Flujos de Trabajo ETL: Guía de Diseño y Mejores Prácticas
En promedio, las organizaciones manejan 400 fuentes de datos de manera regular. Con literalmente cientos de conjuntos de datos con los que lidiar, la integración y el análisis preciso de datos pueden ser imposibles sin los flujos de trabajo adecuados.
En esta guía, te presentaré los flujos de trabajo ETL y te daré consejos para construir canalizaciones de datos ETL que ayuden a mejorar la funcionalidad y la calidad de los datos.
¿Qué son los flujos de trabajo ETL?
Nuestra guía definitiva sobre ETL explica los detalles del proceso ETL, incluyendo los procesos de extracción, transformación y carga. Para un funcionamiento óptimo, estos procesos deben trabajar juntos para que la información fluya eficientemente desde la fuente de datos hasta el almacenamiento de datos.
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Los flujos de trabajo ETL son responsables de este proceso general. Normalmente involucran diversas herramientas de API, conectores y pasos de procesamiento de datos para garantizar que el proceso de extracción, transformación y carga funcione correctamente y responda a las necesidades de la organización.
Beneficios de los flujos de trabajo ETL
Algunos beneficios de contar con flujos de trabajo ETL sólidos incluyen:
- Acceso mejorado a los datos. Con los procesos ETL adecuados, puedes permitir el acceso a los datos en tiempo real para los empleados. El proceso de extracción, transformación y carga asegura que los datos estén listos para su uso una vez que lleguen al almacenamiento, lo que facilita la ejecución de informes SQL, modelos de datos y otras consultas.
- Capacidad para manejar big data. Los procesos ETL avanzados pueden procesar grandes conjuntos de datos e integrar datos no estructurados sin procesos manuales que consuman mucho tiempo. Esto facilita que las organizaciones gestionen y aprovechen el big data.
- Mejores procesos de transformación de datos. El flujo de trabajo ETL adecuado integra elementos como la depuración y transformación de datos para mejorar la conversión de datos sin procesar en conjuntos de datos estructurados utilizables.
- Apoyo a la eficiencia mediante la automatización. La importación de datos fuente, los procesos de validación y otras tareas pueden ser gestionados por herramientas ETL que permiten la automatización, reduciendo el tiempo necesario para administrar los datos.
- Capacidad para aplicar reglas empresariales en los procesos de gestión de datos. Puedes personalizar las soluciones ETL para satisfacer diversas necesidades organizacionales, incluyendo la integración de reglas empresariales y de cumplimiento en el flujo de trabajo de extracción, transformación y carga.
Descripción general del Proceso ETL
Antes de hablar sobre los componentes clave de los flujos de trabajo ETL y cómo modelarlos, revisemos primero cómo funcionan estos procesos, incluyendo los objetivos y desafíos de cada paso.
Extracción
Durante la parte de extracción del ETL, la información se recopila de una o varias fuentes de datos. La extracción de datos puede encontrarse con datos sin procesar, así como datos previamente procesados, y puedes tratar con varios tipos de archivos, incluidos CSV y XML.
- Objetivo: Capturar los datos más completos y holísticos posibles.
- Desafíos: Identificar lagos y fuentes de datos, obtener el acceso adecuado a los datos y programar la recopilación para asegurar procesos actualizados.
Transformación
El proceso de transformación de datos consiste en convertir los datos a formatos que funcionen con bases de datos relacionales y otros métodos de almacenamiento y análisis que desees utilizar. En este paso de ETL, puedes considerar herramientas para realizar el mapeo y limpieza de datos, eliminación de duplicados, formateo, agregar metadatos y otras tareas, ya sea de forma automática o mediante flujos de trabajo manuales.
- Objetivo: Obtener datos limpios y utilizables, formateados para que funcionen en tu sistema o almacén de datos objetivo.
- Desafíos: La calidad de los datos es un reto común que enfrentan las organizaciones al transformar datos; cuanto menor sea la calidad, más trabajo de transformación será necesario. Otros desafíos incluyen la posible pérdida de datos, la integración de múltiples tipos de datos y garantizar la seguridad durante todo el proceso.
Carga
En el paso final de los procesos ETL, los datos se cargan en el almacén de datos final, haciéndolos disponibles para su uso por parte de la organización según sea necesario.
- Objetivo: Asegurar que los datos seguros y depurados estén listos para su uso en análisis, sistemas CRM u otro software empresarial.
