una canalización ETL

Hay dos formas de crear una canalización ETL: puedes escribir código usando lenguajes como Python o utilizar un dedicado Herramienta ETL, Tales como Astera. La elección entre escribir código personalizado y utilizar una herramienta de canalización ETL depende de varios factores, como la complejidad de sus canalizaciones ETL, la escala de sus datos, la flexibilidad requerida y el conjunto de habilidades de su equipo.

Creación de una canalización ETL: Python

Las canalizaciones ETL de Python brindan flexibilidad y personalización, ya que puede adaptar el proceso a sus necesidades específicas modificando el script ETL. Por lo tanto, este método es adecuado cuando tiene un equipo con sólidas habilidades y experiencia en programación en Python, requiere un mayor control sobre sus fuentes de datos o cuando trabaja regularmente con transformaciones de datos complejas. A continuación, se muestra una vista de alto nivel del proceso de creación de una canalización ETL con Python:

1. Definir requisitos: Identifique las fuentes de datos de las que necesita extraer datos, la lógica de transformación requerida para que sean consistentes y el destino donde se almacenarán los datos procesados.
2. Instale las bibliotecas necesarias: Asegúrese de tener instaladas las bibliotecas de Python necesarias, como pandas para manipulación y transformación de datos, y cualquier conector de base de datos si es necesario.
3. Extraer datos: Escriba código para extraer datos de fuentes de datos como bases de datos, API, formatos de archivo, etc.
4. Transformar datos: Aplicar las transformaciones necesarias a los datos extraídos. Utilice Pandas u otras bibliotecas para limpiar, filtrar y manipular los datos según sea necesario.
5. Cargar datos: Escriba código para cargar los datos transformados en el sistema de destino.
6. Programe y automatice: Implemente la programación para automatizar sus canalizaciones de ETL. Puede utilizar herramientas como Apache Airflow o crear su propio mecanismo de programación utilizando Python cron recibas nuevas vacantes en tu correo.
7. Registro y monitoreo: Implemente el registro para rastrear, depurar y monitorear el estado de su canalización.
8. Manejo de errores: Asegúrese de incluir mecanismos de manejo de errores para solucionar problemas durante la extracción, transformación o carga. Estos mecanismos protegen sus tuberías y les permiten recuperarse de fallas.
9. Pruebas: Pruebe su canalización ETL a fondo con diferentes escenarios y casos extremos para garantizar su confiabilidad.
10. Documentación: Documente su proceso de ETL, incluidos detalles sobre las fuentes de datos, la lógica de transformación y el destino. La documentación facilita que otros comprendan y mantengan la canalización.

La desventaja de este método manual es que requiere más esfuerzo y tiempo de desarrollo. Escribir código Python personalizado para canalizaciones ETL significa que debe manejar todos los aspectos del proceso, incluida la extracción, transformación y carga de datos, así como el manejo y monitoreo de errores. A diferencia de las herramientas de canalización ETL dedicadas con interfaces gráficas, el código Python personalizado puede no ser tan fácil de usar para usuarios no técnicos involucrados en el diseño o monitoreo de flujos de trabajo ETL.

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Creación de un pipeline ETL utilizando herramientas sin código

Herramientas de canalización ETL dedicadas, como Astera Generador de canalización de datos, vienen con interfaces gráficas y conectores y transformaciones preconstruidos, lo que facilita el diseño y la gestión de flujos de trabajo ETL sin codificación. Una vez que haya elegido una herramienta, el siguiente paso es crear el flujo de trabajo ETL.

Construyendo una canalización ETL usando Astera Generador de canalización de datos

Si bien los pasos específicos pueden variar según la herramienta real, el proceso de alto nivel sigue siendo el mismo:

