Qué es ETL y cómo funciona Herramientas principales para la gestión de datos

Si estás considerando una carrera en administración de datos o eres un profesional no especializado en datos que se está preparando para un proyecto de migración de datos, deberás familiarizarte con ETL, o extracción, transformación y carga.

El proceso de ETL mueve datos desde su origen hacia otro sistema o base de datos donde se pueden utilizar para análisis y toma de decisiones. En esta breve guía sobre ETL, aprenderás más sobre cómo funciona, el impacto que puede tener en las operaciones empresariales y las mejores herramientas de ETL que se deben considerar utilizar en tu negocio.

Índice:

• Definición de ETL
• ¿Cómo funciona ETL?
• Mejores herramientas de ETL

Definición de ETL

ETL es un proceso en proyectos de migración de datos que implica extraer datos de su fuente original, transformarlos en un formato adecuado para la base de datos de destino y cargarlos en la ubicación final. ETL es vital para garantizar resultados precisos y eficientes en la migración de datos, ya que permite a las organizaciones convertir todos sus datos existentes en formatos más fáciles de administrar, analizar y manipular.

¿Cómo funciona ETL?

El proceso de tres pasos de ETL es una pieza crucial en proyectos de migración de datos. Así es cómo funciona, desglosado en cada uno de sus tres componentes principales:

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Paso uno: Extracción

El paso de extracción es la primera parte de ETL. Implica recopilar datos relevantes de diversas fuentes, ya sean homogéneas o heterogéneas. Estas fuentes de datos pueden utilizar diferentes formatos, como bases de datos relacionales, XML, JSON, archivos planos, IMS y VSAM, u cualquier otro formato obtenido de fuentes externas mediante web scraping o screen scraping.

En muchas soluciones, podría ser posible transmitir directamente estas fuentes de datos a la base de datos de destino en algunos casos cuando no se requiere un almacenamiento de datos intermedio. A lo largo de este paso, los profesionales de datos deben evaluar todos los datos extraídos en términos de precisión y coherencia con los demás conjuntos de datos.

Paso dos: Transformación

Una vez que se extraen los datos, el siguiente paso del proceso de ETL es la transformación. Las transformaciones son un conjunto de reglas o funciones aplicadas a los datos extraídos para prepararlos para la carga en un destino final. Las transformaciones también se pueden aplicar como mecanismos de limpieza de datos, garantizando que solo se transfiera datos limpios a su destino final.

Las transformaciones pueden ser complicadas y complejas porque pueden requerir que diferentes sistemas se comuniquen entre sí. Esto significa que podrían surgir problemas de compatibilidad, por ejemplo, al considerar conjuntos de caracteres que pueden estar disponibles en un sistema pero no en otro.

Es posible que se necesiten múltiples transformaciones para cumplir con las necesidades empresariales y técnicas de un almacén de datos o servidor específico. Algunos ejemplos de tipos de transformaciones incluyen:

• Codificación de valores de texto libre: Mapear "Femenino" a "F"
• Elegir cargar solo columnas específicas: Seleccionar solo "Nombre" y "Dirección" de una fila
• Normalizar datos: Unir nombres y apellidos en una columna llamada "Nombre"
• Ordenar datos: Ordenar los ID de clientes en orden ascendente o descendente
• Obtener nuevos valores calculados: Calcular el promedio de productos vendidos por cliente
• Pivote y transpuesta de datos: Convertir columnas en filas

Paso tres: Carga

El último paso de ETL es cargar la información transformada en su destino final. La carga puede implicar un activo tan sencillo como un solo archivo o tan complejo como un almacén de datos.

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Este proceso puede variar ampliamente dependiendo de los requisitos de cada organización y sus proyectos de migración de datos.

Mejores herramientas de ETL

Las herramientas de ETL se utilizan para migrar datos de un sistema a otro, ya sea un sistema de gestión de bases de datos, un almacén de datos o incluso un sistema de almacenamiento externo. Estas herramientas pueden ejecutarse en la nube o en las instalaciones y a menudo vienen con una interfaz que crea un flujo de trabajo visual al realizar diversos procesos de extracción, transformación y carga. Además, su versatilidad permite analizar, limpiar y (re)estructurar conjuntos de datos, lo que las hace invaluables en la mayoría de las industrias en la actualidad.

Con muchas opciones disponibles en el mercado, las organizaciones pueden seleccionar una herramienta de ETL que se adapte a sus necesidades en términos de capacidad y complejidad. A continuación, presentamos nuestras cinco mejores opciones para herramientas de ETL basadas en la nube, en las instalaciones y híbridas, y de código abierto.

AWS Glue

AWS Glue es una sólida opción de ETL en la nube para empresas que ya están familiarizadas con bases de datos SQL y servicios de almacenamiento de Amazon. Es lo suficientemente potente como para limpiar, validar, organizar y cargar datos de diversas fuentes, como datos en streaming y datos de clics, así como realizar trabajos de procesamiento con Scala o Python.

Los trabajos se pueden programar de forma regular o cuando haya nuevos datos disponibles. Los trabajos también se gestionan a través de AWS Glue, lo que permite a las empresas escalar hacia arriba o hacia abajo según sea necesario, lo que a su vez les permite operar con máxima eficiencia. Además, al integrarse por completo con otros sistemas y procesos de AWS, esta herramienta simplifica aún más el proceso de ETL al unificar operaciones previamente desconectadas en múltiples plataformas.

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Azure Data Factory

Con una impresionante gama de funciones, Azure Data Factory es una herramienta basada en la nube de pago por uso que puede escalar rápidamente el procesamiento y almacenamiento de ETL para satisfacer las necesidades de datos de las empresas. Los usuarios se benefician de una interfaz gráfica sin código para tareas sencillas y una opción basada en código para profesionales de datos.

Con su amplia gama de conectores, que incluyen AWS, DB2, MongoDB, Oracle, MySQL, SQL, SyBase, Salesforce y SAP, Azure Data Factory puede adaptarse a una variedad de objetivos de migración e integración de datos.

IBM DataStage

IBM DataStage es una potente herramienta de ETL que forma parte de la plataforma IBM Information Server. Utilizando un modelo cliente/servidor, permite la integración de datos desde múltiples fuentes en gran volumen y a través de diferentes plataformas, incluyendo Intel, UNIX, Linux o incluso mainframes de IBM.

Una impresionante gama de características incluye gestión extendida de metadatos, conectividad empresarial y capacidades de framework paralelo de alto rendimiento. Por lo tanto, IBM DataStage es adecuado para grandes empresas que ejecutan varios servicios en la nube y empresas con centros de datos en las instalaciones que desean maximizar sus capacidades de ETL.

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Talend Open Studio

Talend Open Studio es una herramienta de código abierto y fácil de usar con una interfaz gráfica de usuario que facilita las conexiones de datos y aplicaciones. Viene con una biblioteca de más de 900 conectores, lo que permite a los usuarios acceder a datos corporativos desde fuentes como Excel, Dropbox, Oracle, Salesforce y Microsoft Dynamics.

Además, puede manejar muchas formas de datos estructurados o no estructurados de bases de datos relacionales y aplicaciones de software. Los profesionales de datos pueden utilizar Talend Open Studio con plataformas locales, en la nube y multicloud, por lo que está bien equipado para empresas que trabajan en modos de computación híbrida. Al implementar un proceso de ETL efectivo, los profesionales no especializados en datos y los profesionales de gestión de datos menos experimentados pueden garantizar una transición exitosa entre bases de datos sin errores ni inconsistencias.

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