Automatización ETL: Optimiza Datos, Potencia Decisiones
El mercado de almacenamiento de datos está en auge y se proyecta que alcance casi 86.000 millones de dólares para 2032. Pero, ¿cómo puedes aprovechar este crecimiento astronómico para tu negocio? La respuesta está en la automatización de ETL.
Este artículo te proporcionará los conocimientos necesarios para aprovechar el poder del ETL automatizado y transformar el manejo de tus datos.
¿Qué es la automatización de ETL?
La automatización de ETL es el uso de herramientas avanzadas para realizar el proceso de Extracción, Transformación y Carga sin intervención humana. Tradicionalmente, esto era una tarea manual y que consumía mucho tiempo. La automatización de ETL optimiza el proceso utilizando herramientas de software, liberando recursos valiosos del área de TI y garantizando flujos de datos más rápidos y confiables.
Want more from The CTO Club?
Create a free account to finish this piece and join a community of CTOs and engineering leaders sharing real-world frameworks, tools, and insights for designing, deploying, and scaling AI-driven technology.
Have an account? Log In
Evolución del ETL hacia el ETL Automatizado
Las empresas que desean utilizar big data para guiar el proceso de toma de decisiones necesitan una forma de combinar múltiples fuentes de datos en un solo repositorio. La Extracción, Transformación y Carga garantiza la consistencia y evita que los duplicados ingresen al almacén de datos. Antes de analizar el uso de herramientas de automatización para optimizar el proceso de ETL, examinemos el enfoque estándar para el ETL.
Con el ETL tradicional, un ingeniero de software debe aplicar reglas de formato, convertir tipos de datos y realizar otras tareas para garantizar que los errores de formato no descarrilen los esfuerzos de una organización por integrar datos con éxito. Como puedes imaginar, los flujos de trabajo manuales son costosos y requieren mucho tiempo.
La automatización de ETL hace posible diseñar, implementar y probar flujos de datos sin intervención humana.
La automatización no elimina la necesidad de ingenieros, pero sí les otorga más tiempo para centrarse en recopilar los requerimientos de negocio y establecer la arquitectura de datos adecuada para las necesidades de tu empresa.
¿Por qué deberían las empresas utilizar la automatización de ETL?
El uso de herramientas ETL automatizadas tiene varios beneficios. Seas el CTO de una startup o el director de inteligencia empresarial de una empresa Fortune 500, aquí tienes por qué debes automatizar tantas actividades de transformación de datos como sea posible.
Integración de datos
El objetivo principal del ETL es tomar datos en bruto de múltiples fuentes y cargarlos en un único repositorio, creando una visión unificada para los usuarios. Si dependes de procesos manuales, realizar las actividades de Extracción, Transformación y Carga lleva mucho más tiempo. Cuanto más tarde en completarse el proceso ETL, más se retrasa el acceso de los usuarios a datos en tiempo real que pueden ayudarles a tomar mejores decisiones empresariales.
La automatización de ETL facilita cada aspecto de la integración de datos, desde el perfilado hasta la validación de los mismos.
Mejora de la calidad de datos
Uno de los mayores beneficios de utilizar herramientas de automatización de ETL es que la automatización incrementa la calidad de los datos. No importa lo expertos que sean tus ingenieros de software, siempre existe la posibilidad de que cometan al menos un error durante el proceso ETL. Hay aún más probabilidades de equivocaciones si más de una persona trabaja en el mismo proyecto.
Por ejemplo, tal vez dos desarrolladores de ETL estén trabajando en combinar varias fuentes de datos. Si ambos transfieren el mismo conjunto de datos a tu nuevo repositorio, terminarás con registros duplicados.
Uno o dos duplicados pueden no causar problemas, pero ¿qué sucede si los conjuntos de datos están relacionados con el monto de ingresos que tu empresa genera o el número de empleados con ciertas certificaciones? Los ejecutivos y mandos intermedios podrían tomar decisiones basadas en datos inexactos, lo que podría conllevar serias consecuencias para tu empresa.
La automatización de ETL también reduce el riesgo de mala interpretación de datos y facilita la definición de reglas de negocio, ambos factores que contribuyen al incremento de la calidad de los datos.
Componentes clave de la automatización de ETL
La automatización de ETL incluye los siguientes componentes:
- Extracción de datos: La extracción implica recopilar datos de distintas fuentes. Por ejemplo, podrías tener datos almacenados en un sistema de recursos humanos (HRIS), otros en un sistema MRP heredado y algunos más en un sistema contable. Necesitas extraer los datos de cada fuente antes de poder combinarlos todos.
- Transformación de datos: Ahora tus herramientas ETL automatizadas convierten los datos fuente a un formato utilizable. La transformación de datos incluye eliminar duplicados, aplicar reglas de formato y tomar otros pasos para asegurar que todos los datos tengan el formato correcto. En otras palabras, la transformación de datos es una forma de procesamiento de datos.
- Carga de datos: Durante la etapa final del proceso ETL, agrupas los datos y los mueves a tu almacén de datos. La carga de datos permite que los integrantes del equipo acudan al análisis de datos en su beneficio sin tener que revisar múltiples bases de datos para encontrar lo que necesitan.
La automatización de ETL también facilita la realización del proceso de pruebas, lo que garantiza que los datos cargados en el repositorio central cumplan con tus requisitos de coherencia, precisión, fiabilidad e integridad. Considera las pruebas ETL como una especie de auditoría que asegura que tu almacén de datos sea un activo en lugar de un pasivo.
