¿Qué es una canalización ETL? Ejemplos + herramientas
Las canalizaciones ETL son un conjunto de procesos que se utilizan para trasladar datos desde una o más fuentes a una base de datos o un almacén de datos. ETL significa «extraer, transformar y cargar», lo que describe los procesos necesarios para hacerlo. Saber cómo crear canalizaciones ETL eficientes puede mejorar considerablemente las iniciativas de inteligencia empresarial y simplificar la gestión de datos.
Las canalizaciones ETL se utilizan a menudo en la ciencia de datos por su utilidad para la limpieza de datos y la optimización de conjuntos de datos. Sin embargo, también son útiles en entornos empresariales, especialmente en el mundo moderno de los macrodatos.
En la actualidad, muchas herramientas pueden agilizar los flujos de trabajo de gestión de datos y, como analizaremos en esta guía, estas herramientas constituyen una parte fundamental de las canalizaciones ETL modernas.
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¿Qué son las canalizaciones ETL?
ETL significa extraer, transformar y cargar. Consideremos cada paso del proceso por separado:
- Extraer: Este proceso obtiene datos de una API, los extrae de una base de datos o los lee de un volcado (como un archivo XML o JSON). Dependiendo del número de fuentes de datos de las que quieras extraer datos, configurar conectores y analizar los datos podría ser un proceso complejo. Las herramientas de gestión de datos suelen ayudar a convertir datos de múltiples fuentes a un único formato coherente.
- Transformar: Una vez obtenidos los datos, el siguiente paso es depurarlos, eliminar duplicados, estandarizarlos (por ejemplo, asegurarse de que todas las fechas sigan el mismo formato), reestructurarlos para que coincidan con el esquema de la base de datos de destino y comprobar que todos los campos estén asignados correctamente. Este proceso puede llevar mucho tiempo y es posible que deba revisarse periódicamente si alguna de las fuentes de datos cambia la forma en que proporciona los datos.
- Cargar: Por último, los datos transformados pueden importarse a la base de datos, el almacén de datos o la plataforma de destino. El proceso exacto para completar esta carga puede variar en función de la plataforma de destino. La carga inicial puede tardar algún tiempo, ya que implica subir una gran cantidad de datos para rellenar la base de datos. En el futuro, las actualizaciones pueden gestionarse mediante cambios de datos incrementales, aunque es posible que se realicen actualizaciones completas ocasionalmente para garantizar la integridad de los datos. Muchos ingenieros de datos automatizan el proceso de actualización y lo programan para periodos de baja actividad, cuando los sistemas de origen reciben un tráfico mínimo.
Planificación y diseño de canalizaciones ETL eficaces
El enorme volumen de datos que gestionan las canalizaciones ETL hace que su implementación sea una tarea importante. Para garantizar el éxito del proceso, los ingenieros de datos deben comprender bien los datos que procesarán y los objetivos de quienes trabajan con ellos.
Aspectos clave que deben tenerse en cuenta antes de crear una canalización ETL
Existen varios desafíos clave al trabajar con macrodatos:
- 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 tienen control sobre el volumen de datos proporcionado por terceros cuando solicitan una exportación. Sin embargo, puedes decidir qué datos conservar y cuáles son redundantes.
- Variedad de datos: También debes tener en cuenta los tipos y formatos de los datos con los que trabajas, así como si están estructurados o no estructurados. Los ingenieros de datos pueden abordar este desafío mediante el uso de herramientas de transformación y estandarización para convertir todos los datos a un formato común.
- Velocidad de los datos: Describe la velocidad y la frecuencia con las que se recopilan los datos. Una alta velocidad de datos puede causar problemas al intentar automatizar las canalizaciones, especialmente si buscas obtener los datos más precisos de todas las fuentes para tomar decisiones basadas en datos.
Una vez que hayas abordado estos problemas, puedes considerar el propósito de consolidar los datos y los objetivos finales del análisis de datos. Estos objetivos pueden influir en las decisiones relativas al diseño de la base de datos.
