Guía Definitiva de ETL: Definición, Ejemplos y Consejos
ETL, que significa extraer, transformar y cargar, es un proceso técnico que importa información de múltiples fuentes de datos, limpia y transforma los datos para garantizar su coherencia, y los almacena en un único almacén de datos. El proceso ETL prepara a las organizaciones para tener éxito en tareas técnicas posteriores, como la integración y el análisis de datos.
Las necesidades de gestión de datos aumentan cada día. En 2010, se crearon en todo el mundo alrededor de dos zettabytes de datos. En 2023, la cifra estimada de creación total de datos globales fue de 120 zettabytes, y se espera que esta cifra solo siga creciendo.
Mientras que ETL sobresale en transformaciones complejas de datos, para integraciones más simples, la Plataforma de Integración como Servicio (iPaaS) puede ser una alternativa adecuada. Integrar ETL y otras soluciones de gestión de datos es fundamental para apoyar el éxito ahora y en el futuro.
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
Esta guía se centrará en procesos ETL frente a iPaaS, que también pueden desempeñar un papel en tu estrategia de datos. Quiero proporcionarte el conocimiento necesario para navegar el panorama ETL y seleccionar las mejores herramientas ETL para tus tareas de integración de datos. Compartiré todo lo que necesitas saber sobre ETL tradicional (y más).
¿Qué es ETL?
ETL es un proceso de tres pasos que ayuda a respaldar la calidad, el almacenamiento y el acceso a los datos para empresas y otras organizaciones.
Extraer
El primer paso de ETL es la extracción de datos. Durante este paso, los datos en bruto se exportan de múltiples ubicaciones de fuentes de datos a un área de preparación temporal. Normalmente, los datos en bruto provenientes de fuentes dispares no están listos para volcarse en el repositorio de datos final porque serían inconsistentes.
Puedes extraer datos de una variedad de fuentes, según las necesidades de tu empresa. Las fuentes comunes incluyen correo electrónico, archivos planos proporcionados por socios comerciales o clientes, sistemas ERP o CRM, páginas web en línea y bancos de datos, servidores SQL y servidores NoSQL.
Transformar
Antes de almacenar finalmente los datos, deben ser transformados. La transformación de datos convierte datos en bruto y desordenados en datos coherentes que pueden alimentar los procesos de análisis de datos. Algunos de los pasos del proceso de transformación son:
- Crear conjuntos de datos viables que se ajusten a las necesidades del negocio
- Eliminar duplicados para quitar información repetida de los conjuntos de datos
- Convertir datos no estructurados a datos estructurados aplicando esquemas y otros métodos
- Validar datos para garantizar autenticidad y exactitud
- Limpieza de datos para eliminar datos corruptos, abordar campos faltantes en los conjuntos de datos y asegurar que los datos estén correctamente formateados
- Eliminar encriptaciones o añadir protecciones a los datos, según los requisitos de cumplimiento de la empresa
- Formatear los datos para adaptarlos a las necesidades del negocio, como añadir o cambiar encabezados de columna para mantener la coherencia y asegurar que los datos funcionen bien con bases de datos relacionales existentes
Cargar
El paso final en la canalización de datos ETL es cargar los datos en el almacén de datos adecuado. Se comienza con una carga inicial de los datos y se actualizan periódicamente para asegurar que el negocio tenga acceso en tiempo real a la información más actual.
ETL en el mundo real
Los procesos ETL son útiles para una gran variedad de empresas, incluidas aquellas en sectores como la salud, las finanzas, el comercio minorista, el transporte y el entretenimiento.
¿Por qué es importante ETL?
Los datos son fundamentales para el éxito de casi cualquier empresa en la actualidad. Alimentan procesos de aprendizaje automático que impulsan la automatización y ayudan a las empresas a tomar decisiones inteligentes en marketing, atención al cliente, desarrollo de productos e inversiones. Las herramientas y procesos ETL ayudan a garantizar que la información precisa de todas las fuentes de datos esté disponible y sea accesible para respaldar otros procesos empresariales.
Algunas formas en que ETL es importante para los procesos basados en datos incluyen:
- Permite a las empresas consolidar datos en un solo repositorio para obtener una única fuente de verdad
- Garantiza que los datos estén estandarizados para respaldar tus flujos de trabajo y sistemas técnicos
- Facilita el acceso adecuado a los datos a través de interfaces gráficas y otras herramientas diseñadas para usuarios no técnicos
Antecedentes de ETL
ETL no es un proceso nuevo. Los conceptos se remontan a la década de 1970, pero, antes del auge del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la integración de datos era un proceso mucho más manual. Durante los años 80 y 90, a medida que los datos, las fuentes de datos y las bases de datos aumentaron, los líderes tecnológicos comenzaron a desarrollar herramientas para una integración de datos con un propósito. Esas forman la base de ETL actualmente.
Quizás el mayor impulsor de los procesos ETL modernos fue el surgimiento de la computación en la nube. De repente, las organizaciones no estaban limitadas por servidores físicos, y la cantidad de datos digitales que podían almacenar era infinita. La capacidad de aumentar o disminuir el almacenamiento de datos con soluciones como AWS facilitó guardar todos tus datos. Aun así, las organizaciones necesitaban métodos para extraer, cargar y almacenar esa información fácilmente.
