Procesos ETL: qué son y por qué los necesitas

*Con la colaboración de Daniel Álvarez y Juan Luis Montoya.

Qué son los procesos ETL: definición

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load) son un conjunto de tareas para extraer (Extract) datos de orígenes de datos y transformarlos (Transform) con el fin de obtener información relevante para los distintos stakeholders, que han de consumirla a través de otros sistemas, herramientas o aplicaciones en los cuales los datos serán cargados (Load).

Los procesos ETL son muy importantes en empresas que tienen una gran cantidad de datos procedentes de muchas fuentes.

Ventajas

• Analizan grandes cantidades de datos de empresariales con más sencillez que con procesos manuales.
• Aumentan la productividad en la recopilación y uso de datos, que se recopilan desde varias fuentes con más facilidad.
• Al mismo tiempo, al automatizar procesos, reducen los posibles fallos humanos.
• Unificanf distintos orígenes de datos bajo un modelo capaz de proveer información de alta calidad que facilite la toma de decisiones de negocio
• Algunas soluciones no requieren contar con conocimientos técnicos, como saber escribir código, para ponerlas en funcionamiento. De esta forma, su manejo es más sencillo para algunos trabajadores.

Fases de un proceso ETL

Tres son las fases de un proceso ETL. Un buen diseño de todos los procesos internos reduce los fallos operacionales.

Extracción

Es la recopilación de datos de diversos orígenes y que pueden venir en formatos tan variados como archivos binarios, bases de datos relacionales, imágenes, etc. Por otra parte, proceden de diversos orígenes, tanto internos (por ejemplo, de un CRM que tenga la empresa, servidores, páginas web, resultados de campañas publicitarias…) como externos (bases de datos abiertas, ficheros de los clientes…).

Antes de pasar a la fase de transformación, es necesario garantizar unos estándares mínimos de calidad del dato que aseguren su integridad de cara a su transformación posterior. Asimismo, los datos se deben extraer de forma que no afecte a los sistemas o a los tiempos de respuesta en el trabajo.

Para evitar que el sistema se estropee, las operaciones masivas de extracción se pueden hacer en horas en las que el sistema se use menos.

Transformación

Es la modificación de los datos recopilados para tomar decisiones de utilidad con ellos. Si los datos son estructurados, son más fáciles de tratar. Si no son estructurados, hay que darles antes una estructura interna. En cualquier caso, los datos tienen que seguir las directrices de la empresa.

En esta fase tienen lugar tareas como filtrado de datos, limpieza, validación, combinación, clasificación… También se pueden ejecutar tareas de unificación como traducciones o conversiones de moneda, unidades de medida…

Carga

Una vez los datos se han transformado, se cargan, por ejemplo, en un Data Warehouse al que acceden los diferentes departamentos empresariales interesados o soluciones de analítica vinculadas. La frecuencia de carga depende del sistema.

En esta fase también se dan procesos de actualización para borrar o sustituir datos existentes.

En los procesos ETL participan diferentes profesionales de la empresa, como analistas o directivos. Puede haber tablas de almacenamiento provisional en las que mantener los datos de forma temporal antes de que se carguen en su localización final.

Por otra parte, las tareas se podrían realizar en paralelo. Es decir, que, mientras se filtran unos datos, se carguen otros previamente filtrados; y, al mismo tiempo, se extraen otros nuevos. Además, si cambian las necesidades de negocio, también cambia el Data Warehouse u otros momentos de los procesos.

Cinco pasos del proceso ETL

Hay quien divide las fases de los procesos ETL en cinco pasos, que serían: Extraer, Limpiar (para confirmar la calidad de los datos), Transformar, Cargar y Analizar.

Procesos ETL: ejemplos

Un ejemplo de uso de procesos ETL en varios departamentos corporativos lo podríamos ver en empresas del sector retail. Si el departamento de marketing tiene el correo electrónico de un cliente y el de ventas también el nombre y una dirección de envío, los datos se centralizarían y limpiarían en una sola base de datos para eliminar información duplicada.

Así, los procesos ETL sirven para transportar datos desde diversas fuentes para limpiarlos y darles el mismo formato. Una vez almacenados en el Data Warehouse, pueden analizarse o guardarse para otros procesos.

Otro ejemplo de uso de procesos ETL es migrar datos de aplicaciones antes de usar una nueva o actualizar la versión de la ya existente.

Cómo lo usamos en Plain

El equipo de Data de Plain Concepts conoce bien a fondo los procesos ETL.

Cuando un cliente como tú nos pide desarrollar una plataforma de datos, desarrollamos un ETL para agrupar todos los datos que tienes y enriquecer esa plataforma.

De este modo, centralizamos los datos en un solo lugar y serás consciente de todo el potencial que esconden estos, sin importar el lugar, formato o frecuencia con que necesites recogerlos.

Ya has comprobado las bondades de trabajar con procesos ETL. Si estás pensando en desplegar una nueva plataforma de datos para obtener todo el potencial de esta información, trabajamos contigo bajo este enfoque, con el fin de unificar en un solo lugar los recursos que te ayudarán a seguir impulsando tu negocio. Estás a solo un clic de empezar.