¿Qué es una canalización ETL? Ejemplos + Herramientas
Las canalizaciones ETL son un conjunto de procesos utilizados para trasladar datos desde una o más fuentes a una base de datos o almacén de datos. ETL significa “extraer, transformar y cargar”, describiendo los procesos necesarios para lograrlo. Saber cómo construir canalizaciones ETL eficientes puede mejorar considerablemente tus esfuerzos de inteligencia empresarial y simplificar la gestión de datos.
Las canalizaciones ETL se utilizan a menudo en la ciencia de datos debido a su utilidad para la depuración y optimización de conjuntos de datos. Sin embargo, también son útiles en entornos empresariales, especialmente en el mundo actual del big data.
Hoy en día, muchas herramientas pueden agilizar los flujos de trabajo de gestión de datos y, como veremos en esta guía, estas herramientas forman una parte crucial de las canalizaciones ETL modernas.
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¿Qué son las canalizaciones ETL?
ETL significa Extraer, Transformar, Cargar. Veamos cada paso del proceso por separado:
- Extraer: Este proceso obtiene datos de una API, extrayéndolos de una base de datos o leyéndolos de un volcado (como un archivo XML o JSON). Dependiendo del número de fuentes de datos de las que quieras extraer información, configurar conectores y analizar los datos puede ser un proceso complejo. Las herramientas de gestión de datos a menudo ayudan a convertir datos de múltiples fuentes a un formato consistente.
- Transformar: Una vez que se han obtenido los datos, el siguiente paso es depurarlos, eliminar duplicados, estandarizar información (por ejemplo, asegurando que todas las fechas tengan el mismo formato), reestructurarlos para que coincidan con el esquema de la base de datos de destino y garantizar que todos los campos estén correctamente asignados. Este proceso puede consumir mucho tiempo y puede necesitar ser revisado periódicamente si alguna de las fuentes de datos cambia la forma en que proporciona la información.
- Cargar: Por último, los datos transformados pueden importarse a la base de datos, almacén de datos o plataforma de destino. El procedimiento exacto puede variar según la plataforma destinataria. La primera carga puede llevar algo de tiempo, ya que implica subir grandes cantidades de datos para poblar la base de datos. Posteriormente, las actualizaciones pueden gestionarse mediante cambios incrementales, aunque de vez en cuando se pueden hacer recargas completas para asegurar la integridad de los datos. Muchos ingenieros de datos automatizan el proceso de actualización y lo programan para períodos de baja actividad, cuando los sistemas fuente tienen un tráfico mínimo.
Planificación y diseño de canalizaciones ETL efectivas
El gran volumen de datos manejados por las canalizaciones ETL hace que su implementación sea una tarea significativa. Para garantizar el éxito del proceso, los ingenieros de datos deben comprender bien los datos que van a procesar y los objetivos de quienes van a trabajar con ellos.
Consideraciones clave antes de construir una canalización ETL
Hay algunos desafíos clave cuando se trabaja con big data:
- Volumen de datos: Un elemento clave es la cantidad de datos recopilados y los costes asociados a su almacenamiento (y transmisión). En algunos casos, las organizaciones no pueden controlar el volumen de datos que proporcionan terceros al solicitar una exportación. Sin embargo, puedes decidir qué datos conservar y cuáles son redundantes.
- Variedad de datos: También debes considerar los tipos y formatos de los datos con los que trabajas y si están estructurados o no. Los ingenieros de datos pueden afrontar este desafío utilizando herramientas de transformación y estandarización para convertir todos los datos a un formato común.
- Velocidad de los datos: Describe la rapidez y frecuencia con la que se recopilan los datos. Una alta velocidad de datos puede provocar problemas al intentar automatizar las canalizaciones, especialmente si buscas la mayor precisión posible de todas las fuentes para tomar decisiones basadas en datos.
Una vez que hayas abordado esos temas, puedes considerar el propósito de consolidar los datos y los objetivos finales del análisis. Estos objetivos pueden influir en las decisiones de diseño de la base de datos.
