Las organizaciones siempre han tenido que gestionar información para poder tomar decisiones que guíen el rumbo de la empresa, aunque esto se ha visto acelerado y sobredimensionado con la aparición de la Industria 4.0.
Los tiempos actuales se están caracterizando, más que nunca, por el papel decisivo que tiene una buena gestión e interpretación de los datos en la toma de decisiones.
En el siguiente artículo, te explicamos en qué consisten los procesos ETL y las herramientas que existen para poder gestionarlo, así como el gran reto y oportunidad que presenta la aplicación de la Big Data.
ÍNDICE DE CONTENIDOS
Procesos ETL: Extracción, Transformación y Carga
Para poder entender el potencial y beneficios que puede reportar la implementación de un buen proceso ETL hay que entender qué es exactamente este concepto.
Es el acrónimo de ETL Extract, Transform Load, o como sería en español: extraer, transformar y cargar. Estas tres fases forman parte de este proceso o método con el que se vela por una gestión eficiente de los datos e informaciones corporativas generadas por diferentes fuentes para su posterior análisis e interpretación (business intelligence).
En los procesos ETL se extraen datos de múltiples fuentes o sistemas de origen para transformarlos y adaptarlos a las necesidades de cada organización para convertirlos en información que ayude en la toma de decisiones directivas. Sin un buen tratamiento, los datos no tienen valor.
Este método nació en los 70 con la necesidad de las empresas por almacenar diferentes tipos de información utilizadas en múltiples bases de datos. Aunque por entonces se trataba de un proceso manual, los procesos ETL sirvieron para integrar todos esos datos en un único almacén virtual destinado a la analítica: Data Warehouse, creado a principios de los 90.
El sistema ETL se caracteriza por gestionar grandes cantidades de datos repartidos, almacenados y generados por distintos departamentos dentro de una misma organización. Uno de los principales retos que afrontan estos procesos es extraer los datos y consolidar esa información.
Para que estos procesos sean eficientes y útiles para cualquier empresa es importante que se realicen en intervalos regulares para que toda la data almacenada esté siempre actualizada y tratada.
¿Cómo desarrollar los procesos ETL en las empresas?
Tal y como hemos comentado antes, los procesos ETL se centran en tres acciones: extraer, transformar y cargar. Con este método las empresas examinan y organizan sus datos para atender mejor a sus clientes y consumidores. Es un gran recurso para mejorar la inteligencia comercial y asegurar que el análisis es fiable, detallado y eficiente.
En su evolución, encontramos que inicialmente los procesos ETL tenían una larga lista de transacciones, es decir, se almacenaban los datos en bruto sin un tratamiento previo para el análisis. Para solucionar este reto, se desarrollaron herramientas ETL que creaban tablas interconectadas en las que se convertía automáticamente estos datos transaccionales en datos relacionales.
Con la aparición de la tecnología de la nube este contexto cambió radicalmente y permitió crear grandes bases de datos muy sofisticadas con las que se podía convertir datos de formatos de datos heredados a formatos de datos modernos.
Fase de Extracción (Extract)
Es la primera fase del proceso ETL y en ella se extraen los datos en bruto de fuentes y sistemas de origen muy variados: bases de datos relacionales, XML, ficheros no estructurados, RDBMS en forma de tabla…
Existen 3 formas de extracción de datos:
- Notificación de actualización. A través de una notificación del sistema que avisa sobre un cambio en un registro de datos se procede al proceso de extracción para esa modificación.
- Extracción progresiva. El sistema busca cambios permitiendo así extraer solo los datos modificados durante un tiempo delimitado.
- Extracción completa. Implica grandes volúmenes de transferencia de datos.
Fase de Transformación (Transform)
Esta etapa del proceso ETL es la más delicada. En ella se analizan y modifican los datos en bruto para transformarlos en un formato útil o fácil de entender. El protocolo deberá incluir directrices declarativas, independientes y claras. Una serie de normas que garanticen la calidad y accesibilidad de los datos. Existen dos tipos de transformación de datos:
- Transformación básica de datos: limpieza de datos, deduplicación de datos, revisión del formato de datos.
- Transformación avanzada de datos: derivación, vinculación, división, integración, cifrado.
Carga (Load)
La fase de carga es la última dentro del proceso ETL. En ella, se cargan los datos, previamente tratados y convertidos en un formato consistente y homogéneo, a un sistema de destino, generalmente el Data Warehouse. Existen dos vías para cargarlos: la carga completa o acumulación simple, cuando todos los datos se cargan en el almacén a la vez; y la carga incremental o rolling, cuando ese proceso se realiza a través de lotes.
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Tipos de herramientas ETL
Los procesos ETL pueden realizarse de forma manual o automatizada con la ayuda de herramientas y aplicaciones que pueden ser Enterprise Software ETL (de pago) u Open Source ETL (de código abierto).
En muchos casos, las organizaciones se muestran reticentes a la hora de destinar parte de su presupuesto a las herramientas ETL. Al contratar uno de estos servicios es importante considerar la naturaleza de los datos, contemplar la transformación de datos que la herramienta ofrece y compararlo con las necesidades empresariales existentes.
También se deberá tener en cuenta la gestión de la pérdida o indisponibilidad de los datos durante su extracción, así como los posibles costes añadidos en el futuro por el aumento del volumen de datos.
Software ETL de pago
- Informática PowerCenter
- IBM DataStage
- Oracle Warehouse Builder
- Microsoft SQL Server Integration Services -SSIS-
Software Open Source
La importancia del Big Data en las empresas
El Big Data o macrodatos consiste en el análisis masivo de datos. Aplicarlo a los negocios (Business Intelligence) ayuda a los directivos a interpretar la información corporativa para poder tomar mejores decisiones y movimientos empresariales estratégicos.
Entre los principales beneficios que reporta aplicar el Big Data en los negocios destaca:
- Eficiencia y ahorro de tiempo.
- Identificación y resolución de problemas.
- Ayuda en la gestión de equipos.
- Permite el análisis predictivo.
- Mejora de la toma de decisiones.
- Mayor eficiencia y optimización de costes.
- Segmentación de los clientes.
- Mayor accesibilidad a la información empresarial.
- Mayor ventaja competitiva.
- Mejor reputación online.
- Feedback en tiempo real.
- Machine learning o aprendizaje automático.
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