ETL vs. ELT
La elección entre ETL y ELT (Extract, Load, Transform) depende de las necesidades específicas de una organización, el volumen de datos y la capacidad de procesamiento disponible.
Tradicionalmente, ETL es más popular en escenarios donde la transformación de los datos es compleja y necesita procesarse antes de que ingresen al almacén de datos. Este enfoque permite la limpieza y consolidación de los datos antes de cargarlos, lo que lo hace adecuado para sistemas donde la calidad y preparación de los datos son críticas.
Por otro lado, ELT está ganando popularidad, especialmente con el auge de los almacenes de datos en la nube que ofrecen un poder de procesamiento significativo. ELT permite cargar los datos en el almacén de datos de forma más rápida y transformarlos según sea necesario dentro de la misma base de datos, lo que lo hace más adecuado para gestionar grandes volúmenes de datos en escenarios en tiempo real o casi en tiempo real.
Ningún enfoque es inherentemente mejor; la elección entre ETL y ELT depende de los requisitos específicos de las tareas de procesamiento de datos, la arquitectura del sistema de datos y los objetivos de la organización. Por ejemplo, una organización que maneja conjuntos de datos masivos y en constante actualización podría preferir ELT por su eficiencia y escalabilidad. En cambio, una empresa que prioriza la integridad de los datos y el procesamiento previo a la carga podría optar por ETL.
Las innovaciones en este campo continúan, y un ejemplo es el trabajo en el ámbito de ELT. ELT es otra opción de procesamiento de datos que cambia el orden de las tareas. En este proceso, primero extraes los datos, luego los cargas y finalmente los transformas.
ELT ofrece beneficios como alimentar lagos de datos con datos no estructurados o cargar todos los datos de inmediato y procesarlos posteriormente mediante transformaciones.
Cómo funciona ETL (y ejemplos)
Para comprender mejor el funcionamiento de ETL, veamos un caso de uso. Imagina una organización de floristería a gran escala que tiene tiendas en varias ciudades y además ofrece la opción a los clientes de hacer pedidos en línea para entregar en hogares o empresas. Probablemente ya tengas en mente los tipos de datos que esta organización necesitaría gestionar, incluyendo el inventario de flores y suministros, los pedidos, la información de los clientes, direcciones e instrucciones de entrega, procesos de pago y los propios pedidos.
Para este ejemplo, consideremos el proceso de pedido y los datos que genera. Los datos de los pedidos pueden proceder de:
- Una aplicación móvil, que utiliza una API para integrarse con el sistema principal de CRM de la empresa
- El sitio web, que dispone de una tienda digital y un carrito de compras
- La introducción manual por parte de los empleados en las tiendas físicas
Por supuesto, esos datos normalmente se combinan con información de inventario y finalización de pedidos, datos de procesamiento de pagos e información de envío o entrega. Las ETL pipelines adecuadas permiten combinar todos estos datos en un único almacén para apoyar tareas futuras, como:
- La capacidad de que un cliente existente pueda repetir un pedido rápidamente en el futuro
- Tareas de servicio al cliente, como buscar facturas anteriores para clientes con consultas sobre facturación
- Análisis de datos para ventas y marketing, como revisar los productos más vendidos anteriormente para tomar decisiones sobre qué ofrecer en el sitio web para el Día de la Madre de este año
Beneficios de ETL
Utilizar ETL para agregar datos de los sistemas fuente y cargarlos en el sistema objetivo adecuado ofrece una serie de beneficios empresariales.
| Ahorro de costos | El paso de transformación de datos te permite eliminar datos innecesarios, incorrectos o duplicados, por lo que no pagas por almacenar datos que no necesitas. Cuando los datos limpios se almacenan correctamente y son más accesibles para los flujos de trabajo, la inteligencia artificial y los empleados, también se reduce el tiempo que toman muchos procesos, impactando positivamente en los costos laborales. |
| Aumento de la producción | Un mejor acceso a la fuente de datos ayuda a los usuarios finales a realizar mejor su trabajo, lo que conduce a una mejor moral de los empleados, tiempos de procesamiento más rápidos y un aumento en la producción. |
| Mejora en la comunicación | Cuando grandes conjuntos de datos se obtienen, transforman y cargan de manera rápida y consistente, se favorece una mejor comunicación. Por ejemplo, cuando los representantes de servicio al cliente tienen acceso a datos en tiempo real, pueden proporcionar fácilmente detalles en respuesta a consultas de los clientes. |
| Mejores decisiones | Los volúmenes de datos que permiten procesos ETL sólidos facilitan la inteligencia empresarial que generalmente conduce a una mejor toma de decisiones en todos los departamentos. |
Desafíos de ETL
Quizá el desafío de ETL más común está relacionado con la calidad de los datos. Cuando extraes datos de múltiples fuentes —especialmente si permites fuentes generadas por usuarios— no puedes asegurar automáticamente su integridad. Información faltante, información inconsistente y datos desactualizados son algunos de los problemas con los que lidiarás en el pipeline de ETL.