Cómo elegir las herramientas y tecnologías ETL adecuadas
Es posible desarrollar tus propias herramientas ETL desde cero —y algunas organizaciones más pequeñas deciden seguir ese camino, asumiendo que será más barato y sencillo que optar por soluciones comerciales.
Si bien esto puede ser cierto cuando solo se importan datos de una o dos fuentes que rara vez cambian sus formatos de exportación, rara vez es el mejor camino. Las herramientas ETL ofrecen soluciones más avanzadas de procesamiento, depuración y perfilado de datos, funciones avanzadas de automatización y procesamiento por lotes y ventajas importantes en términos de fiabilidad y facilidad de uso.
Al elegir una solución ETL, ten en cuenta lo siguiente:
- Formatos de datos soportados (archivos SQL, XML, JSON, CSV, etc.)
- Integraciones API
- La disponibilidad de transmisión en tiempo real para la ingesta de datos (Apache Kafka es una solución popular para esto)
- Si la solución es nativa en la nube (Las herramientas que permiten la carga sencilla de datos en lagos de datos de Amazon AWS o Google Cloud pueden ser invaluables para organizaciones que requieren flexibilidad y agilidad en sus almacenes de datos)
- Tiempos de respuesta del soporte
- Precios
Existen muchas soluciones ETL de código abierto, algunas de las cuales ofrecen ediciones comunitarias gratuitas y financian su desarrollo cobrando por soporte técnico. Si tu organización tiene un presupuesto limitado para la implementación de ETL, elegir una solución de código abierto ampliamente utilizada podría ahorrarte mucho dinero.
Principios de diseño para pipelines ETL escalables y mantenibles
Al diseñar un pipeline ETL, es crucial considerar no solo las fuentes de datos con las que trabajas actualmente, sino también cómo pueden evolucionar tus necesidades en el futuro. Algunas cosas a tener en cuenta incluyen:
- Diseño modular: Divide el sistema en extracción de datos, limpieza de datos y proceso de carga. Considera los distintos formatos de datos con los que podrías trabajar y crea un sistema modular para que sea fácil cambiar distintas partes del sistema sin romper todo el pipeline.
- Manejo de errores: Diseña tu sistema para que falle de manera controlada y con un mensaje de error claro si encuentra datos que no entiende o que tienen un formato incorrecto. Es mejor que el sistema omita los registros que no puede procesar y muestre un mensaje de advertencia a que falle por completo, lo que puede causar retrasos en la carga de datos o, peor aún, cargar datos incorrectos y dañar la base de datos principal.
- Documentación clara y completa: La documentación clara es esencial. Recuerda que no todo tu equipo son científicos de datos. Muchas de las personas que interactúan con los datos pueden ser líderes de equipo o jefes de departamento que solo quieren una forma sencilla de acceder a datos en tiempo real de varias fuentes diferentes a la vez. Ten una documentación para ellos y otra para los desarrolladores que explique el pipeline con más detalle. Describe los principios de diseño esenciales, como la modularidad, el manejo de errores y las prácticas de documentación.
Pipeline ETL vs Pipeline de Datos
Los pipelines ETL y los pipelines de datos son procesos similares, pero con casos de uso ligeramente diferentes. Un pipeline ETL cubre la extracción de datos de una o más fuentes, la transformación de esos datos y luego su carga.
En cambio, un pipeline de datos puede incluir algunos o todos los pasos anteriores, pero no termina con el proceso de carga. Una vez que los datos han sido cargados, pueden usarse en otros procesos y flujos de trabajo, por ejemplo, para un sistema de visualización o para activar condicionalmente una acción en un sistema de automatización.
Principales beneficios de los pipelines ETL
Los pipelines ETL pueden ser increíblemente útiles para alimentar sistemas de análisis y business intelligence. Como unifican datos de varias fuentes, por ejemplo, uniendo información de redes sociales, sistemas CRM, herramientas ERP y otras bases de datos, facilitan la obtención de perspectivas empresariales precisas.
El proceso ETL implica la optimización, validación y limpieza de los datos, lo que ayuda a garantizar que la información que llega a la base de datos sea lo más precisa y actual posible.
