Procesa exitosamente tus datos gracias al ETL

por Osyeilin González, el 16/2/21
Procesa exitosamente tus datos gracias al ETL

ETL, tres letras que abarcan un concepto bastante sencillo: la integración de datos procedentes de múltiples fuentes.

Seguramente, cuando has pensado en cómo mejorar el sistema de información de tu organización, te has encontrado con el ETL (Extract-Transform-Load), o en español Extraer-Transformar-Cargar. De ello surgen algunas preguntas: ¿Cómo funciona?, ¿puedo hacerlo con los recursos que tengo a la mano?, ¿cuál será la herramienta ETL más útil y satisfactoria para realizar este proceso de integración?

Es así como aparece la necesidad de comprender mejor el concepto de ETL y sus diferentes fases.

¿Qué es un ETL?

Este acrónimo proviene de las siglas en inglés Extract-Transform-Load (Extraer - Transformar - Cargar). Caracteriza la secuencia de 3 operaciones esenciales de integración de datos a un Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD o DBMS en inglés).

Una solución ETL es, por lo tanto, un conjunto de herramientas y máquinas que sirven de interfaz entre las fuentes y el destino.

ETL proceso

© Talend

Etapas del proceso ETL

1. E de Extract (Extraer)

Este paso consiste en la extracción de los datos de tus sistemas de almacenamiento: ya sea que tengan su origen en un ERP, en un SGBD o en archivos planos.

2. T de Transform (Transformar)

Corresponde a la transformación de los datos. Para esto, los datos son:

  • revisados,
  • re formateados,
  • limpiados de sus duplicados,
  • puestos en anonimato,
  • mejorados.

3. L de Load (Cargar)

Por último, los datos se cargan en el almacén de datos, o Data warehouse, donde están disponibles para diversas herramientas, como la minería de datos (Data mining) o el procesamiento analítico en línea (OLAP - OnLine Analytical Processing).

Dependiendo de la historia y la estructura de tu sistema de información y de la diversidad de tu negocio, este proceso puede ser relativamente sencillo, o puede representar un verdadero desafío. A menudo, es aquí donde radica la importancia de escoger correctamente un Agente Intermedio (o middleware) ETL.

Listado de herramientas ETL

Existe una enorme variedad de herramientas ETL. A continuación, te presentamos una clasificación resumida de las opciones en el mercado:

Herramienta ETLEjemplos de ETL
Los gigantes de la industria
  • Informatica Powercenter - el ETL por excelencia.
  • IBM Infosphere Datastage - Gigante de la información.
  • SAP Data Services - consolidado entre los ERP y Business Intelligence.
  • Microsoft SSIS - con un pie en la nube Azure.
  • Oracle Data Integrator - ETL por excelencia.
Los recién llegados
  • Qlik Replicate - integración por Business Intelligence.
  • Denodo - la virtualización de la data.
Los ETL open source
  • Talend Open Studio for Data Integration - ETL y ELT al mismo tiempo.
  • TIBCO Jaspersoft - ETL y Reporting.
  • Pentaho Data Integration.
Cloud based y No-code
  • Xplenty - Orientation Cloud y especialización en Salesforce.
  • Skyvia - No-code y BigData.
  • Hevo - No-code y BigData.

¿ETL o ELT?

Seguramente te has dado cuenta que el Big Data y la Nube han revolucionado el enfoque de la información, su utilidad y su monetización en la web. Una vez más, los ETL utilizan todas las armas necesarias para integrarse con estos sistemas hiperescalables.

Pero la tarea no es fácil, y si tu empresa ha tenido un crecimiento exponencial de sus datos, posiblemente has enfrentado algunos de los inconvenientes de procesarlos mediante ETL.

Esto ha dado un nuevo impulso al ELT - Extract Load Transform (Extraer- Cargar- Transformar). Un proceso relativamente más moderno y que es posible gracias a los nuevos servidores con tecnología cloud based. El proceso ELT funciona de la siguiente manera:

  1. La información se almacena en bruto,
  2. luego se transforma,
  3. y finalmente se pone a disposición.

De esta forma, se saca provecho de la plataforma de alojamiento de datos en lugar de los servidores intermedios.