1. Conéctese a fuentes de datos: Arrastre y suelte los conectores en el flujo de datos y conéctese a las fuentes de datos de las que desea extraer datos. Podrían ser bases de datos, API, archivos planos o cualquier otra fuente compatible.
2. Extraer datos: Utilice la interfaz gráfica de la herramienta ETL para diseñar el proceso de extracción. Configure conectores y ajustes para extraer datos de las fuentes definidas.
3. Transformar datos: Implemente transformaciones de datos integradas en la herramienta de canalización ETL. Estos podrían implicar la aplicación de filtros, agregaciones u otras transformaciones para limpiar y preparar los datos para el destino.
4. Conéctese al destino: Especifique y establezca conectividad con el destino donde se cargarán los datos transformados. Las herramientas ETL cuentan con capacidades como AI auto mapeador de datos para que el proceso no suponga ningún esfuerzo.
5. Configurar el proceso de carga: Utilice la herramienta ETL para configurar el proceso de carga. Defina cómo se escribirán los datos transformados en el destino, incluidas las consideraciones de formato o esquema. También puede configurar si los datos se cargarán en lotes, así como el tamaño de los lotes.
6. Programe y automatice: Configure la programación para automatizar la ejecución de su canalización. Defina cuándo y con qué frecuencia debe ejecutarse la canalización. La canalización ETL se puede configurar para que se ejecute en intervalos o eventos específicos, como cuando se recibe un correo electrónico o se descarga un archivo en una carpeta.
7. Manejo y registro de errores: Configure mecanismos de manejo de errores dentro de la herramienta ETL. Defina cómo la herramienta debe manejar los errores durante la extracción, transformación o carga. También puede implementar el registro para realizar un seguimiento de la ejecución e identificar problemas.
8. Pruebe la tubería: Pruebe minuciosamente la canalización ETL con datos de muestra para asegurarse de que funcione como se esperaba. Verifique que los datos se extraigan, transformen y carguen con precisión.
9. Despliegue: Implemente la canalización ETL en su entorno de producción. Monitorear su desempeño y realizar los ajustes necesarios.

El uso de una herramienta automatizada puede ser beneficioso cuando necesita configurar rápidamente canalizaciones ETL, especialmente en escenarios en los que es necesario involucrar a un usuario no técnico o a un profesional de negocios en el diseño, uso, mantenimiento o monitoreo de la canalización. Además, el código personalizado requiere un mantenimiento continuo: deberá actualizar y probar el código cada vez que haya cambios en las fuentes de datos, la lógica de transformación o los formatos de destino.

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Mejores prácticas de canalización ETL

Promover la modularidad: Diseñe componentes modulares y reutilizables en su canalización ETL. Dividir el proceso en componentes reutilizables, cada uno de los cuales es responsable de una tarea específica, hace que el sistema general sea más flexible y más fácil de gestionar. El enfoque modular simplifica las actualizaciones de componentes individuales sin afectar todo el proceso de ETL, lo que fomenta la coherencia en todo el flujo de trabajo.

Implementar carga incremental y CDC: Si no se ocupa de la transmisión de datos en tiempo real, considere implementar carga incremental y cambiar la captura de datos (CDC) para procesar sólo los datos modificados. Le permite reducir el tiempo de procesamiento y la utilización innecesaria de recursos. Esta técnica es particularmente efectiva para conjuntos de datos grandes donde no es práctico procesar todo el conjunto de datos en cada ejecución.

Optimizar el rendimiento: Puede emplear varias estrategias para optimizar el rendimiento de sus canalizaciones ETL. Por ejemplo, considere dividir y paralelizar tareas de procesamiento de datos para distribuir la carga de trabajo entre múltiples recursos y mejorar la velocidad general. Utilice indexación y estructuras de datos adecuadas para acelerar los procesos de recuperación y transformación de datos. Además, puede aprovechar los mecanismos de almacenamiento en caché para almacenar y reutilizar resultados intermedios y reducir los cálculos redundantes.

Implementar el manejo y registro de errores: Permita una rápida identificación y resolución de problemas durante el procesamiento de datos mediante el manejo de errores. El registro completo proporciona información sobre el comportamiento de la tubería, lo que facilita la resolución de problemas y los procesos de auditoría. Este enfoque en tándem mejora la confiabilidad y la capacidad de mantenimiento de las tuberías ETL.

Gestión de metadatos: Organice y documente metadatos sobre orígenes, transformaciones y destinos de datos para realizar un seguimiento de los cambios y las dependencias dentro de su proceso de ETL. La gestión de metadatos mejora la trazabilidad y simplifica el proceso de comprensión del linaje de datos. Esto, a su vez, facilita la resolución de problemas, garantizar la calidad de los datos e implementar cambios.