▷ ¿Qué es ETL? Guía para principiantes

¿Qué es ETL en Big Data?

ETL significa Extraer, Transformar y Cargar. Es un proceso utilizado para integrar datos de múltiples fuentes en un almacén de datos único y definido. Este proceso de tres pasos consiste en extraer datos de varias fuentes, transformarlos en un formato compatible y cargarlos en un almacén de datos con una intención clara que aporta valor.

Este proceso se está convirtiendo cada vez más en una práctica habitual para las grandes organizaciones que necesitan procesar y analizar grandes cantidades de datos. Los procesos ETL proporcionan la base para extraer y cargar datos en un almacén de datos que a menudo se da en la industria digital.

Con la ayuda de los procesos ETL las organizaciones pueden procesar, organizar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y sencilla, es decir, de una manera eficiente.

Hadoop y ETLs. La herramienta se usa como canalizador de datos.

Para qué sirven las ETL

Ordenar y automatizar por etapas una ingesta de datos periódicamente.
Establecer una manera estándar para operar con los proyectos con un gran volumen de datos.

Importancia de saber elegir las herramientas ETL

Los procesos analíticos optimizados pueden tomar decisiones cinco veces más rápido que la competencia. Imagina formar parte de una empresa de varios departamentos: ¿Cuánto tiempo perderíamos si la información no está actualizada y disponible para todos? ¿Debe el departamento de ventas fiarse del Excel de hace dos días?

Disponer o no de las herramientas de gestión de datos que mejor se adapten a la organización puede marcar la diferencia entre tu éxito o fracaso.

Si una corporación crece de tamaño y es muy poco digitalizado, los procesos ineficientes y las incoherencias crecerán. La información sobre ventas o producción son un ejemplo de ello.

Tecnologías Big Data. Qué es ETL. — Tecnologías Big Data

Ventajas y Beneficios de estructurar ETLs

En este sentido, implementar sistemas ETL aporta los siguientes beneficios:

Aumenta la capacidad de tomar decisiones acertadas a tiempo.
Filtrar todos los datos obtenidos para tener sólo aquellos con valor y coherencia.
Permite obtener datos de todo tipo y de cualquier fuente a lo largo del tiempo de manera creciente.
Proporciona apoyo automatizado al personal encargado de la gestión de datos.
El proceso ETL garantiza que una empresa crezca y escale de una manera mucho más robusta y segura.

Estudiar Big Data desde Cero. Hadoop. Spark. Python. SQL. Qué es ETL. — Estudiar Big Data desde Cero

Fases en una ETL: Que es una ETL en Big Data

1. Fase de Extracción

En todo proceso de ETL dentro de un proyecto Big Data, ya sea para actualizar una Base de Datos analítica para hacer un cuadro de mandos, construir un DataLake u organizar información para entrenar modelos de Inteligencia Artificial la información se debe captar y recoger. No hay proceso ETL sin esta etapa de recogida de información. Ejemplos de fuentes de datos de ETL son:

Bases de Datos de la organización
Excels de una PYME
Tweets a cerca de nuestra corporación
Imagenes
PDF y Documentos
Ficheros comprimidos
…

A partir de un proyecto Big Data a construir o en funcionamiento se analiza qué información es necesaria para que funcione correctamente. A partir de ahí, se automatiza la recogida de información.

2. Fase de Transformación en un proceso ETL

En la fase de transformación en un proceso ETL se limpian los datos, se transforman y se preparan para cargarlos en el sistema de destino. Durante esta fase, se valida la coherencia de los datos, se manipulan para cumplir los requisitos del sistema de destino y se realizan los cálculos o agregaciones necesarios. Dependiendo de la complejidad de los requisitos de transformación, el proceso puede realizarse manualmente o con la ayuda de herramientas de software ETL especializadas. Los resultados de la fase de transformación deben verificarse y probarse antes de pasar a la fase de carga.

Qué hace un data engineer o Ingeniero de Datos en Big Data. Hadoop. Spark. Python. SQL. Qué es ETL. IA. — Qué hace un data engineer o Ingeniero de Datos en Big Data

3. Fase de carga

Durante la fase de carga, el entorno de destino recibe los datos transformados. El entorno puede ser tan simple como una tabla de datos o una hoja de cálculo de Excel. Sin embargo, también puede ser una base de datos, que podría formar parte de un sistema mucho más complejo, como un almacén de datos, un lago de datos o algún otro repositorio de datos centralizado que constituya la base para el análisis, el modelado y el tratamiento de los datos.

Según nuestros estudios de mercado la tecnología SQL suele venir acompañada de Python en todo el mundo de Big Data.

