ETL es la abreviatura de "Extract, Transform and Load" (extraer, transformar y cargar) y es esencial para la eficacia de los procesos y sistemas de inteligencia empresarial (BI).. El proceso ETL permite recoger y procesar datos de diferentes fuentes en un solo lugar. A continuación, estos datos se analizan para proporcionar información sobre el rendimiento de la empresa, resaltar las oportunidades de mejora y facilitar la toma de decisiones informadas que repercutirán en los ingresos y la rentabilidad de la empresa.
¿Qué incluye el proceso ETL?
El proceso ETL extrae datos de diferentes sistemas de origen y los datos se transforman y enriquecen aplicando cálculos, concatenaciones, etc. Estos datos transformados se cargan después en el sistema de almacén de datos. El sistema de almacén de datos sistema de almacén de datos suele estar estructurado específicamente para las necesidades analíticas de una organización y almacena todos los datos necesarios y esenciales recogidos en el proceso ETL. El proceso ETL puede definirse mediante tres pasos, que son los siguientes
Paso 1: Extracción
- Los datos se extraídos de varias fuentes diferentes y se colocan en un área de almacenamiento. Las empresas de telecomunicaciones recopilan grandes cantidades de datos de distintas fuentes, como registros de llamadas, uso de teléfonos móviles, equipos de red, registros de servidores, facturación y datos de redes sociales. Esto proporciona una gran cantidad de información relacionada con los clientes y la red por lo que es importante extraer estos datos.
Paso 2: Transformación
- Los datos extraídos de los servidores de origen suelen ser crudos e inutilizables en su forma original. Estos datos deben ser limpiar, mapear y transformar.
- El área de preparación se utiliza para limpiar y organizar los datos en un formato utilizable y perspicaz que luego se convierte en un formato único del sistema.
- Hay varios tipos de validaciones que se realizan durante esta etapa. Algunas de ellas son:
- Filtrar - Seleccionar sólo columnas específicas para cargar
- Utilizando reglas y tablas de búsqueda para la normalización de datos
- Conversión de conjuntos de caracteres y gestión de la codificación
- Conversión de unidades de medida que incluyen la conversión de fecha-hora, conversiones de moneda, conversiones numéricas, etc.
Paso 3: Carga
- Una vez que los datos se han limpiado y transformado, se pueden trasladar de la zona de preparación al almacén de datos.
- Esto puede hacerse por lotes o de una sola vez, según las necesidades de su empresa y las herramientas ETL elegidas.
Paso 4: Analizar
- Los datos cargados se utilizan para realizar análisis y proporcionar información sobre diferentes áreas del negocio. En el caso de las empresas de telecomunicaciones, se utilizará para proporcionar información sobre los contribuyentes a los ingresos de la red, la gestión de la pérdida de clientes, los indicadores clave de rendimiento, el gasto, etc.
El objetivo principal de la ETL es garantizar que los datos extraídos de las fuentes puedan optimizarse para el análisis y la información que se utilizará para mejorar la productividad y la rentabilidad de la empresa.
Procesos ETL tradicionales y modernos
Los procesos ETL han sido utilizados durante varios años por las empresas que se han dado cuenta de que la integración de datos procedentes de diferentes sistemas y fuentes les proporcionaría inteligencia empresarial y una ventaja estratégica. Pero esto sólo sería así si los datos estuvieran limpios, estructurados, de alta calidad e integrados en una única ubicación, también conocida como almacén de datos. El resultado fue el desarrollo de un software para facilitar el proceso de ETL.
El proceso tradicional de ETL requería personal informático especializado para desarrollar y utilizar bases de datos locales y tuberías de datos. Este proceso resultó ser increíblemente tiempoy la tecnología era difícil de difícil de escalar a medida que crecían los volúmenes de datos. Esta solución suele ser inflexible e incapaz de adaptarse a nuevas necesidades de personalización o de análisis. El ETL tradicional también es muy costoso debido a la necesidad de grandes conjuntos de datos, procesos más rápidos y recursos específicos para los procesos ETL. El proceso ETL tradicional se consideraba a menudo demasiado lento y costoso de mantener para las empresas y no permitía el análisis en tiempo real.
Dado que el ETL tradicional es inflexible, caro y demasiado lento para una organización ágil orientada a los datos, se necesitaba una nueva solución. Muchas organizaciones han recurrido a la nueva tecnología y a lo que ahora se denomina proceso ETL moderno. Los procesos ETL modernos pueden ser soluciones locales o basadas en la nube, que han demostrado ser mucho más rápidas y escalables. más rápidas y escalables. Este proceso ETL moderno puede importar y exportar tanto estructurados y no estructurados datos estructurados y no estructurados de casi cualquier fuente, lo que aumenta la flexibilidad. Esta solución aprovecha las ventajas de la nube para proporcionar accesibilidad con mayor seguridad y ofrece una fácil escalabilidad a un coste asequible para las empresas.
