Qué es ETL: definición, proceso y herramientas

Guía de inteligencia de negocios
Diego Santos
Diego Santos

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En la actualidad es muy común que las empresas utilicen múltiples bases de datos para almacenar diferentes tipos de información, y es muy probable que cada día se usen más debido a la explosión del uso de big data.

Qué es ETL

Cuando llega el momento de realizar un análisis completo de dicha información es fundamental contar con una solución de business intelligence (BI).

Para ello, es necesario contar con un método seguro y práctico de procesamiento de datos, como ETL, el cual permite a las organizaciones integrar bases de datos de forma adecuada.

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ETL proviene de las siglas en inglés de «extracción», «transformación» y «carga»: extract, transform, load. Todo eso indica que se aplican ciertos criterios de calidad y consistencia para que puedan unificarse desde diversos sistemas de origen en una sola base de datos de destino. 

Significado de ETL

Cuál es el origen de ETL

En la década de 1970 surgieron los data warehouses (o almacenes de datos) que fueron ganando prestigio a medida que las organizaciones los utilizaban para almacenar su información comercial, debido a la importancia de los datos de calidad, por lo que creció rápidamente la necesidad de integrar los ubicados en diferentes almacenes.

Para 1990 las empresas más punteras dentro del mundo de los sistemas de información deciden invertir en desarrollar sus propias herramientas. En este momento, empresas como IBM, Oracle o SAS comenzaron a lanzar potentes herramientas orientadas al diseño y desarrollo de procesos ETL. De este modo, ETL es actualmente uno de los métodos más apreciados para procesar información. 

La importancia de ETL en la business intelligence

El proceso de integración de datos de ETL facilita a las empresas u organizaciones analizar e informar sobre datos relevantes para sus estrategias, por lo que también permite mejorar la productividad al facilitar la lectura de datos en un solo sistema de destino.

ETL es una de las herramientas de inteligencia de negocios que ayuda a las y los gerentes comerciales a obtener información útil que les permitan tomar mejores decisiones para llevar a cabo sus estrategias empresariales.

Dentro de sus beneficios se encuentran:

  • Brinda un mayor conocimiento de información: ayuda a transformar la información en conocimiento, con un dominio profundo de los datos de una organización, lo que permite la optimización de sus procesos y la eficacia en la toma de decisiones. 
  • Mejora la accesibilidad de datos: el proceso de ETL es importante para las empresas que buscan tener una visión general de sus datos y acceso fácil para su análisis. 
  • Ofrece fiabilidad: ETL ayuda a mejorar la veracidad de los datos y la información, por lo que las empresas pueden estar seguras de que los datos que están ahí reunidos cumplen con los lineamientos de regulación y estándares establecidos por las diferentes auditorías.

Para aprovechar estos beneficios es necesario implementar un proceso adecuado tras la captura de datos, por lo que hablaremos al respecto a continuación.

Los 3 pasos del proceso ETL

El proceso de ETL permite mejorar el rendimiento de la base de datos y consiste en tres sencillos pasos que te permitirán extraer, transformar y cargar datos de múltiples fuentes para almacenar estos últimos en una sola base de datos optimizada.

Proceso ETL

Veamos cada uno de ellos:

1. Extracción

Esta es una etapa fundamental que determina qué fuentes de datos se van a procesar. La velocidad y el orden de extracción de dicha información tienen un gran impacto en todo el proceso de integración.

Durante la extracción y migración de los datos de la fuente original, el proceso de ETL realiza un análisis y limpieza de ellos, lo que ayuda a diferenciarlos. Es muy común que antes de llevar a cabo este paso, los datos provengan de diferentes fuentes y formatos como archivos de XML, JSON, CSV y hojas de cálculo, aplicaciones SaaS, sistemas CRM, API, sitios web, etc.

El volumen de datos extraídos depende de las necesidades de cada compañía. 

SQL ETL

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de programación que permite gestionar y extraer partes de una base de datos en forma de informes. Los sistemas de administración de bases de datos aceptan comandos SQL y realizan una variedad de acciones en tablas y filas de datos específicas.

