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El proceso ETL es la unificación de datos que una empresa recibe desde diversas fuentes a través de un sistema que facilita su extracción, transformación y carga para su almacenamiento en una localización concreta.
ETL es un proceso de integración de información que permite extraerla, transformarla y cargarla en una ubicación concreta. Para las organizaciones resulta un método muy útil, ya que facilita que los datos obtenidos desde diferentes fuentes, con distintos formatos y localizaciones, pasen a estar unificados.
Precisamente, los flujos de información, así como su procesamiento posterior, son la base del Grado en Ciencia de Datos online de UNIR, así como de posgrados de especialización como el Máster en Big Data online de UNIR.
¿Qué es ETL?
La abreviatura ETL —que es, según los términos en inglés que la conforman, extract (extracción), transform (transformación) y load (carga)— hace referencia al proceso implementado por una organización para recopilar la información obtenida desde diferentes puntos, unificar su formato y guardarla en una ubicación específica.
Se trata de un sistema que aumenta el rendimiento de los datos obtenidos por una empresa, facilitando el análisis de los mismos y la posterior extracción de información y resultados, así como conclusiones.
¿Cómo funcionan los procesos ETL?
Como indica su propio nombre, los procesos ETL constan de tres etapas que se deben aplicar a los datos que una organización recibe por diferentes vías con el objetivo de homogeneizar su formato y comprobar su calidad antes de su almacenamiento.
De esta manera, es posible afirmar que las fases del proceso ETL son:
- La extracción, que hace referencia a la recopilación de la información obtenida por diferentes fuentes o localizada en diversas ubicaciones.
- La transformación, en la que se unifica el formato según el uso que se quiera dar después a los datos en cuestión, garantizando que en el momento que deban utilizarse todos ellos tendrán unas características comunes y adecuadas al sistema en el que se vayan a integrar. Previamente, se analizan para eliminar la información que esté duplicada, sea errónea o incompleta o aquella que no se pueda verificar su origen, autoría o veracidad.
- La carga, es decir, el momento de guardar y proteger la información en una unidad concreta a la que después se podrá acceder para su uso.
¿Cuándo aplicar ETL?
Siempre es recomendable incorporar los procesos ETL a una compañía con el objetivo de unificar y almacenar adecuadamente la información por ella recibida, de forma que sea más sencilla su localización, así como su utilización cuando la situación lo requiera.
Por ejemplo, en un proceso tan habitual como la realización de una auditoría interna, esta será más rápida, ágil y ofrecerá unos resultados más precisos si los datos que sirven de base ya se encuentran revisados, organizados y guardados para su estudio.
Ejemplos de procesos ETL
Los ejemplos más sencillos de aplicación de procesos ETL son aquellos asociados a la creación de bases de datos, la integración de sistemas antiguos y nuevos o su migración.
Ahora bien, también es importante hacer referencia a aquellos surgidos como consecuencia del análisis de grandes flujos de información por parte de las compañías que requiere de la tecnología para su estudio pormenorizado, con el fin de extraer conclusiones y resultados de forma ágil, más conocido como Big Data Analytics.
El motivo es que las bases de datos en Big Data requieren, para garantizar su óptimo funcionamiento, que la información haya sido previamente curada siguiendo las fases y pautas de un proceso ETL. Sin ello, el gran volumen de información vinculado al Big Data se mantendría, pero perdería uno de sus fundamentos básicos: su adecuado almacenamiento, gestión y protección de la misma.
En este sentido, y para clarificar el uso del proceso ETL a casos concretos, entre los ejemplos de Big Data que puede utilizar una empresa destacan algo tan sencillo como las bases de datos de los clientes, las cuales permiten ofrecer una experiencia de usuario más personalizada a sus intereses.
Herramientas ETL
En el mercado existen numerosas herramientas ETL, disponibles según las funcionalidades demandadas. A continuación, se muestran algunas de las más conocidas por el gran público.
- InfoSphere DataStage de IBM, que desde la compañía definen como “una herramienta de integración de datos que permite a los usuarios mover y transformar datos entre sistemas de destino operativos, de transacciones y analíticos”.
- Dataflow de Google Cloud, “que proporciona procesamiento unificado de datos por lotes y de transmisión a gran escala”.
- Hadoop, por su parte, es un caso perfecto de aplicación de ETL en una herramienta de Big Data. Se caracteriza por ser un entorno de trabajo de código abierto que se marca como objetivo ayudar al usuario en el almacenamiento y procesamiento de elevados flujos de información.
A la hora de decantarse por una u otra, será necesario realizar un estudio de mercado y localizar la más adecuada al fin perseguido.
En conclusión, ETL no deja de ser un proceso de sistematización e integración de información en un único lugar, garantizando la calidad y protección de los datos recogidos, así como la unificación de formato para que, en el momento de ser necesitados para su utilización, estén disponibles para el profesional de la compañía que los requiera.