Por lo tanto, el ELT, unido a un Data lake altamente escalable, tiene la virtud de resguardar la información en bruto, lo cual representa volúmenes considerables. La información se intercambia casi en tiempo real, sin ninguna especificación de transformación, lista para ser explorada por los expertos en Data Science. De ahí, obtendrán nuevos conocimientos, dando lugar a nuevas necesidades y, en última instancia, a nuevos beneficios.

Hoy en día, los mundos de ETL y ELT sólo pueden converger, ya sea por la existencia de herramientas capaces de hibridarse o por la llegada de conceptos como la virtualización de datos.

ETL vs ELT

© Xplenty

Las ventajas de ETL para tu empresa

Estas son algunas de las principales ventajas de implementar una herramienta ETL en tu empresa y gestionar la información de manera que puedas optimizar el valor de tu data:

  • Un mayor nivel de integración, control e intercambio de datos gracias a la evolución de la arquitectura informática de tu empresa.
  • Una mejor respuesta a las diferentes necesidades de los empleados:
    • necesidades internas: dar vida a la empresa permitiendo la comunicación de información homogénea entre departamentos para responder a la actividad de la mejor manera posible;
    • necesidades externas: optimizar los intercambios con los socios (proveedores, clientes, grupos competitivos), cumplir con los requisitos administrativos (declaraciones administrativas, auditorías, RGPD), etc.
  • La limpieza y el formateo de la cantidad de información generada a través de los procesos, el software y las máquinas utilizadas por los colaboradores.
  • Una optimización de la arquitectura, por lo general on-premise, para luego cargar la información en la base de datos, una vez que su formato ha sido adaptado a la necesidad especificada para:
    • producir información optimizada y de alta calidad que pueda utilizarse rápidamente en la elaboración de informes operativos o analizada para la toma de decisiones,
    • maximizar el uso de la infraestructura de almacenamiento,
    • cumplir con los requisitos de seguridad, como la anonimización de los datos.

Ejemplo de ETL

El caso más claro es la creación de un Data warehouse. Es decir, un receptáculo para los datos de toda la empresa de forma propia y capaz de ser devueltos a diferentes consumidores, analistas, auditores u otros sistemas.

Este almacén puede proporcionar a cada departamento un Datamart adaptado a sus necesidades específicas de análisis e información. Se basará en gran medida en sus propios datos, pero no exclusivamente. De hecho, el mayor valor añadido vendrá del enriquecimiento de estos datos por parte de los demás sistemas de la empresa.

En términos más generales, el ETL puede ser útil para cualquier necesidad de intercambio de datos, ya sea puntual o recurrente. Por ejemplo:

  • la migración de los sistemas operativos,
  • intercambios con socios u organismos reguladores,
  • o incluso un sistema de archivo, de copia de seguridad o de redundancia.

Por último, las soluciones ETL se enriquecen continuamente para integrar funcionalidades que a veces se consideran secundarias. Pueden incluir la supervisión de los intercambios y flujo de información, la gestión de la calidad y el seguimiento de la información, o incluso el suministro de información por parte del ESB (o Bus de Servicio Empresarial).

Las herramientas de ETL, desde las soluciones "gratuitas" open source hasta las más caras, todas responden al menos a estos problemas básicos:

  • Ingesta de información de varios sistemas.
  • Limpieza de la información para luego homogeneizarla.
  • Información a la disposición de los usuarios.

Pero cada una de las herramientas también tiene sus especificidades para ajustarse con la mayor precisión posible a sus usuarios. Desde las soluciones históricamente más completas hasta las "no-code", pasando por los especialistas en la nube, el universo ETL está lleno de grandes opciones. Es cuestión de probar cuál se adapta mejor a tus necesidades.