2. Transformación

En esta etapa se realiza la transformación de los datos y se corrigen las diferencias que puedan contener para su mejor clasificación. Se lleva a cabo por medio de un conjunto de reglas que varían según los criterios de cada compañía.

Por medio de una validación, la eliminación de duplicados, codificación y filtrado en el formato deseado, esta transformación de datos permite conocer cuáles tienen alguna deficiencia para ver si se omiten o se hacen a un lado para un análisis más profundo. 

3. Carga

Finalmente, una vez que los datos han sido extraídos y transformados de acuerdo con las necesidades particulares de la empresa, se lleva a cabo la carga de datos en una base de datos destino. Una de las más comunes es un almacén de datos o repositorio centralizado, ya sea en la nube o físicamente en una instalación.

Componentes de un proceso de ETL

Compatibilidad 

El proceso de ETL permite determinar con qué frecuencia se cargarán nuevos conjuntos de datos y se actualizarán los existentes de acuerdo con los parámetros establecidos en la automatización.

Auditoría y registro 

Es necesario contar con un registro detallado que garantice la precisión en la base de datos y facilite los reportes y análisis de datos, de tal forma que eliminar los errores sea sencillo. 

Manejo de múltiples formatos 

Las fuentes de los datos pueden ser de diferente origen, ya sea internos como los provenientes del CRM, inventario, finanzas y recursos humanos, o externos como los que vienen de las redes sociales. Para extraerlos de manera adecuada, el proceso de ETL debe manejar una gran variedad de formatos. 

Tolerancia a las fallas 

Los sistemas de ETL deben recuperarse de cualquier problema que ocurra en el proceso o flujo de trabajo y asegurar que los datos se desplacen de un lugar a otro sin ninguna dificultad.

Soporte de notificaciones 

Es importante saber si en algún momento los datos no son precisos, por lo que debe generarse un sistema de notificaciones que dé aviso si se presenta algún problema.

Actualizaciones 

La toma de decisiones en tiempo real es fundamental para garantizar el éxito de cualquier empresa, por lo que la actualización de los datos debe ser fluida y óptima.

Escalabilidad 

Como lo hemos dicho en otras ocasiones, a medida que las empresas crecen, la información y sus bases de datos también lo hacen. Unos de los componentes principales del proceso de ETL son precisamente el desempeño y rendimiento de la integración de almacenamiento necesarios para manejar cargas de datos en rápida expansión.

Precisión 

Todos los datos deben garantizar una carga óptima y un flujo de información preciso que refleje la veracidad en cada etapa del proceso.

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Existe una amplia diversidad de herramientas de software ETL para organizaciones sofisticadas en la integración de datos. A continuación, te recomendaremos algunas de ellas:

1. Talend Data Integration

Herramientas ETL: Talend

Imagen de Talend

Esta herramienta de integración de datos ETL es compatible con diferentes fuentes de datos, tanto locales como en la nube, y permite acceder y transformar cualquier tipo de datos en ambos ambientes. Es una herramienta fácil de usar ya que proporciona un proceso sencillo para transformar y unificar los datos con sus plantillas de integración prediseñadas y una amplia biblioteca de componentes. 

2. Integrate.io

Herramientas ETL: Integrate.io

Imagen de Integrate.io

Esta plataforma de integración de datos ETL cuenta con una interfaz gráfica simple e intuitiva. Ayuda a organizar y programar datos con opciones sin código y con código bajo, además de una personalización avanzada y flexibilidad, gracias a su componente API. 

3. Fivetran

ETL-Fivetran-herramientas

Imagen de Fivetran

Es un software ETL basado en la nube que permite la integración de datos de manera personalizada. Genera conocimientos a partir de datos de producción, gracias a su servicio de integración de base de datos altamente confiable.

Con él puedes integrar de manera automática datos de marketing, productos, ventas, finanzas, etc. Además, la herramienta gestiona la entrega de datos desde el origen hasta el destino y asegura que tu base de datos sea precisa y esté siempre actualizada. 

4. Skyvia

Herramientas ETL: Skyvia

Imagen de Skyvia

Es una herramienta de ETL que permite integrar datos desde diferentes bases. Es compatible con diferentes aplicaciones en la nube y no requiere demasiados conocimientos técnicos para utilizarla.

