Integración de datos empresariales: ¿Cómo seleccionar la herramienta ETL adecuada para empresas?

By |2021-03-15T11:03:16+00:00Marzo 15th, 2021|

Una gestión de datos y una estrategia de BI exitosas deben responder algunas preguntas clave, tales como:

  • ¿Dónde existe la información requerida?
  • ¿Cómo pueden integrarse los datos de sistemas dispares para crear una vista unificada?
  • ¿Cómo transformar ETL big data en un formato que se pueda analizar fácilmente para extraer información procesable?

Extraer, transformar, cargar o ETL es una tecnología que se emplea comúnmente para encontrar respuestas a estas preguntas y crear una única versión de la verdad. Aunque principalmente un tipo de integración de datosEl desarrollo de ETL también es para facilitar la migración de datos, el almacenamiento de datos y la creación de perfiles de datos.

¿Qué es ETL? Explicación del proceso ETL

Como sugiere su nombre, la integración de datos ETL es un proceso de tres pasos en el que los datos se extraen de una o más fuentes de datos, se convierten al estado requerido y se cargan en una base de datos o almacén de datos en la nube. Además de estos tres pasos sobre cómo obtener datos ETL, los desarrolladores también deben realizar el manejo de errores cuando sea necesario.

Herramientas ETL

Paso 1: Extracto

Las empresas recopilan grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes internas y externas. Estos datos se guardan en varias bases de datos y, por lo tanto, requieren un motor ETL que procese los datos para crear una vista integrada y completa de todos los activos de información. El proceso de ETL para big data comienza con la identificación de datos que son importantes para respaldar la toma de decisiones organizacionales. Una vez que se han identificado las fuentes de datos, se crean conexiones a las bases de datos ETL requeridas para extraer datos para la transformación

Paso 2: Transformar

Realizar ETL transformaciones para traer uniformidad a las distintas definiciones de datos de la información recopilada de diferentes fuentes de datos. Se utiliza un conjunto de reglas comerciales (como funciones de agregación, uniones, clasificación y unión) para transformar los datos en un formato coherente para la elaboración de informes y el análisis de datos y para garantizar la coherencia de los datos en toda la organización. Las transformaciones son una parte clave del proceso ETL y se necesita la herramienta adecuada para realizar esto sin problemas y obtener información valiosa de la información de origen.

Paso 3: Carga

La carga de datos transformados en un almacén de datos, una base de datos, un mercado de datos o cualquier otro tipo de repositorio de datos es el último paso de la gestión del trabajo o proceso ETL. Dependiendo del volumen de datos, la base de datos de destino y las necesidades de BI de la empresa, se puede utilizar cualquiera de los siguientes dos tipos de métodos de carga:

  • Carga completa - La carga completa se refiere a la carga de datos inicial que se realiza para llevar datos al repositorio de datos por primera vez. Dado que esto generalmente implica la transferencia de grandes volúmenes de datos, es importante optimizar el proceso utilizando diversas técnicas, como el procesamiento en paralelo, el equilibrio de carga, optimización de empuje, carga masiva de datos, ejecución simultánea de flujo de trabajo y más.
  • Carga incremental - La carga incremental se utiliza para sincronizar datos nuevos o actualizados entre la base de datos de origen y el depósito de datos de destino. Al utilizar la carga incremental, las empresas pueden mantener el almacén de datos actualizado con los datos transaccionales más recientes disponibles mientras ahorran los recursos informáticos y el tiempo necesario para realizar una carga completa cada vez que se agregan nuevos datos a los sistemas de origen.

Herramienta de automatización ETL

¿Por qué ETL es importante para la integración de datos?

Desde su introducción, el desarrollo del motor ETL se ha convertido en un proceso omnipresente en el mundo del procesamiento y la gestión de datos. Desde la preparación de conjuntos de datos grandes y dispares para la inteligencia empresarial y el análisis hasta el manejo de escenarios complejos de integración de datos, el uso de productos ETL se está ampliando más allá de los simples movimientos de datos. Por lo tanto, ¿es de suma importancia tener un motor ETL que pueda realizar el proceso ETL fácilmente en estos complejos escenarios de integración?

A continuación, se muestran algunos casos de uso en los que las empresas suelen emplear el motor ETL:

ETL y migración de datos

Migración de datos se define como el proceso en el que los datos se transfieren entre bases de datos, formatos de datos o aplicaciones empresariales. Hay varias razones por las que una organización puede decidir migrar datos a un nuevo entorno, como reemplazar aplicaciones heredadas con plataformas ETL modernas, cambiar a servidores de alta gama o consolidar datos después de la fusión o adquisición.

