Cuál es la diferencia entre ingestión de datos y ETL

Hoy en día, las empresas han aumentado la cantidad de datos que utilizan en sus operaciones diarias, lo que les permite satisfacer las crecientes necesidades de los clientes y responder de manera más eficiente a los problemas. Sin embargo, gestionar estos crecientes conjuntos de datos empresariales puede ser difícil, especialmente si no se tienen sistemas de almacenamiento y herramientas optimizados.

Tanto la ingestión de datos como ETL son procesos de gestión de datos que pueden hacer que la migración de datos y otros proyectos de optimización de datos sean más eficientes. Aunque la ingestión de datos y ETL tienen cierta superposición en cuanto a propósito y función, son procesos distintos que pueden agregar valor a una estrategia de datos empresariales.

¿Qué es la ingestión de datos?

La ingestión de datos es un término general para los procesos y herramientas que mueven datos de un lugar a otro para su posterior procesamiento y análisis. Por lo general, implica transportar algunos o todos los datos desde fuentes externas hacia ubicaciones internas de destino.

La ingestión de datos por lotes y la ingestión de datos en tiempo real son dos de los enfoques más comunes para la ingestión de datos. La ingestión de datos por lotes implica recopilar y mover información en intervalos programados.

En contraste, la recopilación y el movimiento de información durante la ingestión de datos en tiempo real ocurren en tiempo real o cerca de él. La ingestión de datos en tiempo real suele ser la mejor opción cuando se desea utilizar datos actuales para influir en los procesos de toma de decisiones.

Casos de uso de la ingestión de datos

• Análisis en tiempo real: A través de la ingestión de datos, las empresas, especialmente en el comercio electrónico y las finanzas, pueden analizar datos para tomar decisiones rápidas y precisas.
• Análisis del comportamiento del cliente: Las plataformas en línea ingieren datos para comprender el comportamiento de los usuarios, como las páginas visitadas, los elementos en los que se hace clic y el tiempo que se pasa en la plataforma. Esto ayuda a personalizar las experiencias de los usuarios y realizar recomendaciones de productos.
• Monitorización operativa: Las empresas ingieren registros y métricas de sus aplicaciones e infraestructura, lo que les permite supervisar la salud del sistema y garantizar su disponibilidad y rendimiento.
• Gestión de la cadena de suministro: Las empresas de manufactura y venta al por menor ingieren datos de diversas fuentes para supervisar los niveles de inventario, las tasas de producción, el estado de los envíos y más, con el objetivo de optimizar sus cadenas de suministro.
• Monitorización de redes sociales: Las marcas y empresas ingieren datos de las plataformas de redes sociales para monitorear menciones, reseñas y comentarios y así evaluar el sentimiento público y responder a las preocupaciones de los clientes.

Ejemplos de ingestión de datos

• Detección de fraude: Mediante el análisis en tiempo real, una compañía de tarjetas de crédito puede ingerir y utilizar datos de transacciones para detectar y bloquear cualquier actividad sospechosa, protegiendo así a los clientes de posibles fraudes.
• Sistemas de recomendación: Los servicios de transmisión en línea, como Netflix, ingieren datos de usuarios para analizar patrones y preferencias de visualización, lo que les permite recomendar programas y películas adecuados para cada usuario.
• Detección de anomalías: Un proveedor de servicios en la nube que ingiere registros de servidores puede detectar cualquier anomalía o posible fallo del sistema, garantizando la disponibilidad y el rendimiento para sus usuarios.
• Gestión de inventario: Una plataforma de comercio electrónico global, como Amazon, ingiere datos de proveedores, almacenes y transportistas de envío para asegurarse de que los productos estén disponibles y se entreguen de manera eficiente.
• Opiniones de los clientes: Los nuevos restaurantes pueden ingerir reseñas y valoraciones de plataformas como Yelp y Tripadvisor para comprender la opinión de los clientes y realizar mejoras cuando sea necesario.

¿Qué es ETL?