Elegir las herramientas y tecnologías ETL adecuadas
Es posible crear tus propias herramientas ETL desde cero, y algunas organizaciones pequeñas optan por este camino, suponiendo que será más barato y sencillo que trabajar con soluciones listas para usar.
Aunque esto puede ser cierto cuando se importan datos de una o dos fuentes que rara vez cambian sus formatos de exportación, no suele ser la mejor opción. Las herramientas ETL ofrecen soluciones más avanzadas de procesamiento, depuración y elaboración de perfiles de datos, funciones avanzadas de automatización y procesamiento por lotes, además de importantes ventajas en cuanto a fiabilidad y facilidad de uso.
Al elegir una solución ETL, ten en cuenta lo siguiente:
- Formatos de datos compatibles (archivos SQL, XML, JSON, CSV, etc.)
- Integraciones de API
- Disponibilidad de transmisión en tiempo real para la ingesta de datos (Apache Kafka es una solución popular para esto)
- Si la solución es nativa de la nube (Las herramientas que permiten cargar fácilmente datos en lagos de datos de Amazon AWS o Google Cloud pueden ser inestimables para las organizaciones que necesitan flexibilidad y agilidad en su almacenamiento de datos)
- Tiempo de respuesta del soporte
- Precio
Existen muchas soluciones ETL de código abierto, algunas de las cuales ofrecen ediciones comunitarias gratuitas y financian su desarrollo cobrando por el soporte técnico. Si tu organización tiene un presupuesto limitado para su implementación de ETL, elegir una solución de código abierto ampliamente utilizada podría ahorrarte mucho dinero.
Principios de diseño para canalizaciones ETL escalables y fáciles de mantener
Al diseñar una canalización ETL, es fundamental no solo tener en cuenta las fuentes de datos con las que trabajas actualmente, sino también cómo podrían evolucionar tus necesidades en el futuro. Algunos aspectos que debes considerar son:
- Diseño modular: Divide el sistema en extracción de datos, limpieza de datos y proceso de carga. Ten en cuenta los distintos formatos de datos con los que podrías necesitar trabajar y crea un sistema modular, de modo que sea fácil cambiar diferentes partes del sistema sin interrumpir toda la canalización.
- Gestión de errores: Diseña el sistema para que falle de forma controlada y muestre un mensaje de error claro si encuentra datos que no comprende o que tienen un formato incorrecto. Es mejor que el sistema omita los registros que no puede gestionar y proporcione un mensaje de advertencia, en lugar de que falle por completo, provoque retrasos en el proceso de carga o, peor aún, cargue datos incorrectos y corrompa el almacén de datos principal.
- Documentación clara y completa: Una documentación clara es esencial. Ten en cuenta que no todo tu equipo está formado por científicos de datos. Muchas de las personas que interactúan con los datos podrían ser líderes de equipo o responsables de departamento que simplemente quieren una forma sencilla de acceder simultáneamente a datos en tiempo real procedentes de varias fuentes diferentes. Crea un conjunto de documentación para ellos y otro para los desarrolladores que explique la canalización con más detalle. Describe los principios de diseño esenciales, como la modularidad, la gestión de errores y las prácticas de documentación.
Canalización ETL frente a canalización de datos
Las canalizaciones ETL y las canalizaciones de datos son procesos similares, pero tienen casos de uso ligeramente diferentes. Una canalización ETL abarca la extracción de datos de una o varias fuentes, la transformación de esos datos y, finalmente, su carga.
Por el contrario, una canalización de datos puede incluir algunos o todos los pasos anteriores, pero no termina con el proceso de carga. Una vez cargados los datos, pueden utilizarse 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 ventajas de las canalizaciones ETL
Las canalizaciones ETL pueden ser increíblemente útiles para impulsar sistemas de análisis e inteligencia empresarial. Al unificar datos de varias fuentes, por ejemplo, al reunir datos de redes sociales, sistemas CRM, herramientas ERP y otras bases de datos, facilitan la obtención de información empresarial precisa.
El proceso ETL incluye 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 actualizada posible.
