Guía de Procesos ETL: Qué son, cómo usarlos y herramientas clave

Los científicos de datos, expertos en Big Data y analíticos de datos trabajan en su día a día en procesos ETL que permiten a sus organizaciones ser verdaderamente Data Driven. Es decir, organizaciones cuyas decisiones de negocio están basadas en datos. Por ello, en este artículo veremos en detalle algunas cuestiones sobre los procesos ETL para tener claro todos estos conceptos. ¡No te lo pierdas!

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¿Qué son los procesos ETL?

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load) hacen referencia a un conjunto de técnicas, herramientas y tecnologías que permiten extraer datos de varias fuentes, transformarlos de forma que sean veraces y útiles, y cargarlos en otros sistemas con el fin de que puedan ser accesibles por los niveles de la organización que lo requieran.

Por tanto, estos procesos no son una herramienta o una tecnología en particular, sino un conjunto de todo aquello que tenemos que hacer para obtener información y conocimiento de los datos.

Todo proceso debe comenzar por una estrategia, y no por los datos. Es decir, hemos de plantarnos una serie de preguntas de negocio, sobre las que no tenemos las respuestas, pero sobre las que intuimos que los datos sí las tendrán. Por ejemplo: ¿Mis clientes se comportan respecto a un patrón? ¿Se pueden segmentar mis clientes de forma diferente que no veo a primera vista? ¿Mi cartera de productos y rotación de stock es la adecuada?

¿Por qué necesitas procesos ETL?

La importancia de la ETL en una organización es directamente proporcional a cuánto esta depende del almacenamiento de datos. Las herramientas ETL recopilan, leen y migran grandes volúmenes de datos sin procesar de múltiples fuentes y en plataformas dispares.

Por otro lado, procesan los datos para que sean significativos con operaciones como clasificar, unir, reformatear, filtrar, fusionar y agregar.

Por último, incluyen interfaces gráficas para obtener resultados más rápidos y fáciles que los métodos tradicionales de mover datos a través de canales de datos codificados a mano.

Las herramientas ETL rompen los silos de datos y facilitan que sus data scientist accedan y analicen los datos, y los conviertan en inteligencia empresarial.

En resumen, las herramientas ETL son el primer paso esencial en el proceso de almacenamiento de datos que permite tomar decisiones más informadas en menos tiempo.

Beneficios de incorporar herramientas de ETL

Ahora que ya sabemos qué es la ETL, veamos los distintos beneficios que conlleva incorporar este proceso:

• ETL es un proceso predefinido para acceder y manipular datos de origen en la base de datos de destino
• Ayuda a mejorar la productividad porque codifica y reutiliza sin necesidad de conocimientos técnicos
• Ayuda a las empresas a analizar sus datos comerciales para tomar decisiones importantes
• El proceso ETL permite la comparación de datos de muestra entre el sistema de origen y el de destino
• Ofrece un contexto histórico profundo para el negocio
• Las bases de datos transaccionales no pueden responder preguntas complejas que sí pueden responderse con ETL
• ETL proporciona un método para mover los datos de varias fuentes a un almacén de datos
• A medida que cambian las fuentes de datos, el almacén de datos se actualizará automáticamente
• Un sistema ETL bien diseñado y documentado es esencial para el éxito de un proyecto de almacenamiento de datos

¿Cuáles son las fases de una ETL?

Los procesos ETL se dividen en tres fases que te contamos a continuación, ¡toma nota!

1# ETL: Fase de extracción

La fase de extracción de un proceso ETL consiste en captar datos de varias fuentes. Estas fuentes pueden ser internas como un CRM, ERP o ficheros drive que tenemos almacenados en la nube, pero también suelen existir fuentes de datos externas de gran valor como Web Services de otros colaboradores, proveedores o clientes, ficheros de bases de datos abiertas, e incluso datos extraídos de la web como redes sociales u otras páginas.

Estos datos extraídos son guardados en su forma original en almacenes de datos, normalmente en sistemas cloud, para luego poder ser tratados.

2# ETL: Fase de transformación

Esta es la fase esencial del proceso. La fase de transformación consiste en procesar los datos de forma que sean coherentes con el modelo de negocio de la organización. En la fase de extracción, los datos capturados pueden estar categorizados como datos estructurados o no estructurados, y todos ellos han de ser transformados para poder obtener información de ellos. 