Permite una sincronización de datos bidireccional y la importación de datos duplicados; además, cuenta con plantillas predefinidas para una integración personalizable. 

5. IRI Voracity

Herramientas ETL: Iri

Imagen de IRI Voracity

Esta herramienta de integración de datos de ETL permite la gestión de datos en la nube. Aunque no es una herramienta de código abierto, permite obtener información a partir de la filtración, clasificación, unión y asignación de datos; asimismo, ayuda a transformar los datos de forma rápida. 

6. Sprinkle data

Herramientas ETL: Sprinkle

Imagen de Sprinkle data

Esta plataforma permite el análisis y la gestión de datos de manera fácil y accesible, lo que garantiza que se puedan tomar decisiones comerciales más rápidas.

Cuenta con un código cero que permite asignar tipos de datos a diferentes clases de almacén, sincronizar datos de más de 100 fuentes diferentes de datos de la nube y la carga de datos modificados.

7. AWS Glue

Herramienta ETL de AWS Glue

Imagen de AWS Glue

Este sistema de Amazon Web Services te brinda una solución robusta para integrar la información de tu negocio, incluso cuando requiera de grandes volúmenes de almacenamiento. Respaldada por la reputación de la suite, vincula diversos métodos de procesamiento como el ETL, por lotes y en streaming.

8. Azure

Herramienta ETL de Azure

Imagen de Azure

Azure Data Factory es una plataforma integral de integración de datos que facilita su análisis. Es muy flexible para ser utilizado tanto en empresas que no quieren añadir código personalizado, como aquellas que tienen un equipo especializado de tecnologías de la información que puede monitorizar y modificar el flujo de trabajo. Ofrece un ETL autónomo que aumenta la eficiencia en las operaciones.

Ya que te ofrece costos por uso, podrás tener un control acerca del presupuesto, de acuerdo con las necesidades específicas de tu empresa.

Te invitamos a conocer más herramientas de business intelligence que te ayudarán a implementar ETL y otras soluciones relacionadas.

6 desafíos comunes en materia de ETL

Ahora que tienes una lista de varios proveedores, ten en cuenta algunos de los problemas que puedes enfrentar al implementar un proceso ETL. Examina si la solución que contratarás puede ayudarte en caso de que alguno se presente.

  • Latencia de la red: El experto en inteligencia de negocios Paul Mponzi menciona que los cuellos de botella en la transferencia de datos son comunes cuando hablamos de grandes volúmenes. Por ello, verifica que la plataforma que elijas tenga la capacidad necesaria y que tu negocio cuente con la infraestructura adecuada.
  • Calidad de los datos: este es un problema común en la captura de datos. Procura que desde la entrada haya un proceso estandarizado que asegure la fiabilidad de los mismos y que haya protocolos de limpieza activos.
  • Mantenimiento a largo plazo: con el tiempo, es probable que tu empresa deba escalar las soluciones, así que necesitas monitorizar los requerimientos a lo largo del tiempo. Implementar ETL suele requerir una inversión importante, así que no querrás que este proceso sea desperdiciado.
  • Pérdida de datos: así como es vital llevar un seguimiento del análisis y procesamiento de la información, también es necesario encontrar aquellos momentos en que puedan darse «fugas» debido a filtros innecesarios, falta de capacidad de procesamiento y otros asuntos técnicos.
  • Falta de un banco de pruebas: si tu organización requiere una solución a medida, es casi seguro que requerirás un banco de pruebas para revisar que la extracción, transformación y almacenamiento sean correctos. Verifica si tu proveedor te permite hacer este tipo de pruebas o por cuáles otros medios podrías realizarlas, y con qué regularidad.
  • Recursos insuficientes: monitoriza la capacidad de almacenamiento, transferencia e incluso la salud de tus archivos, para evitar que el sistema ETL se vea ralentizado o abruptamente interrumpido, incluso durante cortos periodos de tiempo. De ello dependerá que la información saliente sea completa.

Elige la herramienta de integración que mejor te convenga y comienza hoy mismo con el proceso de ETL y organización de sistemas de información para tu empresa. 

Cómo aplicar métodos de inteligencia de negocios y estrategias basadas en datos

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