Independientemente del motivo subyacente, los productos ETL siguen siendo un método probado en el que muchas organizaciones confían para responder a las necesidades de migración de datos. Mediante el uso de herramientas de software ETL sin código, las empresas pueden extraer datos de diferentes repositorios de datos, así como consolidar datos de fuentes externas e internas para ofrecer a los usuarios comerciales una visión unificada y completa de todas las operaciones comerciales.

ETL y almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos es un proceso complejo, ya que implica integrar, reorganizar y consolidar volúmenes masivos de datos capturados dentro de sistemas dispares para proporcionar una fuente unificada de BI y conocimientos. Además, los almacenes de datos deben actualizarse periódicamente para alimentar los procesos de BI con información y datos nuevos. Realizar ETL es un proceso clave que se utiliza para cargar datos empresariales dispares en un formato homogeneizado en un repositorio de datos. Además, con cargas incrementales, las herramientas ETL en tiempo real también permiten el almacenamiento de datos casi inmediato, lo que proporciona a los usuarios comerciales y a los responsables de la toma de decisiones datos nuevos para informes y análisis. Las herramientas BI ETL son necesarias para las visualizaciones a fin de comprender mejor los conocimientos del proceso ETL.

ETL y calidad de datos

Desde los datos erróneos recibidos de los formularios en línea hasta la falta de integración entre las fuentes de datos y la naturaleza ambigua de los datos en sí, hay una serie de factores que afectan la calidad de los flujos de datos entrantes, lo que disminuye el valor que las empresas pueden extraer de sus activos de datos. Por lo tanto, la aplicación de reglas de calidad de datos durante el proceso de integración de datos ETL aumentará la precisión de los datos.

ETL es un proceso clave de administración de datos que ayuda a las empresas a garantizar que solo los datos limpios y consistentes lleguen a su almacén de datos y herramientas de BI. Estas son algunas de las formas en que las empresas pueden utilizar la arquitectura ETL para mejorar la calidad de los datos:

  • Perfilado y estandarización de datos.
  • Consolidación de datos
  • Mejora de datos
  • Limpieza y verificación de datos.

ETL e integración de aplicaciones

Para una mejor visión de los activos de información empresarial, la integración de los datos almacenados en aplicaciones dispares como Salesforce.com y MS Dynamics es fundamental. Ayuda de soluciones ETL de extremo a extremo integrar datos de aplicaciones, masajee los datos al realizar el proceso ETL para garantizar la calidad de los datos y cárguelos en un destino de destino, como un almacén de datos o una base de datos ETL.

¿Por qué las empresas necesitan herramientas ETL?

¿Cómo seleccionar las herramientas ETL empresariales adecuadas?

Hay diferentes soluciones o herramientas ETL empresariales disponibles. Aunque es un proceso bastante simple de entender, los procesos de integración de datos ETL pueden aumentar en complejidad a medida que aumenta el volumen, la variedad y la veracidad de los datos que se transforman. En términos generales, los siguientes factores pueden afectar el alcance y la complejidad de realizar un proceso ETL y deben tenerse en cuenta al optar por la plataforma ETL correcta entre las diferentes herramientas ETL:

  • La cantidad y variedad de fuentes de datos y destinos involucrados
  • El número de tablas creadas.
  • El tipo de transformaciones requeridas. Esto puede abarcar desde búsquedas simples hasta flujos de datos de transformación más complejos, como aplanar la jerarquía de un archivo XML, JSON o COBOL o normalizar los datos.

Para abordar con éxito estos desafíos, utilice diferentes productos ETL y cree una vista completa y precisa de los datos empresariales. Las empresas necesitan herramientas de software ETL sin código de alto rendimiento que ofrecen conectividad nativa a todas las fuentes de datos requeridas. Estos procesos y herramientas ETL deben ser capaces de manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y funciones integradas de programación de trabajos y automatización del flujo de trabajo para ahorrar al desarrollador los recursos y el tiempo dedicado a la gestión de datos.