ETL (extracción, transformación, carga) es una forma más específica de manejar datos. No debe confundirse con ELT (extracción, carga, transformación), ETL es simplemente un proceso en el que los datos se extraen de múltiples fuentes, se transforman en un formato estandarizado y se cargan en un sistema de destino. Veamos más de cerca las tres fases:

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1. Extracción: La fase de extracción implica tomar datos de sus fuentes, lo que requiere trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados.
2. Transformación: La transformación de datos implica cambiarlos a un formato de alta calidad y confiable que se ajuste a los requisitos de informes y casos de uso de una empresa, lo que puede implicar corregir inconsistencias, agregar valores faltantes, excluir o descartar datos duplicados y realizar otras tareas para aumentar la calidad de los datos.
3. Carga: La carga de datos implica moverlos a su ubicación de destino, como un repositorio de almacén de datos que almacena datos estructurados o un lago de datos que admite datos estructurados y no estructurados.

ETL es un proceso de extremo a extremo que permite a las empresas preparar conjuntos de datos para su uso posterior.

Casos de uso de ETL

• Almacenamiento de datos: Las empresas consolidan datos de diversas fuentes en un único almacén de datos centralizado para informes y análisis, lo cual es especialmente útil a medida que las empresas crecen y utilizan diversas soluciones de software y bases de datos.
• Migración de datos: ETL permite a las empresas migrar datos, ya que a menudo necesitan mover datos de un sistema o plataforma a otro sin corrupción ni pérdida.
• Integración de datos: Un caso de uso de integración de datos implica combinar datos de diferentes departamentos o de fusiones y adquisiciones para proporcionar una visión unificada de un negocio.
• Gestión de datos maestros: ETL extrae datos de los sistemas de origen, los transforma y luego los carga en una base de datos principal, asegurando que una organización tenga una única fuente consistente de datos críticos, como clientes y proveedores.
• Inteligencia empresarial: La transformación de datos en bruto en información útil mediante la agregación, el resumen y el análisis para respaldar la toma de decisiones.

Ejemplos de ETL

• Análisis de datos de ventas: Una empresa, como una cadena de tiendas minoristas, puede consolidar los datos de ventas de todas sus tiendas en el país en un almacén de datos central, lo que le permitiría analizar el rendimiento general de ventas y las tendencias.
• Actualizaciones del sistema: Una empresa que actualiza su sistema de gestión de relaciones con los clientes puede utilizar ETL para transferir los datos de los clientes del antiguo sistema al nuevo, asegurando la consistencia e integridad de los datos.
• Integración de datos después de una fusión: Después de una fusión, una empresa puede utilizar ETL para integrar los datos de los empleados de sistemas de recursos humanos separados en una plataforma de recursos humanos unificada.
• Gestión de productos: Los procesos ETL pueden ayudar a una empresa multinacional a garantizar que los datos de productos de sus diferentes bases de datos regionales sean consistentes y unificados en su sistema global de gestión de productos.
• Comportamiento del cliente: Una plataforma de comercio electrónico que utiliza ETL para transformar datos en bruto en datos estructurados puede analizar estos datos para comprender el comportamiento del usuario y, en última instancia, optimizar la experiencia del usuario.

Beneficios y desventajas de la ingestión de datos

Beneficios

• La ingestión de datos tiene capacidades de procesamiento de datos en tiempo real, especialmente en la ingestión en tiempo real, lo que ayuda a las empresas a obtener información inmediata y tomar decisiones oportunas.
• La ingestión de datos es flexible; puede manejar una amplia variedad de tipos y fuentes de datos y adaptarse a diferentes casos de uso.
• Las herramientas y plataformas modernas de ingestión de datos son lo suficientemente escalables como para manejar grandes volúmenes de datos.
• Mayor disponibilidad de datos y menor latencia, ya que la ingestión de datos asegura que los datos de diversas fuentes estén disponibles de inmediato para su posterior procesamiento y análisis.