Si te llama la atención y te parece interesante como gestionar, construir y automatizar estos procesos de ETL es muy probable que el rol de Ingeniero de Datos sea un puesto que te interese en el ecosistema Data. ¿Quieres saber más a cerca de los roles en Big Data?

Usos y aplicaciones de los procesos ETL

Los usos y aplicaciones que tienen los procesos ETL están directamente relacionados tanto con la propia usabilidad como con la eficiencia de las bases de datos. Hay que tener en cuenta que, en la actualidad, las bases de datos son uno de los elementos fundamentales de trabajo de muchas empresas; más aún en Big Data y las grandes corporaciones con fuerte base digital.

Las Bases de datos un recurso básico y necesario para el funcionamiento de lso procesos internos y de cara a los clientes. Sin embargo, todo el potencial de las bases de datos depende, en última instancia, de que estos datos sean correctos y de que, además, sean accesibles.
Cuando se habla de datos correctos, se hace referencia a que los datos están debidamente actualizados, lo que implica que la información que proporcionan es real y veraz, lo que es fundamental para que pueda ser utilizada en los procesos de cada organización.

Por otro lado, cuando se habla de que los datos son accesibles, se hace referencia a que se puede obtener información de los datos de forma rápida y sencilla. De nada sirve disponer de datos correctos y debidamente actualizados y cada vez que se necesita encontrar una determinada información, es necesario emplear grandes cantidades de tiempo en encontrar dicha información en la base de datos.

Bases de Datos y SQL: Son prácticamente sinónimos en la industria.

Si sientes curiosidad a cerca de cómo funcionan los procesos de ETL en la industria, te recomendamos que aprendas a programar en SQL principalmente (lenguaje estrella en las Bases de Datos):

Aprender SQL

Gracias a los procesos ETL la información necesaria no sólo es correcta, sino que además se presenta de forma fácilmente accesible al estar almacenada de forma unificada y estandarizada, lo que agiliza los procesos de búsqueda.

Ejemplos de ETL en la industria

La ingesta de la información de un Cuadro de Mandos o Dashboard BI.
Procesos de ingesta de las transacciones de un banco. ¿No pasa que las transacciones o los ingresos llegan al día siguiente a la transferencia de una Cuenta a otra?
Preparar los datos y transformarlos para reentrenar los modelos de Inteligencia Artificial y hacerlos mejores.

5 Herramientas ETL ejemplos

A continuación facilitamos una lista de Top 5 herramientas ETL con ejemplos:

Azure Data Factory: Servicio de Integración de datos de Microsoft Azure por excelencia.
Hadoop: Framework idealmente utilizado como infraestructura para realizar ETLs distribuidos y escalables.
Pentaho (Hitachi): Herramienta low-code para transformar los datos. Muy interesante en entornos de producción para construir sistemas Analíticos a partir de transaccionales. Enlace aquí
Apache Ni-Fi: Herramienta Open Source low-code para hacer integración de datos. Enlace
Python: Muchas empresas utilizan la programación como herramienta base para la ingesta periódica de información.
Spark: Herramienta de máxima velocidad para procesar datos de manera masiva en formato clúster. Se basa en el poder del cómputo en memoria y RDDs.

Si sientes curiosidad y no sabes nada al respecto, te recomiendo aprender Python 🐍 para acabar dominando Spark 🌩 en tu empresa:

Ejercicios Python

Apache Spark: Qué es

Esperamos que esta guía haya aclarado lo que son las ETL y sus beneficios a lo largo de los procesos del ciclo de vida de los proyectos Big Data. Recuerda que puedes comenzar a estudiar algunas de las terminologías de Big Data por tu cuenta con nosotros en esta guía de estudiar Big data desde cero.

4 lecturas recomendadas

Preguntas más frecuentes

¿Qué es un ETL y para qué sirve?

Es una manera de cargar datos de manera masiva donde se automatizan los proyectos Big Data para hacerlos funcionar. Sirven para mantener actualizados los Cuadros de Mando, reentrenar una IA o bien centralizar la información de las transacciones de un banco diariamente.

¿Qué es ETL en español?

Es el proceso de Extraer Transformar y Cargar (del inglés Extract Transform Load).

¿Qué empresas utilizan ETL?

Empresas que mueven un gran volumen de datos diariamente y aquellas con un nivel alto de madurez digital donde se implementan cuadros de mando, grandes bases de datos etc.

¿Cuáles son las herramientas ETL más populares?

Libres: Programación, Apache Ni-Fi o el framework Hadoop. De pago: SAP, Azure Data Factory y Oracle.

¿Qué es ETL con Python?

Significa tener programada una tarea donde 1) se Extrae Data desde cualquier fuente de datos (scrapping, Api, SQL…) para 2) transformar a Información Relevante donde 3) se realiza la carga en la salida esperada. Pero programado y sin usar programas externos.