- Desafíos: Garantizar la calidad y la seguridad de los datos también son retos en este paso, y las organizaciones deben crear procesos de gobernanza de datos para definir quién puede acceder a los datos y cómo lo hacen. Facilitar el acceso a los datos en tiempo real, o lo más cercano posible, también puede ser importante, aunque el procesamiento por lotes puede provocar demoras temporales en el proceso.
Componentes clave de los flujos de trabajo ETL
El primer paso para construir flujos de trabajo ETL es considerar los componentes clave que deben incluirse. Los casos de uso de estos flujos son variados, por lo que puede que deba considerar dependencias únicas de datos y procesos en su organización.
Sin embargo, algunos de los componentes que los ingenieros de datos suelen considerar para los flujos de trabajo ETL incluyen:
- Fuentes de datos. ¿De dónde provienen los datos? Esto puede incluir archivos importados, correos electrónicos, APIs externas y bases de datos internas.
- Controles de aseguramiento de calidad. Pueden requerirse procesos automáticos y manuales de QA en varias etapas del flujo de trabajo ETL para garantizar que los datos cumplan con los estándares de calidad o los requisitos del repositorio de datos final.
- Procesos de transformación de datos. La deduplicación, el formateo y otras tareas—que a menudo se automatizan—ayudan a mejorar la calidad.
- Conectores de integración. APIs y otras soluciones técnicas enlazan distintas partes del proceso para un flujo de datos sin inconvenientes.
- Lagos o almacenes de datos. Los procesos ETL suelen manejar grandes volúmenes de datos, y necesita un lugar donde almacenar el producto final. Los recursos de computación en la nube son comunes.
- Canalizaciones de datos. La canalización es toda la infraestructura que permite que los datos fluyan desde las fuentes, pasando por la transformación, hasta el lugar final donde se cargan.
- Soluciones técnicas y de software. Puede integrar diversos recursos tecnológicos para apoyar el flujo de trabajo y sus distintas tareas.
Modelado de flujos de trabajo ETL
Al modelar sus canalizaciones ETL, debe considerar si desea procesar por lotes o en tiempo real (streaming).
Construcción de una canalización ETL con procesamiento por lotes
Con el procesamiento por lotes, el flujo de trabajo gestiona los datos en bloques o lotes. Cada lote suele estar predeterminado por tiempo: por ejemplo, puede crear lotes diarios, periódicamente a lo largo del día o al comienzo de cada hora.
El procesamiento por lotes es una buena solución cuando:
- Desea aprovechar las economías de escala
- Cuenta con automatización que puede gestionar grandes lotes de datos rápidamente
- El acceso y procesamiento de los datos no es altamente sensible al tiempo
Construcción de una canalización ETL con procesamiento en tiempo real (streaming)
El procesamiento en tiempo real permite que los datos fluyan a través del ETL al instante, sin acumular lotes en ningún paso del proceso. Es más flexible que el procesamiento por lotes, pero puede resultar más difícil garantizar la calidad y consistencia de los datos en este tipo de canalización.
El procesamiento en tiempo real es una buena solución cuando:
- Los datos ingresan en pequeños bloques y a intervalos irregulares
- El acceso a los datos es sensible al tiempo, por lo que es fundamental incorporarlos inmediatamente al proceso
- Quiere acceder a información de tendencias sin esperar a que se procesen los lotes de datos
Ejemplos de flujos de trabajo ETL
Comprender las necesidades específicas del flujo y la gestión de datos en su sector es fundamental para planificar exitosamente los flujos ETL. Considere estos ejemplos de distintas industrias para ver cómo los requisitos y dependencias pueden variar.
ETL para flujos de datos en sanidad
Las organizaciones de salud requieren acceso preciso y oportuno a los datos de pacientes y tratamientos, por lo que los procesos ETL son esenciales para el éxito. Los datos pueden provenir de múltiples fuentes, incluidos portales de pacientes, historiales médicos electrónicos, equipos de imagen y proveedores externos como compañías farmacéuticas.
Uno de los mayores retos para el ETL sanitario es crear procesos seguros que cumplan regulaciones como HIPAA. Estos procesos también dependen de fuentes de datos alimentadas por pacientes, profesionales y automatizaciones, lo que conlleva retos adicionales en la transformación de datos.
Al modelar canalizaciones de datos sanitarios, puede ser necesario utilizar tanto procesamiento en tiempo real como por lotes. Por ejemplo, los profesionales pueden necesitar acceso inmediato a datos diagnósticos, mientras que los datos de codificación y facturación pueden agruparse al final del día para reclamaciones.
