En la actualidad, todos los profesionales que trabajen en áreas relacionadas a los datos han realizado actividades relacionadas al ETL. Por eso es que aquí profundizaremos en estas siglas y su relevancia para el análisis de datos.

El significado de ETL, por sus siglas en ingles, es: Extract, Transform, and Load, que podríamos traducir como Extraer, Transformar y Cargar. Cada palabra es el proceso por el que pasan los datos:

• Extraer (Extract) datos de su fuente original
• Transformar (transformar) datos deduplicándolos, combinándolos y asegurando la calidad, para luego
• Cargar (Load) datos en la base de datos de destino

Las herramientas ETL permiten estrategias de integración de datos al permitir que las empresas recopilen datos de múltiples fuentes de datos y los consoliden en una única ubicación centralizada. Las herramientas ETL también hacen posible que diferentes tipos de datos trabajen juntos.

ETL tiene sus raíces en la década de 1970 y el auge de los repositorios de datos centralizados. Pero no fue hasta finales de los 80s y principios de los 90s, cuando los almacenes de datos ocuparon un lugar central, que vimos la creación de herramientas especialmente diseñadas para ayudar a cargar datos en estos nuevos almacenes.

Los primeros usuarios necesitaban una forma de «extraer» datos de sistemas aislados, «transformarlos» al formato de destino y «cargarlos». Las primeras herramientas ETL eran primitivas, pero hicieron el trabajo. De acuerdo, la cantidad de datos que manejaban era modesta para los estándares actuales.

A medida que crecía la cantidad de datos, crecían los almacenes de datos y proliferaban las herramientas de software ETL y se volvían más sofisticadas. Pero hasta finales del siglo XX, el almacenamiento y la transformación de datos se realizaba principalmente en almacenes de datos locales. Sin embargo, sucedió algo que revolucionó para siempre la forma en que veíamos el almacenamiento y el procesamiento de datos.

En la era del Cloud Computing, la cantidad de datos que generamos y recopilamos continúa aumentando a un ritmo exponencial. Además, contamos con herramientas cada vez más sofisticadas que nos permiten utilizar todos nuestros datos para obtener información real sobre nuestro negocio y nuestros clientes.

La infraestructura de almacenamiento de datos tradicional no puede escalar para almacenar y procesar tantos datos, al menos no de manera rentable y oportuna. Si queremos realizar análisis e inteligencia sofisticados y de alta velocidad en todos nuestros datos, la nube es el único lugar para hacerlo.

Los almacenes de datos en la nube, como Amazon Redshift, Snowflake y Google BigQuery, pueden ampliarse o reducirse infinitamente para adaptarse a prácticamente cualquier cantidad de datos. Un almacén de datos en la nube también es compatible con el procesamiento paralelo masivo (MPP, por sus siglas en inglés), que permite la coordinación de enormes cargas de trabajo en grupos de recursos computacionales escalables horizontalmente. Las infraestructuras locales simplemente no tienen esa velocidad o escalabilidad. La nube cambia la forma en que manejamos los datos y cómo definimos y entregamos ETL.

Hay múltiples razones por las que ETL se usa ampliamente y cuál es la importancia de ETL:

• Punto de vista único: obtener una perspectiva holística del negocio es un desafío en el clima comercial actual, ya que las empresas con frecuencia tienen datos dispersos en varios sistemas y aplicaciones. Después de comprender la importancia de ETL en la integración de datos, puede emplear ETL y permitir que los datos de muchas fuentes se combinen y analicen para obtener una visión más completa del negocio.
• Automatización: ETL optimiza las actividades repetitivas de procesamiento de datos para un análisis más eficiente. Las herramientas ETL pueden automatizar el proceso de migración de datos e incorporar actualizaciones de datos de forma regular o bajo demanda. Esto permitirá a los ingenieros de datos dedicar menos tiempo a actividades mundanas como el movimiento y la transformación de datos.
• Gobierno de datos: el gobierno de datos se ocupa de la utilidad, disponibilidad, consistencia, integridad y seguridad de los datos. Al colocar una capa de abstracción entre los sistemas de origen y de destino, ETL puede ayudar en el control de datos al preservar la seguridad y el linaje de los datos. La importancia de ETL en el gobierno de datos es cada vez más clara, ya que promueve la democracia de datos, lo que aumenta la accesibilidad de los datos y los pone a disposición de todas las partes interesadas para el análisis empresarial.
• Escalabilidad: a medida que aumenta el volumen y la complejidad de los datos, la importancia de ETL en la integración de datos se vuelve cada vez más vital para que las empresas sigan siendo competitivas. Puede ampliar las canalizaciones de ETL para asegurarse de que la empresa pueda continuar extrayendo, transformando y cargando enormes volúmenes de datos con éxito. Debido a esto, la empresa puede administrar un volumen creciente de datos sin tener que actualizar, hacer que los datos estén disponibles para análisis e informes a tiempo y mantener sus sistemas regularmente. Aquí, la escalabilidad se puede lograr de varias maneras, a saber, procesamiento distribuido, procesamiento paralelo, partición de datos y soluciones en la nube.

ETL aumenta la velocidad y la eficiencia de la extracción, transformación y carga de grandes cantidades de datos en su almacén de datos al tiempo que garantiza que la calidad de esos datos sea la más alta posible. Eso impulsa una mayor accesibilidad a los datos y consultas e informes más rápidos y confiables, lo que a su vez aumenta el ROI de su inversión en almacenamiento de datos.

imagen: @YuriArcursPeopleimages