¿Qué es ETL?

Si ha pasado tiempo trabajando con equipos de análisis de datos, probablemente ha escuchado el acrónimo ETL como si todos ya supieran lo que significa. Este acrónimo significa Extracción, Transformación, Carga: tres palabras aparentemente sencillas que describen uno de los procesos más importantes en la gestión moderna de datos. Ya sea que esté creando un panel de control de ventas, entrenando un modelo de aprendizaje automático o simplemente intentando que dos sistemas se comuniquen entre sí, es muy probable que ETL esté trabajando silenciosamente en segundo plano.

Esta página ofrece una introducción sencilla y comprensible sobre qué es ETL, cómo funciona y por qué casi todas las organizaciones que utilizan datos dependen de él.

ETL explicado de forma sencilla

En esencia, ETL es un proceso de integración de datos que extrae información de una o varias fuentes, la transforma en un formato limpio y consistente, y la escribe en un destino donde puede ser utilizada. Como IBM lo define, ETL "combina, limpia y organiza datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos único y consistente."

Para entenderlo en profundidad, piénselo como cocinar una comida. Sus ingredientes básicos provienen de diferentes lugares: el jardín, la despensa, el mercado. Antes de poder servir un plato terminado, debe lavar, cortar y combinar los ingredientes según una receta. ETL es ese proceso de trabajo en la cocina, aplicado a los datos. Los ingredientes básicos son sus sistemas dispersos, la receta es su conjunto de reglas de negocio, y el plato terminado son los datos limpios y listos para el análisis, almacenados en un almacén de datos u otro repositorio.

Las tres etapas: Extracción, Transformación, Carga

Cada letra representa una etapa diferente en el proceso que transforma los datos brutos en información útil.

Extracto

En la etapa de extracción, los datos se copian o se obtienen de sus fuentes originales y se almacenan temporalmente en un área de almacenamiento provisional, a menudo llamada "área de preparación". Las fuentes son variadas: bases de datos SQL y NoSQL, sistemas CRM y ERP, tiendas online de Shopify, hojas de cálculo, archivos de texto plano, APIs, páginas web y, cada vez más, flujos de datos de sensores provenientes de dispositivos conectados. Cada una de estas fuentes puede almacenar información en su propio formato: XML, JSON, CSV, EDI, y muchos más, razón por la cual el siguiente paso es tan importante.

Transformar

La etapa de transformación es donde se realiza el trabajo principal, y suele ser la parte más compleja del proceso. Los datos sin procesar se limpian, se validan y se reestructuran para que coincidan con la estructura que espera el sistema de destino. La transformación puede incluir operaciones básicas como la eliminación de duplicados y la revisión de formatos, así como operaciones más avanzadas como la derivación de nuevos valores, la combinación de registros de diferentes fuentes, la división de campos y la síntesis de grandes volúmenes de datos. Esta es la etapa que convierte las entradas inconsistentes y desordenadas en información confiable. Las divisas se estandarizan, los clientes duplicados se fusionan, los valores faltantes se gestionan, y los campos sensibles pueden ser enmascarados o encriptados para cumplir con los requisitos regulatorios.

Carga

Finalmente, en la etapa de carga, los datos transformados se escriben en el sistema de destino, que suele ser un almacén de datos, un lago de datos, una base de datos o una herramienta de análisis. La carga puede realizarse como una carga completa única de todos los datos históricos, o como cargas incrementales continuas que solo añaden los datos que han cambiado desde la última ejecución. La mayoría de las organizaciones automatizan este paso para que los datos nuevos fluyan continuamente, a menudo durante las horas de menor actividad, cuando los sistemas están menos ocupados.

¿Por qué es importante el ETL?

Sin ETL, los datos permanecen aislados en silos, con formatos incompatibles y plagados de errores y duplicados. Los analistas terminan dedicando más tiempo a manipular hojas de cálculo que a analizar realmente algo. ETL soluciona este problema automatizando las tareas tediosas y proporcionando una visión única, consolidada y fiable del negocio. Esta base sienta las bases para una amplia gama de actividades:

• Inteligencia empresarial e informes, donde los datos limpios alimentan los paneles de control y los informes.
• Integración y unificación de sistemas empresariales dispares, especialmente en procesos de fusiones y adquisiciones.
• El almacenamiento de datos, que depende de los procesos ETL para consolidar datos históricos y actuales.
• El aprendizaje automático y el análisis avanzado, que requieren datos de entrenamiento bien preparados.
• Cumplimiento normativo, donde los datos deben ser gestionados y almacenados de acuerdo con normas estrictas.
• Eficiencia operativa, al eliminar la introducción manual de datos y los errores que conlleva.

Una breve historia

ETL no es una tecnología nueva. Surgió en la década de 1970, junto con el auge de las bases de datos centralizadas, y se convirtió en la forma estándar de alimentar los almacenes de datos una vez que las bases de datos relacionales ganaron popularidad a finales de la década de 1980. Los primeros esfuerzos se realizaron en gran medida mediante código escrito manualmente por los equipos de TI. A medida que los volúmenes de datos se dispararon en la era del "big data" y luego se trasladaron a la nube, las herramientas de ETL se volvieron mucho más sofisticadas, incorporando interfaces visuales, automatización, transmisión en tiempo real y mapeo asistido por inteligencia artificial.

Qué buscar en una herramienta de ETL

El software ETL moderno simplifica la complejidad, por lo que no es necesario escribir código de integración manualmente. Al evaluar diferentes opciones, las características más importantes incluyen una amplia compatibilidad con los formatos de datos y los sistemas que realmente utiliza, una interfaz fácil de usar (a menudo de bajo código o con funcionalidad de arrastrar y soltar), una capacidad de inteligencia artificial integrada que puede mapear automáticamente las fuentes con los destinos basándose en la semántica, la capacidad de manejar transformaciones complejas, una automatización y programación robustas, un sólido soporte de seguridad y cumplimiento, y precios que se mantienen predecibles a medida que sus necesidades crecen. La mejor manera de evaluar una herramienta es probarla en un escenario real, por lo que busque una que ofrezca una versión de prueba gratuita y completamente funcional.

ETL puede sonar a jerga técnica, pero la idea que hay detrás es sorprendentemente sencilla: extraer los datos de dondequiera que se encuentren, limpiarlos y colocarlos en un lugar donde sean útiles. Si se hace bien, de forma consistente y automática, el resto de su estrategia de datos tendrá una base sólida sobre la cual construirse.