La fiabilidad de tus pipelines ETL depende de las herramientas que utilices. Un pipeline puede ser tan simple como unos pocos scripts de Python o algo más robusto que utilice Snowflake, Kafka y otras herramientas modernas. Actualmente, las herramientas disponibles para procesar datos y construir un pipeline ETL son bastante maduras. Las interfaces gráficas fáciles de usar y las comunidades de usuarios activas permiten que incluso los científicos de datos novatos puedan comenzar con pipelines ETL.
Desventajas de los pipelines ETL
A pesar de que los conjuntos de herramientas para construir pipelines ETL están maduros y los almacenes de datos en la nube son mucho más asequibles hoy en día que hace unos años, aún existen algunos desafíos a la hora de construir pipelines de datos:
- Manejar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados puede ser difícil.
- Los costos de almacenamiento de datos pueden ser prohibitivos para algunas organizaciones.
- La transmisión de datos en tiempo real puede ser compleja y requerir muchos recursos.
- La mapeación de bases de datos y la configuración de integraciones no es un trabajo de una sola vez. Los proveedores de datos pueden cambiar sus formatos de exportación o esquemas de base de datos, lo que obliga a modificar tu pipeline.
Implementación de pipelines ETL
Considere el siguiente flujo de trabajo para implementar un pipeline ETL:
- Cree datos de referencia, para disponer de información con la que trabajar al realizar transformaciones de datos.
- Construya conectores para las fuentes de datos con las que desea trabajar, tales como:
- Interfaces API para plataformas de redes sociales
- Rastreadores para páginas web (si los TOS lo permiten)
- Analizadores para archivos XML/CSV/JSON
- Conectores de bases de datos para sus propios sistemas locales
- Defina reglas para validar los datos.
- Aplique transformaciones para limpiar y estandarizar los datos y eliminar duplicados.
- Cargue los datos en un sistema de pruebas (staging).
- Cargue los datos desde staging al almacén de datos.
Algunos de los pasos anteriores son opcionales. Por ejemplo, los datos de referencia no son obligatorios, pero son útiles porque facilitan la definición de reglas para probar los datos y realizar transformaciones. Además, no es estrictamente necesario preparar los datos en una capa de staging antes de cargarlos. Sin embargo, es una buena práctica hacerlo porque es más fácil revertir la capa de staging si algo sale mal, y esa capa puede utilizarse para informes de auditoría y otros requisitos de cumplimiento.
Herramientas de pipeline ETL para probar
Existen muchas herramientas ETL disponibles que pueden agilizar el procesamiento, la agregación, la depuración y la carga de datos en su sistema de destino. El mercado de software ETL está valorado aproximadamente en $3.1 mil millones y se proyecta que llegará a $10.3 mil millones para 2030, por lo que hay muchas alternativas.
Algunas herramientas populares incluyen:
- Informatica Power Center: Una solución versátil con soporte cloud, que incluye herramientas de bajo código y sin código para pipelines ETL
- Apache Airflow: Una potente plataforma de código abierto con opciones de interfaz de línea de comandos y GUI
- IBM Infosphere Datastage: Una solución rápida y potente con funciones de balanceo de carga y paralelización
Existen muchas otras opciones, incluidas soluciones de Oracle y Microsoft. Al elegir una solución ETL, considere su presupuesto y el ecosistema ya existente, ya que quedarse con los proveedores que ya conoce bien puede ser una opción fiable y rentable.
Conclusiones
Los pipelines ETL son una parte crucial de la gestión de datos para las empresas modernas que procesan grandes volúmenes de información. Implementar un pipeline ETL puede ayudar a mejorar la toma de decisiones de su organización y brindar a su empresa una ventaja competitiva.
Sin embargo, trabajar con datos sin procesar de múltiples fuentes puede ser un reto, y los líderes tecnológicos deben recalcar la importancia de una planificación cuidadosa y de la documentación a lo largo de todo el proceso, además de cumplir con las normativas de protección y privacidad de datos.
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