Desventajas

• La ingestión directa puede resultar en errores o inconsistencias si no se administra correctamente, lo que puede llevar a posibles problemas de calidad de datos.
• La gestión de la ingestión de datos desde muchas fuentes puede volverse compleja y requerir herramientas y conocimientos especializados.
• La ingestión de datos en tiempo real en particular puede consumir muchos recursos, lo que puede llevar a costos más altos.
• Si no se aseguran correctamente, la ingestión de datos desde fuentes externas puede introducir vulnerabilidades de seguridad.

Beneficios y desventajas de ETL

Beneficios

• El sistema de destino a menudo tiene datos de alta calidad, ya que la fase de transformación limpia, estandariza y enriquece los datos.
• Los procesos ETL aseguran que los datos de múltiples fuentes sean consistentes y unificados para proporcionar una única fuente de verdad.
• Los datos se optimizan para inteligencia empresarial y análisis una vez que se cargan en un almacén de datos después de ETL.
• Los procesos ETL pueden almacenar datos históricos, lo que permite a las empresas realizar análisis de tendencias para informar sus decisiones estratégicas a largo plazo.

Desventajas

• Los procesos ETL, especialmente ETL por lotes, introducen latencia ya que los datos no están disponibles para análisis en tiempo real.
• Diseñar y mantener flujos de trabajo de ETL puede requerir herramientas y habilidades especializadas, ya que pueden ser complejos.
• ETL, especialmente la fase de transformación, puede ser intensivo en recursos computacionales, requiriendo una infraestructura robusta.
• El enfoque tradicional de ETL puede ser rígido y puede que no se adapte rápidamente a los cambios en los sistemas fuente o los requisitos empresariales.

¿Cómo se diferencian la ingestión de datos y ETL?

A pesar de sus diferentes objetivos, la ingestión de datos y ETL comparten muchas similitudes. De hecho, algunas personas consideran ETL como un tipo de ingestión de datos, aunque incluye más pasos que simplemente recopilar y mover información.

Además, la ingestión de datos y ETL pueden respaldar una seguridad en la nube más sólida, agregando capas adicionales de precisión y protección a los conjuntos de datos a medida que se mueven y se transforman en la nube. Estos procesos también mejoran el conocimiento general de los datos y la alfabetización de una organización, ya que se toman el tiempo para mover y cambiar meticulosamente los datos al formato adecuado. Como resultado de los proyectos de ingestión de datos o ETL, es probable que estos equipos identifiquen nuevas oportunidades de seguridad de datos que necesiten aprovechar.

Finalmente, existen software de asistencia disponibles tanto para los procesos de ingestión de datos como para ETL. Aunque algunas soluciones están estrictamente diseñadas para uno u otro, la superposición en lo que hacen estos procesos significa que muchos productos de ingestión de datos realizan algunos o todos los pasos de ETL.

¿Es posible usar la ingestión de datos y ETL juntos?

Muchas empresas utilizan simultáneamente estrategias de ingestión de datos y ETL. Cómo y cuándo lo hacen depende en gran medida de la cantidad de información que deban manejar y si tienen infraestructura existente para ayudar en el proyecto. Por ejemplo, si una empresa no tiene un almacén de datos o un lago de datos, probablemente no sea el mejor momento para que se concentre en desarrollar una estrategia de ETL.

Uno de los principales beneficios de la ingestión de datos es que no requiere que una empresa pase por una transformación operativa antes de comenzar el proceso. Lo principal en lo que las empresas deben concentrarse es en extraer datos de fuentes confiables.

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Sin embargo, al perseguir ETL como una estrategia de gestión de datos, las organizaciones pueden necesitar expandir su infraestructura actual, contratar más miembros del equipo y adquirir herramientas adicionales. En comparación, la ingestión de datos es una tarea relativamente sencilla.

Comenzar con la ingestión de datos y ETL

Las empresas deben evaluar sus prioridades de datos antes de decidir cuándo y cómo utilizar la ingestión de datos y/o ETL. Los profesionales de datos deben cuestionar cómo la ingestión de datos y ETL apoyan los objetivos a corto y largo plazo para utilizar datos en una organización.

Lo más importante a tener en cuenta es que ni la ingestión de datos ni ETL son siempre la mejor opción universal para cada proyecto de datos. Por eso es común que las empresas los utilicen en conjunto.

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