El acrónimo ETL significa Extracción, Transformación y Carga, por sus siglas en inglés. Los 3 pasos del proceso por el cual preparamos datos para su transformación en información útil.

Normalmente aplica a las tecnologías involucradas en la lectura de datos de diversas fuentes dentro de nuestra empresa, para su transformación o adaptación a un formato estandarizado, el cual se carga posteriormente en una base de datos única que acumule dicha información segmentada por áreas de negocio.

La implementación de procesos ETL ha sido extremadamente útil para muchas empresas, ya que en todas partes acumulamos y manejamos cantidades cada vez mayores de datos que analizados de forma periódica proveen de un profundo entendimiento de nuestro negocio.

A menudo esta información se produce y almacena en fuentes heterogéneas, como la base de datos del ERP, datos comerciales del CRM o información proveniente de nuestras cadenas de producción y distribución. Esto crea la necesidad de transformar la información en un formato común para facilitar la consulta y el análisis. Aquí es donde las ETLs entran en acción.

Durante los últimos años el número de empresas que ofrecen herramientas de análisis de negocio auto administradas como PowerBI, Data Studio, Tableau ha crecido exponencialmente, junto a la necesidad de las empresas de tomar decisiones informadas con mayor velocidad en base a datos. Todo esto a la vez que se intenta no depender de equipos de IT. No obstante, el problema de extraer y transformar datos mediante complejas ETLs para su posterior representación en estas herramientas sigue existiendo, sin información homogénea y limpia no hay análisis posible.

Las ETLs como clave para la integración de datos

Lo habitual es que miremos internamente y busquemos en nuestro talento humano especializado en informática, especialmente los equipos de IT y desarrollo de software, a los encargados de la generación y primeras etapas de la agregación de nuestros datos.

Sin embargo, hoy en día los equipos dedicados de IT y desarrollo están más ocupados que nunca debido a la gran velocidad que han adquirido los negocios, en gran parte por la implementación de nuevas tecnologías. Esto a menudo provoca que la atención dedicada al mantenimiento de los procesos de ETLs, cambios en los mismos, integración de nuevas fuentes de datos y otros requerimientos se vean a menudo mermadas.

La gran cantidad de empresas que hoy en día lidian con migraciones complejas de datos es mayor que nunca. Multitud de factores intervienen en la complejidad añadida a estos procesos, entre los cuales cabe destacar la adaptación de gran parte de los servicios y recursos informáticos de muchas empresas a entornos administrados cloud, cambiando la naturaleza de los equipos tradicionales de IT, así como la proliferación de nuevos dispositivos que producen y consumen enormes cantidades de datos.

Cuando las empresas se encuentran gestionando estas grandes cantidades de datos, también conocido como Big Data, siempre se espera tener analítica disponible en tiempo real, o lo más cercano posible, con la intención de tomar las decisiones más acertadas basadas en datos.

Esto a menudo significa que no se pueden permitir esperar a la ejecución en sistemas anticuados o que el trabajo se vea retrasado por que los equipos de IT y desarrollo, que a menudo van saturados con sus entregables y no son capaces de adecuar los procesos de ETL de manera ágil.

Las herramientas de ETL están diseñadas como soluciones abstractas a nivel profesional. Específicamente construidas para gestionar y escalar la ingesta de grandes cantidades de datos minimizando el riesgo de errores debido al tamaño del conjunto a procesar. Las mismas entregan información normalizada el tiempo más óptimo posible, dependiendo normalmente del tamaño y calidad de las fuentes de datos.

Conseguir los mismos resultados, velocidad y flexibilidad con una herramienta implementada internamente requiere una apuesta de desarrollo importante por parte de la empresa, un alto nivel de experiencia en el equipo y esfuerzos en el control de calidad del entregable, lo cual en última instancia supone un esfuerzo más grande que simplemente optar por contratar un servicio que se encargue específicamente de esta parte del problema de manera aislada.

Como la integración de datos es una parte esencial de cualquier proyecto de BI, aprovechar las capacidades de un servicio ETL nos ahorrará tiempo, esfuerzos y dinero, sin comprometer la flexibilidad y la escalabilidad necesarias para la integración de datos nuevos y existentes. Las herramientas ETL son, por tanto, esenciales para la integridad de los datos que luego se utilizarán en la toma de decisiones y la elaboración de informes. Es por eso que desde DigitalTack queremos ayudar a aprovechar todas las ventajas que una herramienta ETL moderna le brinda a su negocio, en la forma de ETL como servicio junto con nuestra implementación personalizada de software.

Los puntos claves del proceso ETL

El proceso ETL como su sigla representa, incluye los tres pasos que la conforman: extracción, transformación y carga (también se puede alterar el orden según criterios de arquitectura, diferencias entre ETL y ELT)

Extracción

El primer punto es la extracción lo que implica conectarse a las fuentes de datos y recoger la información necesaria. El objetivo del proceso de extracción es obtener dicha información de manera ordenada y consumiendo el menor número de recursos en el proceso, intentando evitar así sobrecargas debidas a la lectura, impacto en los tiempos de respuesta o bloqueos.

Transformación

En segundo lugar, la transformación se compone de la ejecución de una serie de algoritmos o funciones que aplicarán las reglas necesarias para convertir los datos extraídos en un formato normalizado para facilitar su agregación y análisis. Al finalizar este paso, los datos estarían preparados y limpios para su carga en la base de datos destino. Este proceso es el que se ve más afectado por el volúmen del conjunto de datos y la complejidad del mismo, siendo posible que en algunos casos la ejecución pueda ser desde casi a tiempo real a tardar varios días.

Carga

Finalmente, el paso de carga  importará los datos extraídos y en este punto limpios en una base de datos especializada para la agregación y consulta masiva de datos o Data Warehouse. Dependiendo de los requerimientos de negocio, dichos datos pueden mantenerse actualizados a intervalos regulares por sobreescritura o acumularse para generar un histórico de información. La regularidad y el tamaño de las actualizaciones del Data Warehouse varían dependiendo de los recursos disponibles y de otras necesidades del negocio.