ETL es el proceso utilizado 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.
¿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.
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