Herramienta ETL automatizada

A continuación, se muestra un resumen de las características que las empresas deben buscar en las soluciones ETL empresariales sin código de alto rendimiento y listas para la empresa:

  • Biblioteca de conectores - Las mejores herramientas ETL bien construidas deberían ofrecer Conectividad a una gama de estructurados y no estructurados., modernas y heredadas, y fuentes de datos locales y en la nube. Esto es importante porque uno de los trabajos ETL centrales de diferentes software ETL es permitir el movimiento bidireccional de datos entre la gran variedad de fuentes de datos internas y externas que utiliza una empresa.
  • Facilidad de Usar - La gestión de asignaciones ETL codificadas a medida es un proceso complejo que requiere una profunda experiencia en desarrollo. Para ahorrar recursos de desarrollador y transferir datos de las manos de los desarrolladores a los usuarios empresariales, necesita un ETL que ofrezca un entorno intuitivo y sin código para extraer, transformar y cargar datos.
  • Transformaciones de datos - La transformación de datos Las necesidades de una empresa pueden variar desde simples trabajos de transformación como búsquedas y uniones hasta tareas más complejas como desnormalizar datos o convertir datos no estructurados en tablas estructuradas. Por lo tanto, para satisfacer estas necesidades de manipulación de datos, las herramientas ETL de alto rendimiento que seleccione deben ofrecer una gama de transformaciones simples y más avanzadas.
  • Calidad De Datos Y Caracterización - Solo desea que los datos limpios y precisos se carguen en su repositorio de datos. Para garantizar esto, busque una solución ETL que ofrezca capacidades de calidad y perfilado de datos para determinar la consistencia, precisión e integridad de los datos de la empresa.
  • automatización - Las grandes empresas manejan cientos de trabajos ETL a diario. Cuantas más de estas tareas pueda automatizar, más rápido y más fácil le resultará extraer conocimientos de los datos. Por lo tanto, busque una solución de automatización ETL con programación de trabajos, orquestación de procesos y capacidades de automatización con un motor ETL que sea lo suficientemente potente para esto.

Si bien estas son algunas de las características importantes que las principales herramientas ETL deben tener, la selección correcta de herramientas de software ETL dependerá del volumen, la variedad, la velocidad y la veracidad de los datos que maneja su empresa.

Mejore el rendimiento de ETL con herramientas ETL empresariales

La transformación de datos de larga duración y los trabajos de carga que se ejecutan durante horas no son algo inusual para los administradores de integración de datos ETL. A medida que aumentan los volúmenes de datos y la disparidad, los procesos de ETL y los flujos de datos pueden volverse más complejos, ocupando más recursos informáticos y tiempo de los desarrolladores.

A continuación, se muestran algunas formas en las que puede optimizar el rendimiento de sus trabajos ETL en software:

Procesamiento en paralelo

Las soluciones de gestión de datos con un motor ETL de procesamiento paralelo admiten un procesamiento más rápido de archivos de datos grandes dividiéndolos en pequeños fragmentos. Luego, cada fragmento se puede procesar por separado en paralelo, lo que garantiza la utilización óptima de los recursos informáticos y acelera la canalización de datos.

Optimización de Pushdown (ELT)

Optimización de empuje o Extract, Load, Transform (ELT) es una variación de ETL que implica empujar hacia abajo la lógica de transformación desde el área de preparación hasta la base de datos ETL de origen o destino. Esto se hace para evitar movimientos innecesarios de datos y acelerar el rendimiento de ETL.

Optimización ELT / Pushdown

Carga de datos incrementales

La carga de datos incremental, una técnica que implica cargar solo los datos modificados al destino, ayuda a ahorrar tiempo y recursos informáticos al eliminar la necesidad de realizar cargas de datos completas cada vez que los datos se deben actualizar en el repositorio de datos. Puede encontrar más información sobre la captura de datos modificados (CDC) o las cargas de datos incrementales aquí.

Optimice los procesos ETL con herramientas ETL empresariales

Astera Centerprise es un software ETL de nivel empresarial que integra datos en múltiples sistemas, como SQL Server, Excel, Salesforce y más. Permite a los usuarios manipular grandes conjuntos de datos utilizando un conjunto completo de transformaciones integradas y ayuda a mover los datos transformados a un repositorio unificado para flujos ETL avanzados, todo de una manera completamente libre de código, arrastrando y soltando.

ETL en software utiliza una arquitectura basada en clústeres de alto rendimiento, un motor de flujo ETL de potencia industrial y capacidades de automatización avanzadas para simplificar y optimizar los procesos ETL complejos. Con soporte para optimización pushdown, carga de datos incremental y conectividad a fuentes de datos heredadas y modernas, Astera Centerprise ayuda a las empresas a integrar datos de cualquier formato, tamaño o complejidad con un soporte de TI mínimo en un entorno ETL sin código.

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