En el contexto actual existen muchos procesos de tratamiento de datos, herramientas y plataformas muy conocidos. Aun así, de vez en cuando es importante repasar los básicos: hablemos de ETL y SSIS.
ETL significa extraer, transformar y cargar o, en inglés, Extract, Transform, and Load. Estas son tres funciones de base de datos que se combinan en una herramienta para extraer datos de una base de datos, modificarlos y colocarlos en otra base de datos.
Más concretamente, el proceso de extraer datos consiste en leer los datos de una base de datos. La transformación se da al convertirlos, mediante reglas, tablas de búsqueda o combinándolos con otros, en datos que cumplan los requisitos establecidos con el cliente para luego cargarlos a una nueva base de datos o data warehouse.
Usar ETL garantiza que los datos sean relevantes y útiles para el cliente, que sean precisos, de alta calidad y de fácil acceso para que el data warehouse sea utilizado de manera eficiente y efectiva por los usuarios finales.
Ahora más que nunca, garantizar la calidad y la utilidad de los datos es muy importante. A medida que las regulaciones internacionales en materia de protección de datos se han ido endureciendo y compañías como Google han respondido eliminando las cookies de terceros de Chrome, las organizaciones deben repensar su estrategia de datos y adaptarse a la nueva era.
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Por su lado, SSIS son las siglas de SQL Server Integration Services. SSIS forma parte del software de datos de Microsoft SQL Server, utilizado para multitud de tareas de migración de datos. Básicamente es una herramienta ETL que forma parte del Business Intelligence Suite de Microsoft y que se utiliza principalmente para conseguir la integración de datos.
Esta plataforma está diseñada para resolver cuestiones relacionadas con la integración de datos y aplicaciones de workflows. Cuenta con una herramienta de almacenamiento para ETL.
SSIS sigue los pasos siguientes para conseguir la integración:
- Parte de un almacén de datos operacionales, una base de datos diseñada para integrar datos de múltiples fuentes para operaciones adicionales sobre los datos.
- Se lleva a cabo el proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
- El data warehouse captura los datos de diversas fuentes para poder acceder y usarlos de forma útil.
- Los datos se almacenan en el data warehouse para reunir y gestionar datos de varias fuentes con el fin de dar respuesta a cuestiones empresariales. Por lo tanto, ayuda en la toma de decisiones.
Además de ETL, SSIS permite llevar a cabo otros procesos, como la limpieza, la agregación y la fusión de datos, entre otros. Facilita el traslado de datos de una base de datos a otra y puede extraer datos de una amplia variedad de fuentes como bases de datos de SQL Server, archivos de Excel, bases de datos Oracle y DB2, etc.
SSIS también incluye herramientas gráficas y asistentes para realizar funciones de workflows, como el envío de mensajes de correo electrónico, operaciones de FTP, fuentes de datos y destinos.
Queda claro, entonces, que no sería riguroso hablar de la diferencia entre ETL y SSIS, ya que la denominación ETL refiere a un concepto, mientras que SSIS es una herramienta de Microsoft desarrollada para trabajar con el concepto ETL.
