ETL

¿Qué es ETL?

Extraer, transformar, cargar (mejor conocido como ETL, por sus siglas en inglés) es un proceso de integración de datos que se utiliza para copiar, combinar
y convertir datos a partir de diferentes fuentes y formatos, y cargarlos en un nuevo destino, como un almacén de datos o
un lago de datos. Una vez allí, los datos se pueden analizar para ayudar a impulsar decisiones comerciales.

ELT (Extraer, cargar,
transformar) es similar, pero los datos se transforman después de que se cargan en el nuevo destino.

¿Por qué es importante ETL?

La capacidad de ETL para extraer e integrar datos desde una variedad de sistemas de origen (incluidos datos del cliente, geoespaciales
y demográficos) implica menos carga sobre el equipo de TI y más oportunidades para una analítica de autoservicio.

ETL es una parte vital para cualquier
estrategia de administración de datos y se utiliza a menudo para migrar datos en el caso de una adquisición o actualización de sistemas. A la vez que
permite que las empresas reaccionen rápidamente, también proporciona una vista histórica que pone los datos en contexto.

Cómo funciona ETL

ETL es una manera fácil, accesible y automatizada de agregar datos diversos, ya sea en formatos diferentes o desde
distintos sistemas o fuentes de datos, y prepararlos para el análisis.

Una parte clave del proceso,
la gobernanza de datos, describe las políticas y los procedimientos relacionados con el manejo de los datos. Esto incluye infraestructura
y tecnología, además de las personas responsables de supervisar todo el proceso. La gobernanza de datos es crucial para
las empresas porque da lugar a datos más confiables, costos reducidos, una única fuente fidedigna y cumplimiento normativo, legal
e industrial.

Extraer: la extracción automatizada de datos mejora la eficiencia y proporciona insights valiosos más rápido. Durante el proceso de extracción, se extraen datos estructurados y no estructurados a partir de varias fuentes y, probablemente, en varios formatos (JSON, XML, bases de datos no relacionales, sitios web desechados, etc.). Antes de extraer los datos, valida su exactitud y calidad para asegurarte de que cualquier análisis posterior sea sensato; esto es especialmente importante cuando se trata de sistemas heredados y datos externos.

 

Transformar: La transformación de datos reúne datos en diferentes formatos y los almacena en los formatos necesarios para que puedan usarse en toda una organización. Para que esto sea exitoso, se deben considerar los requisitos técnicos del destino objetivo y las necesidades de los usuarios. Esto podría significar comprobar qué conjuntos de caracteres son compatibles con el sistema, qué tipo de codificación utiliza el almacén o la creación de un nuevo valor relevante para un análisis específico. La limpieza de datos es otro paso vital para la transformación e incluye la eliminación de duplicados, valores nulos no deseados y espacios en blanco, y modificar el tipo y el tamaño de los datos.

 

Cargar: La carga implica la escritura de datos transformados en su ubicación de almacenamiento, ya sea un almacén de datos o un lago de datos, de forma local o en la nube. Con un proceso ETL recurrente, como el almacenamiento de detalles de nuevos empleados, las empresas pueden optar por sobrescribir información existente o agregar nuevos datos con una marca de tiempo. Una vez cargados, asegúrate de que se migraron todos los datos y comprueba si hay errores para verificar la calidad de estos.

El futuro de ETL

Las herramientas de ETL tradicionales, las cuales dependen de SQL, codificación manual y expertos de TI,
generan un entorno rígido en silos que evita la velocidad y la eficiencia. A medida que las necesidades comerciales cambian, los datos
(y la capacidad de analizarlos de manera rápida y precisa) son más importantes que nunca. Los programas modernos
de ETL permiten la Automatización de procesos analíticos (APA), una manera más eficiente de transformar datos sin procesar desde diferentes
fuentes en insights valiosos que impulsen las decisiones.

Introducción a ETL

Un programa ETL bien ajustado puede permitir una toma de decisiones más rápida y mejor fundamentada. Alteryx Analytics Automation permite que
el proceso de ETL sea fácil, auditable y eficiente, y su interfaz de arrastrar y soltar de código simple y sin código implica que cualquiera puede
usarlo.

La flexibilidad de la plataforma Alteryx permite a las empresas lo siguiente:

• Extraer datos desde varias fuentes como Snowflake, Tableau, Azure y AWS mediante la herramienta Datos de entrada o conectores prefabricados. La API abierta también permite a los usuarios crear sus propias conexiones de API
• Transformar datos dispares y desordenados mediante un conjunto de herramientas de automatización de tipo arrastrar y soltar como Filtrar, Limpieza de datos y Resumir
• Recibir una potente analítica predictiva, espacial y estadística
• Cargar datos en su destino objetivo mediante las herramientas Datos de salida o Escribir datos en-BD, un proceso que puede ser fácil de reproducir