ETL para flujos de datos en comercio electrónico
Los datos de comercio electrónico provienen de muchas fuentes, incluidos correos electrónicos, portales de clientes, APIs y aplicaciones, redes sociales, sitios web, sistemas CRM y procesos contables o de pago. Esto supone un gran reto para transformar los datos sin deteriorarlos.
El procesamiento por lotes suele funcionar bien para muchos procesos de comercio electrónico. Por ejemplo, puedes recopilar datos de pedidos cada hora e introducirlos en procesos ETL que respaldan las tareas de almacén y envío. También puedes extraer datos de pagos diariamente para que los registros financieros estén actualizados.
Sin embargo, si deseas ofrecer autoservicio 24/7 a tus clientes, los flujos de trabajo basados en streaming pueden ser más adecuados. Por ejemplo, supongamos que tienes un chatbot que proporciona a los clientes información sobre pedidos, pagos, devoluciones y créditos. Si tus procesos ETL se ejecutan en lotes diarios, la información que proporciona tu chatbot siempre tendrá al menos 24 horas de antigüedad.
ETL para flujos de datos financieros
Los bancos, compañías de tarjetas de crédito, aplicaciones de gestión de dinero y otras organizaciones y servicios del sector financiero dependen en gran medida de datos precisos. Estas organizaciones también deben cumplir con estrictas regulaciones y estándares de cumplimiento para mantener la seguridad de los datos.
Las fuentes de datos pueden incluir información importada de otras organizaciones financieras, datos de ACH y cámaras de compensación, información procedente de aplicaciones orientadas al cliente y formatos menos estructurados como correos electrónicos. Las organizaciones financieras también pueden optar por usar una combinación de flujos por lotes y en streaming para satisfacer las necesidades de sus clientes.
Avances tecnológicos en los procesos ETL
Hace varias décadas, la tecnología en la nube revolucionó el procesamiento de datos y aún hoy es un componente fundamental de los avances en software y soluciones de almacenamiento de datos. Sin embargo, actualmente, las tendencias en el avance tecnológico de ETL tienden a centrarse en integrar IA, aprendizaje automático y automatización en los flujos de trabajo. Algunos avances específicos incluyen:
- La capacidad de la IA para gestionar Big Data. Las herramientas de inteligencia artificial pueden procesar enormes cantidades de datos en segundos, lo que permite una escalabilidad en los procesos ETL que antes no existía.
- Procesamiento de lenguaje natural. El aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural permiten que las soluciones automatizadas aborden la transformación de datos con un conjunto de capacidades de "pensamiento crítico" mucho más completo que antes. Esto crea oportunidades para automatizar tareas que históricamente requerían intervención humana.
- Soporte para la gobernanza de datos. Casi todas las industrias hoy deben hacer frente a requisitos regulatorios más estrictos, y las soluciones tecnológicas ayudan cada vez más a respaldar el cumplimiento y la seguridad de los datos.
Mejores prácticas para optimizar los flujos de trabajo ETL
Lo que funciona para otra organización puede no ser la mejor práctica para tu negocio cuando se trata de ETL. Sin embargo, he reunido algunas mejores prácticas generales que puedes implementar para optimizar los flujos de trabajo ETL en casi cualquier entorno.
- Elige las herramientas adecuadas para tus necesidades. Investiga sobre las herramientas y procesos de flujos de trabajo ETL para encontrar socios y soluciones que se ajusten a las necesidades específicas de tus datos. Considera formar un equipo para mapear los flujos de trabajo ETL deseados, listar los desafíos que enfrentas y evaluar posibles soluciones en base a esos factores.
- Asegúrate de que la elección de tus flujos de trabajo sea correcta. Tómate el tiempo de comprender ETL versus ELT y si necesitas flujos de trabajo por lotes o en tiempo real.
- Supervisa tus procesos con regularidad. Utiliza herramientas como SQL Server Performance Monitor—u otros monitores de rendimiento relevantes—para comprender cómo funcionan tus flujos de trabajo ETL. Mantén la atención en métricas de eficiencia y calidad y realiza los ajustes necesarios para una mejora continua.
- Integra tecnología que apoye la calidad y la escala. Considera opciones como computación en paralelo y compresión de datos para optimizar tus flujos de trabajo.
Conclusiones
El diseño de tus flujos de trabajo ETL puede impulsar o frenar tus procesos de datos. Tómate el tiempo para considerar las implicaciones de las decisiones sobre los flujos de trabajo, planear los flujos ideales y elegir las herramientas adecuadas para respaldar la extracción, transformación y carga de datos.
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