Un dato estructurado será el más fácil de transformar pues en su formato original ya se suele encontrar en bases de datos relacionales como tipos de texto, numéricos, etc. Sin embargo, los datos no estructurados son mucho más complejos de transformar puesto que no poseen una estructura interna determinada. Nos referimos a datos de tipo PDF, mensajes de texto, vídeos, imágenes, emails, etc.

Ambos tipos de datos han de ser transformados de forma que sigan las reglas de negocio de la organización. Es decir, han de ser normalizados, clasificados y verificados según el tipo de empresa en particular.

3# ETL: Fase de carga

Por último, la fase de carga de un proceso ETL consiste en almacenar los datos ya transformados en un sistema destino del que se puedan nutrir todas las áreas de la organización. Estos sistemas de almacenamiento reciben el nombre de Data Warehouse y son el origen de datos para distintas herramientas de analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva. 

¿Cómo desarrollar un proceso ETL?

Las opciones a la hora de desarrollar procesos ETL se pueden resumir en dos: Programación de la ETL, o bien, uso de herramientas. 

La opción de desarrollar completamente desde cero una ETL conlleva la gran ventaja de la flexibilidad y las capacidades casi ilimitadas de la ETL final. Por el contrario, conlleva unos tiempos de desarrollo elevados y una depuración compleja en caso de errores. En este caso, el uso de lenguajes de programación como Python ayudan mucho a la consecución de logros por la gran cantidad de librerías existentes relativas al trabajo con datos.

La otra opción para desarrollar una ETL sería utilizar herramientas de terceros diseñadas para tal fin. En este caso, las ventajas son, entre otras, la simplicidad a la hora de realizar las transformaciones a través de interfaces muy visuales y un sistema de depuración mucho más ágil. Por el contrario, el coste es mayor y la flexibilidad del proyecto es menor. Herramientas ETL existen muchas, pero entre las más utilizadas encontramos a Pentaho, Talend, AWS Data Pipeline o Alteryx.

En todo proceso de desarrollo es clave la acción de documentar. En el diseño y desarrollo de una ETL la documentación es igualmente importante. Hay que decir que no existe un estándar para documentar este tipo de procesos, pero sí que existen ciertas recomendaciones como, por ejemplo, el desarrollo de gráficos que muestren el camino que siguen los datos.

Herramientas ETL más populares

En el caso de que te hayas decantado por usar alguna herramienta que te ayude a agilizar el proceso, te dejamos algunas de las más populares:

AB Initio

Ab Initio puede realizar una amplia gama de transformaciones a través de una interfaz gráfica en su entorno de reglas de negocio. La plataforma incluye varios tipos de transformaciones y permite a los usuarios escribir sus propias funciones en JavaScript o Ab Initio Script.

Barracuda Software

Más de 200.000 clientes han confiado en Barracuda para proteger a sus empleados, datos y aplicaciones de una amplia gama de amenazas. Barracuda ofrece soluciones fáciles, completas y asequibles para la protección del correo electrónico, la seguridad de aplicaciones y en la nube, la seguridad de la red y la protección de datos.

Bitool

Actualmente existen muchas empresas que proveen de herramientas OLAP (Explotadores), pero muy pocas se han dedicado a fabricar herramientas de ETL para proyectos de BI. De las pocas que existen, éstas tienen un alto coste tanto en licencias como en mantenimiento y consultoría, lo que ha originado que las compañías medianas que deseen implementar proyectos de BI lo hagan sin adquirir una herramienta eficiente de ETL.

Esto conlleva a que la gerencia tenga que esperar muchos meses para tener resultados y casi siempre con problemas en la calidad de la información que conlleva al fracaso del proyecto. En este sentido, BiTool es una de las 3 herramientas de ETL del mundo que soporta Tecnología Knowledge Module.

IBM Websphere DataStage

Se utiliza esta herramienta ETL para diseñar y poblar un almacén de datos de destino. Facilita la extracción, transformación y carga de datos específicos de la aplicación desde la base de datos de origen al almacén de datos. Ayuda a construir un modelo de origen que describe las reglas para consultar la base de datos de procedencia.

Informática Powercenter

Por último, Powercenter es una plataforma de integración de datos basada en metadatos. Impulsa y acelera los proyectos de integración de datos para entregarlos a la empresa de una forma más rápida que la codificación manual.

Los desarrolladores y analistas colaboran, crean prototipos rápidamente, iteran, analizan, validan e implementan proyectos en días en vez de en meses. En este sentido, Powecenter sirve como base para sus inversiones en integraciones de datos.

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