ETL en la nube: la automatización de data warehouse

La automatización de data warehouse es una tecnología de última generación que se basa en patrones y procesos de diseño avanzados para automatizar los pasos de planificación, modelado e integración de todo el ciclo de vida del data warehouse. La automatización proporciona una alternativa eficiente al diseño tradicional de almacenes de datos porque reduce tareas que requieren una gran inversión de tiempo, como la generación e implementación de códigos ETL en un servidor de bases de datos.

Diferencias entre un data warehouse y otras bases de datos

Un data warehouse (DWH) es un tipo de base de datos que incluye ciertas ventajas respecto a otras bases de datos distintas. Diseñada para almacenar, filtrar y propiciar el análisis de datos, esta herramienta permite a las empresas trabajar con grandes cantidades de datos y visualizar y analizar de manera cruzada y simultánea la información, sin tener que mezclar y consolidar resultados procedentes de distintas fuentes de datos. 

Asimismo, un data warehouse se puede conectar con herramientas de business intelligence como Power BI, por ejemplo, cosa que favorece el acceso rápido a los datos a través de aplicaciones de herramientas de business intelligence, SQL, Azure Analysis Services y otras aplicaciones de análisis. Por otro lado, un data warehouse puede agilizar las actividades de tratamiento de datos, ya que facilita la eliminación de  errores, de datos duplicados y de información errónea o de nulo interés. Esto, a su vez, propicia el data quality, la gobernanza de datos y la consolidación de los datos de los que dispone la organización. 

Pasos de la automatización de data warehouse

En los data warehouse tradicionales los datos pasan por tres fases:

• Base de datos relacional (OLTP): En esta etapa, se utilizan scripts SQL para extraer todos los datos transaccionales de las bases de datos relacionales. Antes de mover los datos, se limpian para verificar la consistencia de la información errónea e inexacta. Todos los datos en esta etapa se basan en un modelo de relación entre entidades y se utilizan para el procesamiento transaccional en línea.
  
• Almacén de datos analíticos (OLAP): Los datos transaccionales se modelan en esquemas de estrella o de copo de nieve y se transfieren a un servidor de procesamiento analítico en línea u OLAP a través de un modelo de datos relacional OLAP o multidimensional. Esto estructura y simplifica los datos para la elaboración de informes analíticos y consultas. A continuación, los datos se transforman y se cargan en el almacén de datos.
  
• Análisis e informes: Una vez completados los procesos de ETL, los datos del almacén de datos se exportan a herramientas de inteligencia de negocio y análisis para obtener información para la toma de decisiones.

Un software de automatización de almacenes de datos ofrece un enfoque fluido y sin código para agregar y trasladar datos empresariales dispares desde los sistemas de origen a un almacén de datos y más allá. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, el software automatiza la ejecución por lotes y los requisitos de despliegue de código ETL del proceso de almacenamiento de datos. Construido sobre metodologías ágiles, el software de automatización utiliza una variedad de funcionalidades incluyendo:

• Estructuras de datos desnormalizadas, normalizadas y multidimensionales
• Procesos de integración de datos ETL y ELT
• Modelado de datos de origen
• Conectividad con varios proveedores de datos
  
  

ETL como parte de data warehouse

Un proceso ETL permite desbloquear el valor del data warehouse. Mientras que el data warehouse actúa como el lugar de almacenamiento de todos los datos y las herramientas de BI sirven como el mecanismo que los consume para proporcionar información, la ETL es el intermediario que empuja todos los datos y las herramientas de los clientes al data warehouse para su análisis. La fase de ETL es donde el negocio gastará una buena parte de su tiempo y energía en el desarrollo de una solución de data warehouse.

ETL en la nube

La ETL en la nube implica extraer datos de diversos sistemas de origen, transformarlos en un formato común y cargar los datos consolidados en la plataforma de almacenamiento de datos para satisfacer mejor las necesidades de business intelligence, generación de informes y análisis. Trabajar en la nube ofrece una gran variedad de beneficios, como streaming en tiempo real o integraciones rápidas. Además, es la mejor opción si tu data warehouse se encuentra en la nube.

En una entrada anterior en este blog, ya hablábamos de los beneficios de la integración cloud que, entre otros, supone un ahorro de dinero, facilita la integración y la escalabilidad y puede suponer una mayor nivel de seguridad de los datos de la empresa. 

Ventajas y desventajas de ETL en la nube

La transición de ETL en orígenes locales a entornos en la nube ha sido un proceso transformador vinculado a la evolución de la velocidad y capacidades de Internet. Un estudio de IDG ya anunciaba en 2018 que el 73% de las empresas tenían parte de su infraestructura almacenada en la nube y el 38% de las organizaciones encuestadas admitían que sus departamentos de IT sentían presión por llevar a cabo la integración total en cloud.

En este sentido, la ventaja más destacada y valorada de ETL en la nube es la mayor velocidad. El entorno cloud supone que las tareas de computación de un proceso ETL se desarrollen con mucha más rapidez, así como permite optimizar las actividades de business intelligence que, en el entorno local, pueden llegar a encallarse debido al crecimiento constante del volumen de datos con el que trabajan las empresas y la velocidad de dicho crecimiento. Además, por lo general, la puesta en marcha de procesos ETL cloud suele ser rápida, ya que el entorno ETL en la nube se puede conectar fácilmente tanto a servicios de entornos locales como a servicios en la nube. 

Por si fuera poco, el entorno cloud supone una mayor flexibilidad respecto a los entornos locales y permite a las organizaciones pagar por horas de uso si contratan una herramienta ETL SaaS. 

En definitiva, la automatización de data warehouse es una tecnología puntera que agiliza enormemente la integración de datos, automatiza procesos y tareas que suponen una gran inversión de tiempo y asegura la interoperabilidad de todos los sistemas empresariales en un entorno cloud que optimiza las operaciones de inteligencia empresarial.