¿Qué es un ETL?

EL ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es un proceso de integración de datos que permite la transferencia de datos en bruto desde un sistema fuente, la preparación de los datos para un uso apropiado y el envío de los datos a una base de datos específica. Antes de que los datos sean enviados, estos son transformados en un servidor intermedio.

ETL: definición

El proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar) permite extraer los datos en bruto de la base de datos, reconstruirlos y finalmente cargarlos en un almacén de datos. El ETL ha existido durante varios años, pero ha evolucionado considerablemente para satisfacer las nuevas demandas asociadas con el auge de la nube, el software como servicio (SaaS) y el big data.

El ETL de hoy debe permitir el enriquecimiento de datos y manejar miles de millones de transacciones. También admite datos estructurados o no estructurados provenientes de diferentes fuentes (sitios web, nube).

El primer ETL apareció en los años 1970, cuando grandes empresas comenzaron a agregar y almacenar diferentes tipos de datos provenientes de múltiples fuentes. Se desarrollaron software de ETL para satisfacer la necesidad de integrar estos diversos datos. 

A lo largo del tiempo, el número de fuentes de datos y tipos de datos ha aumentado junto con el número de proveedores de ETL. Esto ha ayudado a mantener los precios bajos hasta que estas soluciones estuvieran disponibles para la mayoría de las empresas. Así, estas herramientas han contribuido a la aparición de empresas enfocadas en el “data-driven”.

¿Cómo funciona el ETL?

Como hemos visto anteriormente, el rol de una solución ETL es recoger los datos relevantes de varias fuentes, transformarlos para que sean compatibles con el Data Warehouse y finalmente cargarlos en la base de datos.

El funcionamiento del ETL se descompone en tres fases. La fase de Extracción, la fase de transformación y la fase de carga.

La extracción : El objetivo del ETL es producir datos limpios, accesibles y que puedan ser utilizados eficazmente en el análisis, la inteligencia de negocios o las operaciones comerciales. Los datos en bruto pueden ser extraídos de diversas fuentes. Específicamente: 

• Bases de datos existentes,

• Registros de actividad (tráfico de red, informes de errores, etc.),

• Comportamiento, rendimiento y anomalías de las aplicaciones,

• Eventos de seguridad.

Los datos extraídos pueden ser almacenados en ubicaciones como un data lake (herramienta que permite almacenar y conservar un gran volumen de datos en bruto por tiempo indefinido) o un EDD (Almacén De Datos). 

La transformación: La fase de transformación del proceso ETL es una de las operaciones más importantes. Esta fase consiste en aplicar a los datos en bruto las reglas internas de la empresa de manera que se cumplan los requisitos de informes. Los datos en bruto son limpiados y convertidos en formatos de informe apropiados (los datos no limpiados dificultan la aplicación de reglas de informe internas).

La carga : La última etapa del proceso ETL estándar consiste en cargar los datos extraídos y transformados en una nueva ubicación. En general, los almacenes de datos admiten dos modos de carga de datos: carga completa y carga incremental. 

El procesamiento ETL (ciclos de puntos o programas de ciclo) puede ser iniciado desde la línea de comando o desde la interfaz gráfica. Pero hay ciertos elementos a considerar. Por ejemplo, la gestión de excepciones puede ser un proceso muy tedioso. En muchos casos, la generación de extracciones de datos puede fallar si uno o más sistemas fallan. Datos incorrectos en un sistema  pueden afectar los datos extraídos de otro sistema. ¡Por lo tanto, la supervisión y el tratamiento de errores son tareas esenciales!

¿Para qué sirve el ETL?

El ETL tiene múltiples casos de uso. Su principal objetivo es transformar los datos para trasladarlos a un almacén de datos, pero también pueden ser utilizados para transferir datos de sistemas antiguos a sistemas modernos con diferentes formatos de datos. En la era del big data, de Internet de las cosas, de redes sociales, de video y de open data, el ETL también se adapta a los nuevos tipos de datos y fuentes.

ETL VS ELT:

En los últimos años, hemos sido testigos de la explosión de nuevos tipos de datos como el Big data. El crecimiento de estos diferentes tipos y volúmenes de datos ha complicado la arquitectura del almacén de datos, pero también ha hecho más tediosa la recolección de toda esta información. Uno de los desafíos para las empresas es la centralización de datos, aquí es donde interviene el ETL y también el ELT (Extraer, Cargar, Transformar) que se asemeja a una variación de este. Entonces, ¿en qué se diferencian estos dos procesos?

La diferencia radica esencialmente en tres puntos: 

• Un proceso diferente: En lo que respecta al ETL, la transformación se realiza en una zona de tránsito, por lo tanto, la carga se realiza solo después de la estructuración. En cambio, la transformación se llevará a cabo después de la carga durante el proceso ELT, ya que no hay un servidor intermedio, por eso los datos se cargan directamente en el almacén objetivo.

• Un modo de almacenamiento diferente: El ETL conserva todos los datos en un almacén de datos, pero no asegura el soporte de los data lakes, a diferencia del ELT que almacena los datos tanto en un EDD como en el data lake. Por lo tanto, presenta la ventaja de almacenar un mayor volumen de datos.

• La seguridad de los datos: La seguridad de los datos es un aspecto crucial en el tratamiento de datos. En este sentido, el ETL responde perfectamente ya que permite asegurar la seguridad de los intercambios a lo largo de la integración. Los datos personales permanecen anónimos y la gobernanza está asegurada en un servidor transitorio. A diferencia del ELT que no asegura este rol. En un proceso ELT, la falta de gobernanza puede ser la causa de lagunas de seguridad.

En resumen:

El ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es un proceso de integración de datos que permite transferir datos en bruto desde un sistema fuente, prepararlos para un uso adecuado y enviarlos a una base de datos específica. El ETL existe desde hace varios años y ha evolucionado para adaptarse a las nuevas demandas asociadas con el auge de la nube, el SaaS y el big data.

El proceso ETL se descompone en tres fases: la extracción, la transformación y la carga. El objetivo principal del ETL es producir datos limpios, accesibles y que puedan ser utilizados eficazmente en el análisis, la inteligencia de negocios o las operaciones comerciales. Los datos en bruto pueden ser extraídos de diversas fuentes, almacenados en ubicaciones como un data lake o un almacén de datos, y luego transformados aplicando las reglas internas de la empresa para satisfacer los requisitos de informes.

El ETL tiene múltiples casos de uso, incluida la transformación de datos para trasladarlos a un almacén de datos y la transferencia de datos de sistemas antiguos a sistemas modernos con diferentes formatos de datos.

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F.A.Q:

¿Qué es el ETL?

El ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es un proceso de integración de datos que permite la transferencia de datos en bruto desde un sistema fuente, la preparación de los datos para un uso adecuado y el envío de los datos a una base de datos específica.

¿Cómo funciona el ETL?

El proceso ETL se descompone en tres fases: la extracción, la transformación y la carga. La fase de extracción consiste en recoger los datos relevantes de varias fuentes. La fase de transformación consiste en aplicar a los datos en bruto las reglas internas de la empresa para satisfacer los requisitos de informes. La última etapa consiste en cargar los datos extraídos y transformados en una nueva ubicación, generalmente un almacén de datos.

¿Cuáles son los tipos de datos que pueden ser extraídos?

Los datos en bruto pueden ser extraídos de diversas fuentes, como bases de datos existentes, registros de actividad, aplicaciones, eventos de seguridad, etc.