Comprensión de los procesos ETL

Cuando hablamos de Almacenes de datos e Inteligencia empresarial, es muy probable que también hablemos de ETL. Es un acrónimo (del inglés: Extraer, transformar y cargar, es decir, Extracción, Transformación y Carga) que nombra un proceso que tiene como objetivo facilitar los flujos dentro de un Data Warehouse.

Acceda a nuestra publicación anterior sobre Data Warehouse.

Los datos son un activo muy valioso de una organización. Sin embargo, es relativamente común ver empresas “perdidas” frente al gran volumen de información. Esto se debe a varios factores, además del volumen en sí. Uno de los factores es la presencia de datos de diferentes bases y diferentes fuentes.

¿Cómo analizar un conjunto de datos de diferentes sistemas, que tienen su propia lógica de funcionamiento?

Es en este sentido que ETL puede ayudar. Para entender qué es ETL, necesitamos entender los tres pilares que lo sustentan (extracción - transformación - carga):

• Extraer
  
  Significa obtener datos de su fuente original, que puede ser variada, como bases de datos, aplicaciones, ERP's, CRM's, etc. Una vez que estos datos se extraen correctamente de sus fuentes, es hora de ... 

• Para transformar
  
  Donde básicamente hay un proceso de "limpieza" de los datos, eliminando duplicaciones, combinándolos, creando diferentes reglas condicionales y todos los elementos necesarios para que los datos de diferentes fuentes "hablen el mismo idioma", es decir, sigan el mismo flujo y tienen las mismas reglas.

• carregar
  
  Una vez extraídos y organizados correctamente estos datos, es el momento de cargarlos en su nuevo destino, es decir, en una base de datos para recibirlos.

Créditos de imagen: Grazitti Interactive

El proceso ETL

Por lo general, una herramienta ETL realiza estos tres pasos y es un proceso muy importante para garantizar que los datos necesarios para los informes y el análisis estén completos, indexados y sean utilizables. ETL incluso puede ayudar en la dinámica del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Con la popularización de las herramientas basadas en la nube, donde supuestamente no hay necesidad de almacenes de datos, preguntas como: "Aunque nuestra empresa está en la nube, ¿ETL sigue siendo importante?" La respuesta es sí, después de todo, ETL ofrece varios beneficios comerciales que van más allá de la simple extracción, limpieza y entrega de datos del punto A al punto B, como por ejemplo:

• Contexto: ayuda a las empresas a obtener un contexto histórico profundo a partir de sus propios datos; 

• Consolidación: proporciona una vista consolidada de datos, en un solo lugar, para análisis e informes más prácticos e intuitivos; 

• Precisión: mejora considerablemente los índices de precisión de los datos, asegurando el cumplimiento de los procesos de auditoría a los que están sometidas muchas empresas para lograr los certificados y estándares de calidad internacionales.

¿Cómo funciona ETL?

A pesar de tener diferentes usos y aplicaciones, de forma tradicional, una herramienta ETL extrae datos de una o varias bases de datos transaccionales, conocida como OLTP (Online Transaction Processing).

Las aplicaciones OLTP suelen contener un gran volumen de datos transaccionales que, aunque tiene valor en el día a día de las empresas, no resulta muy útil para BI si no se transforma e integra.

En este sentido, la herramienta ETL transforma los datos, limpiándolos, uniéndolos y optimizándolos para su análisis.

Luego, la herramienta carga los datos en una base de datos del Sistema de soporte de decisiones (DSS) o Sistema de soporte de decisiones, donde los equipos de BI pueden ejecutar consultas y presentar resultados e informes a los ejecutivos de la empresa para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas.

Además del uso convencional (migrar datos de forma ordenada a Data Warehouses), las herramientas ETL se han utilizado en diferentes contextos, como Machine Learning, Inteligencia Artificial, Marketing, Migración a Cloud, entre otros.

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