En este artículo te diremos qué es ETL y cómo funciona el método de integración de datos; además mencionaremos algunas herramientas para que selecciones la más adecuada para tu negocio. 

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.

Cuando llega el momento de realizar un análisis completo de dicha información es fundamental contar con una solución de Business Intelligence (BI) que permita integrar todos esos datos en un solo lugar, porque también ofrece un mejor control de toda la información.

Para ello es necesario contar con un método seguro y práctico como el proceso de ETL (extracción, transformación y carga), el cual permite a las organizaciones integrar bases de datos de forma simple, al recopilar y procesar la información de múltiples sistemas.

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Todo eso indica que se aplican ciertos criterios de calidad y consistencia a los datos para que puedan unificarse en un solo almacén. 

¿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 datos 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 comienzan 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 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.

ETL es una de las herramientas de Business Intelligence que ayuda a los gerentes comerciales a obtener datos útiles que les permitan tomar mejores decisiones para llevar a cabo sus estrategias empresariales.

De ahí que ETL sea útil para las compañías al reunir toda la información en un solo lugar. Dentro de sus beneficios se encuentran:

  1. Mayor conocimiento de información: ETL ayuda a transformar la información en conocimiento, es decir, facilita a las empresas un dominio profundo de sus datos en un solo lugar, lo que permite la optimización de sus procesos y la eficacia en la toma de decisiones. 
  2. 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. 
  3. 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, 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 múltiples fuentes de datos 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 de los datos de la fuente original, el proceso de ETL realiza un análisis y limpieza de todos los datos, 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. Por lo que es complementario a este proceso. Los sistemas de administración de bases de datos aceptan comandos SQL y realizan una variedad de acciones en tablas y filas de datos específicas.

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2. Transformación

En esta etapa del proceso de ETL se realiza la transformación de los datos, se corrigen y resuelven todas las diferencias que puedan contener los datos para su mejor clasificación. Se lleva a cabo a través de un conjunto de reglas que proporcionan el orden y la claridad con los que los datos van a ser integrados en la base de datos y 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 datos 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.

Si ya estás convencido de que necesitas implementar este método en tu empresa para tener un mejor desempeño de tus bases de datos, considera los siguientes componentes del proceso ETL.

Componentes de un proceso de ETL

El proceso de ETL permite ahorrar tiempo en la extracción y preparación de datos para las empresas. Cada uno de sus componentes ayuda a los gerentes a optimizar sus estrategias a la hora de analizar los datos. Los componentes de un proceso de ETL incluyen:

Compatibilidad 

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

Auditoría y registro 

Es necesario contar con un registro detallado de los datos 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 datos de redes sociales. Para extraer estos datos de diversas fuentes, el proceso de ETL debe manejar una gran variedad de formatos de datos. 

Tolerancia a las fallas 

Los sistemas de ETL deben recuperarse de cualquier problema que ocurra en el proceso 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 es necesario generar 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. 

Por último, hablaremos de algunas herramientas que podrían ser de mucha ayuda para implementar este método en tu empresa. 

Actualmente 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

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 a través de plantillas de integración prediseñadas y una amplia biblioteca de componentes. 

2. Integrate.io

Herramientas ETL: 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

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 de que 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

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

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; además ayuda a transformar los datos de forma rápida. 

6. Sprinkle data

Herramientas ETL: Sprinkle

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. 

En conclusión, integrar tus bases de datos puede ayudarte a optimizar la información, al contar con un mismo espacio que te permita identificar los problemas de manera rápida y a encontrar las soluciones de forma más precisa. Elige la herramienta de integración que mejor te convenga y comienza hoy mismo con el proceso de ETL para tu empresa. 

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

 Business Intelligence

Publicado originalmente el 12 de julio de 2022, actualizado el 13 de julio de 2022

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Business intelligence