¿Por qué son importantes las ETLs?
Ahora que muchas empresas están migrando sus servicios e infraestructura a entornos cloud se preguntan, ¿por qué necesitamos una ETL?, ¿sigue siendo algo relevante? (Si quieres saber qué son las ETLs con más profundidad, consulta este enlace)
La respuesta es que sí, definitivamente. Los procesos ETL tienen muchos beneficios para el negocio más allá de lo que representa el acrónimo, extraer, transformar (limpiar) y cargar datos de punto A (fuente) a punto B (destino).
- Contexto: Nos ayuda a conseguir un profundo conocimiento histórico de nuestros datos
- Consolidación: Nos permite normalizar los datos para facilitar su análisis y consulta
- Productividad: Aligera la necesidad de programar manualmente tareas fácilmente repetibles / reutilizables
- Precisión: Mejora la precisión de los datos y métricas que muchas empresas necesitan para superar estándares de calidad o cumplimiento de regulaciones
La razón por la que las empresas necesitan ETLs alojadas en entornos cloud es realmente la misma que en el caso de los Data Warehouse. Los datos necesitan ser transportados a estos almacenes centralizados, cada vez desde más fuentes, normalmente heterogéneas.
Estos silos de datos necesitan ser transformados en formatos normalizados mejor preparados para su análisis. La ETL nos ayuda a preparar dichos datos para su rápida recopilación y por tanto análisis en forma de información útil. Es el primer paso para poder utilizar herramientas de inteligencia de negocio, como programas de visualización de métricas o aplicaciones satélite personalizadas. De no ser por esta metodología, nuestros datos estarían apilandose, sin obtener mayor información de ellos en nuestros servidores.
La era de la infraestructura Cloud
La cantidad de datos que generamos y recogemos continúa creciendo a ritmo exponencial. Cada vez tenemos más cantidad de sofisticadas herramientas que nos permiten obtener datos a tiempo real para entender nuestro negocio y a nuestros clientes.
La infraestructura tradicional de almacenamiento de datos no escala eficientemente cuando se trata de almacenar y procesar esa cantidad de datos, al menos no de una manera rentable, en el menor tiempo posible. Si queremos ejecutar análisis, a veces complejos a muy alta velocidad para obtener información de nuestros datos, las soluciones cloud son aquellas que nos los permitirán con mayor facilidad.
Almacenes de datos o Data Warehouse alojados en cloud como Amazon RedShift, Snowflake o Google BigQuery pueden escalar virtualmente infinito para acomodar prácticamente cualquier necesidad de datos, no importa cuán grande sea. Un Data Warehouse cloud también soporta procesamiento paralelo masivo, lo cual nos permite coordinar grandes cargas de trabajo y escalar los clusters horizontalmente (creación de más nodos para acomodar una carga concreta). Los servidores tradicionales simplemente no alcanzan a cumplir estos requisitos de velocidad y escalabilidad.
El cloud cambia la forma en la que trabajamos nuestros datos y cómo definimos los procesos de ETLs para aprovechar al máximo la escalabilidad y rentabilidad que nos provee.