Las pruebas ETL automatizadas incluyen los siguientes componentes:
- Identificación de los requisitos empresariales
- Diseño de los casos de prueba
- Preparación de los datos de prueba
- Elaboración de informes
- Análisis de los informes
Procesos de Automatización ETL
La automatización de ETL es solo un aspecto de la gestión de datos, pero es uno importante. Ya sea que te interese la automatización de pruebas u otros métodos para automatizar las actividades ETL, aquí tienes algunos procesos que puedes probar:
- Código a medida: Una de las mejores formas de automatizar el proceso de Extraer, Transformar y Cargar es utilizar SQL, Python, R u otro lenguaje de secuencias de comandos para crear código personalizado. Es posible crear un código que gestione todos los aspectos del proceso sin intervención humana, asegurando que tu empresa se beneficie de la automatización ETL.
- Servicios en la nube: El código personalizado te da control total sobre tus actividades ETL, pero consume mucho tiempo y requiere, al menos, un programador cualificado en tu equipo. Los servicios en la nube son una alternativa atractiva, ya que pueden gestionar grandes volúmenes de datos sin utilizar tus recursos locales. Si deseas una solución sin servidor para tus retos ETL, considera usar Azure Data Factory, Informatica, AWS Glue o un servicio similar.
- Herramientas ETL: Talend, SSIS y otras herramientas simplifican el proceso ETL y reducen el riesgo de errores de programación. Uno de los muchos beneficios de utilizar herramientas ETL es que cuentan con conectores preinstalados, lo que permite transferir datos de manera eficiente. Otro beneficio es que incluyen funciones de arrastrar y soltar, lo que evita que los miembros del equipo se pierdan en detalles técnicos al intentar acceder a los datos transformados.
- Herramientas de orquestación de flujos de trabajo: Algunas herramientas, como Airflow, facilitan la gestión de los flujos de trabajo implicados en las actividades ETL. Por ejemplo, ciertas herramientas gestionan dependencias o hacen seguimiento del rendimiento de las canalizaciones. Al igual que las herramientas ETL, las de orquestación de flujos eliminan los procesos laboriosos asociados con la extracción de datos, la transformación de datos, las pruebas de datos y la migración de datos.
Ventajas de implementar la automatización ETL
Pasar de los procesos manuales de ETL a procesos automatizados ofrece las siguientes ventajas:
- Reducción de costes: Eliminar los flujos de trabajo manuales limita la cantidad de desarrolladores ETL y otros ingenieros de software necesarios para gestionar el proceso. ¿El resultado? Costes laborales más bajos para tu empresa.
- Mayor eficiencia: Cuando los ingenieros de software no están atascados en procesos manuales, tienen más tiempo para pruebas ETL y otras actividades críticas. ¿Quién sabe? Tal vez uno de tus ingenieros utilice ese tiempo extra para resolver uno de tus problemas empresariales más urgentes.
- Mejor atención al cliente: ¿Alguna vez has hecho una pregunta a un proveedor y has tenido que esperar horas o incluso días porque no tenía la respuesta a mano? ¡Qué frustrante! La automatización ETL proporciona a los miembros del equipo acceso a paneles y otras herramientas que les ayudan a brindar un mejor servicio a tus clientes más importantes.
- Escalabilidad mejorada: Al mantener los costes de tu empresa bajo control, la automatización ETL ayuda a que los ingresos aumenten mucho más rápido que los costes, la definición misma de un negocio escalable.
- Ciclo de desarrollo más corto: Si tu empresa sigue la filosofía DevOps, sabes lo importante que es centrarse en la entrega continua. No puedes permitirte que los ingenieros usen herramientas estándar de pruebas ETL, dependan de interfaces de usuario complicadas o busquen datos para extraer en bases de datos relacionales. La automatización ETL acelera cada paso en el proceso ETL, reduciendo el tiempo necesario para introducir nuevos productos o actualizar los existentes.
Desafíos de la automatización ETL
La automatización ETL te brinda mayor control sobre los flujos de datos, pero no es perfecta. Sí, puede mejorar la calidad de tus datos, pero también puede introducir inexactitudes y duplicados. Tanto si eliges una plataforma de datos como si pruebas un enfoque basado en datos para la toma de decisiones, debes seleccionar las herramientas adecuadas y aprender cómo utilizarlas correctamente.
En algunos casos, la automatización ETL también genera problemas de gobernanza de datos. Por ejemplo, si utilizas data lakes para almacenar tanto datos sin procesar como datos estructurados, puede que tengas que ajustar las políticas de tu empresa respecto a quién puede leer o descargar ciertos tipos de datos. También es importante documentar cada fuente de datos para aumentar la transparencia.
Finalmente, la automatización introduce la necesidad de pruebas adicionales, lo que implica revisar errores e inconsistencias. Aunque la automatización de pruebas ETL es una opción, es necesario perfeccionar continuamente tus procesos de pruebas.
Perspectivas Futuras de la Automatización ETL
A medida que el almacenamiento de datos se vuelve más popular, la necesidad de automatización ETL solo aumentará. Puedes “sumarte desde el principio”, por así decirlo, automatizando tus actividades de extracción, transformación, carga, pruebas y optimización.
Suscríbete a nuestro boletín para mantenerte informado sobre los nuevos avances en la industria.