Elegir las herramientas ETL adecuadas
No cabe duda de que los procesos ETL son esenciales para obtener análisis empresariales precisos que permitan conocer mejor el rendimiento y las oportunidades del negocio con el fin de mejorar los ingresos. Para que este proceso sea eficaz, debe elegir la herramienta ETL moderna adecuada para su empresa. Esta elección depende principalmente del tamaño de su organización, del coste, de la ubicación del almacenamiento y de la cantidad de datos que hay que procesar. Estas herramientas incluyen:
- Empresa - esta solución es utilizada por grandes empresas y tiene un coste más elevado en comparación con otras opciones disponibles. Estas soluciones suelen ofrecer una amplia gama de opciones de soluciones de Data Warehouse tanto en las instalaciones como en la nube. Ejemplos de este tipo de herramientas son Oracle Data Integrator, SAP Data Services, IBM Infosphere DataStage, SAS Data Manager, Microsoft SQL Server Integration Services - SSIS.
- Programación ETL a medida - esta herramienta de ETL es perfecta para las empresas que desean desarrollar sus propias herramientas para mejorar la flexibilidad. Ejemplos de lenguajes utilizados para esta programación Java, .Net, Python, etc.
- Código abierto - son herramientas de código abierto gratuitas para todos los usuarios. Ejemplos: Pentaho Data Integration, Talend Open Studio.
- Servicio en la nube - Herramientas de Google, Microsoft o Amazon que tienen sus propios servicios ETL en la nube. Ejemplos: Amazon AWS Glue, Microsoft Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow, Amazon AWS EMR.
¿Qué componentes hay que tener en cuenta al elegir una herramienta ETL?
De lo anterior se desprende que hay una serie de herramientas disponibles, pero hay componentes críticos que hay que tener en cuenta antes de elegir una de ellas. Entre ellos se encuentran:
- Soporte para la captura de datos de cambio (CDC) (también conocido como replicación binlog): La carga incremental le permite actualizar su almacén de análisis con nuevos datos sin tener que hacer una recarga completa de todo el conjunto de datos.
- Auditoría y registro: se necesita un registro detallado dentro de la tubería ETL para garantizar que los datos puedan ser auditados después de ser cargados y que los errores puedan ser depurados.
- Manejo de múltiples formatos de origen: para extraer datos de diversas fuentes, como la API de Salesforce, aplicaciones financieras back-end y bases de datos como MySQL y MongoDB. Su proceso debe ser capaz de manejar una variedad de formatos de datos.
- Tolerancia a los fallos: los sistemas ETL deben ser capaces de recuperarse, asegurándose de que los datos puedan llegar de un extremo a otro del conducto incluso cuando la primera ejecución tenga problemas.
- Soporte de notificaciones: Un sistema de notificaciones le avisará cuando los datos no sean precisos.
- Baja latencia: Para la toma de decisiones en tiempo real, los datos deben estar lo más actualizados posible. Aunque habrá restricciones de latencia impuestas por integraciones de datos de origen particulares, los datos deben fluir a través de su proceso ETL con la menor latencia posible.
- Escalabilidad: todos los componentes de un proceso ETL deben escalar para soportar las crecientes necesidades de su negocio
- Precisión: Cada punto de datos debe ser auditable en cada etapa de su proceso.
Beneficios del ETL para su empresa
El ETL es un proceso complejo, pero una vez que haya elegido la herramienta y las capacidades adecuadas, tendrá acceso a análisis avanzados que permiten:
- Datos que se pueden utilizar - La forma en que el proceso ETL estructura los datos garantiza que éstos se representen visualmente de una forma sencilla y fácil de interpretar. Los datos también están disponibles casi en tiempo real, lo que facilita la agilidad y la flexibilidad del negocio.
- Mayor inteligencia empresarial - esta tecnología le proporciona análisis avanzados y acceso a datos empresariales esenciales. Estos datos le permitirán tomar decisiones basadas en datos en relación con las ofertas de servicios, la pérdida de clientes, el gasto, los objetivos mensuales y mucho más.
- Mayor rentabilidad - con una visión de conjunto de todos los datos relativos a su empresa, podrá identificar las oportunidades de crecimiento, así como los problemas o preocupaciones que puedan obstaculizar las operaciones y afectar a la rentabilidad.
- Mejora de la capacidad de elaboración de informes - el proceso ETL le ofrece la posibilidad de obtener informes más rápidos y precisos casi en tiempo real.
Conclusión:
Los análisis son el mayor activo digital de su empresa, pero no hay análisis sin el proceso ETL. El proceso ETL extrae y limpia sus datos de varias fuentes y los pone en un formato utilizable que luego se usa para extraer importantes análisis relacionados con el negocio de una manera simple y fácil de interpretar. Gracias a estos datos, podrá conocer el rendimiento del negocio, qué servicios y ofertas funcionan y cuáles no, de dónde procede la pérdida de clientes, dónde hay oportunidades de crecimiento y mucho más. Los datos, la inteligencia empresarial y la analítica proporcionan a su empresa las herramientas necesarias para impulsar el crecimiento.
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