La fiabilidad de tus canalizaciones ETL depende de las herramientas que utilices. Una canalización puede ser tan sencilla como unos cuantos scripts de Python o algo más sólido que utilice Snowflake, Kafka y otras herramientas modernas. Actualmente, las herramientas disponibles para procesar datos y crear una canalización ETL están bastante maduras. Las interfaces gráficas de usuario fáciles de usar y las comunidades activas de usuarios permiten incluso a los científicos de datos principiantes comenzar a trabajar con canalizaciones ETL.
Desventajas de las canalizaciones ETL
Aunque las cadenas de herramientas para crear canalizaciones ETL están maduras y los almacenes de datos en la nube son hoy mucho más asequibles que hace unos años, todavía existen algunos desafíos a la hora de crear canalizaciones de datos:
- Trabajar con datos estructurados, no estructurados y semiestructurados puede ser difícil.
- Los costes del almacenamiento de datos pueden ser prohibitivos para algunas organizaciones.
- La transmisión de datos en tiempo real puede ser compleja y consumir muchos recursos.
- Mapear bases de datos y configurar integraciones no es un trabajo puntual. Los proveedores de datos pueden cambiar sus formatos de exportación o esquemas de base de datos, lo que obliga a modificar la canalización.
Implementación de una canalización ETL
Considera el siguiente flujo de trabajo para implementar una canalización ETL:
- Crea datos de referencia para disponer de algo con lo que trabajar al realizar transformaciones de datos.
- Crea conectores para las fuentes de datos con las que te gustaría trabajar, como:
- Interfaces de 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 tus propios sistemas locales
- Define reglas para validar los datos.
- Aplica transformaciones para limpiar y estandarizar los datos, y eliminar duplicados.
- Carga los datos en un sistema intermedio.
- Carga los datos del sistema intermedio al almacén de datos.
Algunos de los pasos anteriores son opcionales. Por ejemplo, los datos de referencia no son obligatorios, pero resultan útiles porque facilitan la definición de reglas para probar los datos y realizar transformaciones. Además, no es necesario preparar los datos antes de cargarlos. Sin embargo, hacerlo es una buena práctica porque es más fácil revertir la capa intermedia si algo sale mal, y esa capa puede utilizarse para informes de auditoría y otros requisitos de cumplimiento.
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Herramientas de canalización ETL que puedes probar
Muchas herramientas ETL disponibles pueden agilizar el procesamiento, la agregación, la limpieza y la carga de datos en tu sistema de destino. El mercado del software ETL está valorado en aproximadamente 3.100 millones de dólares y se prevé que alcance los 10.300 millones de dólares en 2030, por lo que no faltan opciones.
Algunas herramientas populares son:
- Informatica Power Center: Una solución versátil con compatibilidad con la nube, que incluye herramientas de bajo código y sin código para canalizaciones ETL
- Apache Airflow: Una potente plataforma de código abierto con opciones de interfaz de línea de comandos y de interfaz gráfica de usuario
- IBM Infosphere Datastage: Una solución rápida y potente con funciones de equilibrado de carga y paralelización
Existen muchas otras opciones, incluidas soluciones de Oracle y Microsoft. Al seleccionar una solución ETL, ten en cuenta tu presupuesto y el ecosistema existente, ya que continuar con proveedores que ya conoces bien podría ser una opción fiable y rentable.
Conclusiones clave
Las canalizaciones ETL son una parte fundamental de la gestión de datos para las empresas modernas que procesan grandes volúmenes de datos. Implementar una canalización ETL puede ayudar a mejorar la toma de decisiones de tu organización y proporcionar a tu empresa una ventaja competitiva.
Sin embargo, trabajar con datos sin procesar procedentes de múltiples fuentes puede ser complicado, y los líderes tecnológicos deben destacar la importancia de una planificación y documentación cuidadosas durante todo el proceso, así como cumplir las normativas de protección y privacidad de datos.
Para obtener más información sobre las canalizaciones ETL, el procesamiento de datos y otros desafíos e innovaciones relacionados con los macrodatos, suscríbete al boletín del CTO Club.