Otros desafíos comunes de ETL incluyen:
- Garantizar la seguridad de los datos durante todo el proceso, ya que se crean posibles vulnerabilidades al mover y almacenar los datos
- Mantener el rendimiento de los datos, como la eficiencia de los procesos ETL y el acceso continuo a los datos una vez que están en la base de datos de destino
- Integrar los datos con bases de datos existentes, herramientas API y otras plataformas para que puedan ser utilizados en los procesos empresariales
- Garantizar que los datos sean gobernados adecuadamente con protocolos de cumplimiento en cada etapa del proceso
Cómo empezar con ETL + Herramientas
Las organizaciones que aún no usan procesos ETL pueden empezar informándose más sobre ETL y asegurándose de tener una base sólida en extracción, transformación y carga. Puedes considerar contratar soporte técnico interno con experiencia en ETL o trabajar con proveedores que ofrezcan servicios de ETL.
A continuación, asegúrate de contar con las herramientas adecuadas y tómate tiempo para practicar la extracción de datos desde diversas fuentes. Antes de poner en marcha tus procesos ETL, prueba cada paso y soluciona cualquier problema que surja, especialmente en las tareas de transformación de datos.
Cuando estés listo, puedes construir un pipeline de ETL de la siguiente manera:
- Creando tu conjunto de datos de referencia para saber cuál debería ser el resultado de la transformación de datos
- Conectando tus fuentes a través de herramientas de extracción como APIs
- Construyendo flujos de trabajo para validar y transformar los datos
- Configurando más herramientas para cargar automáticamente los datos en las bases de datos de destino una vez completada la transformación
Herramientas ETL para Comenzar
Siempre investiga y prueba las herramientas antes de integrarlas en tus procesos. Puedes empezar tu búsqueda de excelentes herramientas ETL considerando algunas de estas opciones:
- Informatica PowerCenter – Esta herramienta te ayuda a construir y desplegar diferentes pipelines de datos, y ofrece opciones sin código para facilitar la integración rápida por diversos equipos. También puedes aprovechar numerosos data lakes y data warehouses con esta opción, incluidos los ofrecidos por Google Cloud, AWS y Azure.
- IBM Infosphere Datastage – Esta herramienta funciona dentro del ecosistema de IBM y aporta beneficios como la velocidad y el acceso a aplicaciones de inteligencia artificial.
- Oracle Data Integrator – Esta opción te permite construir y mantener data lakes y warehouses complejos, y cuenta con una opción de interfaz gráfica que facilita el uso a usuarios empresariales no técnicos.
- AWS Data Pipeline – Este es un servicio gestionado que te ayuda a aprovechar los beneficios de gestión de datos ofrecidos por Amazon Web Services.
Mejores Prácticas para ETL
La mejor manera de implementar nuevos procesos ETL es lanzándolos con un plan cuidadosamente elaborado y probado. También puedes seguir algunas de las mejores prácticas a continuación para maximizar los beneficios de ETL para tu organización:
- Apoye una mejor calidad de los datos integrando validaciones en cada paso del proceso. Esto incluye la tarea original de entrada de datos cuando sea posible. Por ejemplo, si desea que los usuarios introduzcan una fecha, haga que la seleccionen desde una API de calendario que garantice que los datos se formatean de manera consistente, en lugar de permitir que los usuarios escriban la información manualmente.
- Trabaje con proveedores y soluciones de confianza al construir conectores y otras partes de su pipeline ETL. Siempre pregunte a los proveedores cómo aseguran los datos para poder estar seguro de que sus activos digitales estén bien protegidos.
- Mejore el rendimiento de sus herramientas ETL tomando decisiones técnicas inteligentes, desde el proceso de obtención de los datos hasta el de carga. Optimice su pipeline ETL eligiendo técnicas como la implementación de caché o el uso de cargas incrementales.
- Implemente herramientas de metadatos y otros procesos de gestión de datos para poder monitorizar mejor los datos y asegurar el acceso y control precisos sobre quién accede a qué datos en el futuro.
Más recursos para seguir aprendiendo
Para aprender más sobre ETL y temas relacionados, considere algunos de los recursos seleccionados a continuación:
- Hevo ofrece una lista de herramientas ETL de código abierto para ayudarle a construir su marco ETL
- Consulte esta lista de mejores herramientas ETL
- Revisión de las mejores herramientas de data warehouse
- Dremio tiene una guía avanzada sobre tipos de ETL
- Coursera ofrece varios cursos gratuitos de ETL y certificados
- Encuentre oportunidades educativas sobre ETL en Udemy
Conclusiones
Con el crecimiento constante de los datos, literalmente cada minuto, los CTO y otros líderes empresariales y técnicos no pueden permitirse ignorar los beneficios de ETL. Si no está aprovechando estos procesos para lograr eficiencia, obtención y almacenamiento de datos precisos, tómese un tiempo para aprender más y presentar el ETL como una inversión importante para su organización.
Manténgase al día con buenas prácticas, novedades del sector y otras ideas suscribiéndose hoy al boletín de CTO Club.
