¿Te has preguntado alguna vez cuál es la clave para optimizar tus estrategias empresariales? Nosotros te damos la respuesta: la clave está en el control de los datos.
La mayoría de las empresas almacenan grandes cantidades de información en plataformas diferentes, como ERP, CRM, hojas de cálculo… Esto causa la pérdida de la trazabilidad de los datos, por lo que la organización no puede obtener una visión global que le permita tomar mejores decisiones estratégicas.
En la actualidad, almacenar los datos no es suficiente para que la organización tenga mayor competencia, sino que se precisa que los datos se encuentren integrados en único lugar para que dejen de ser un coste para convertirse en un activo empresarial. Para lograrlo, la integración de datos es un requisito fundamental y la organización debe llevar a cabo un proceso de ETL.
Explicado brevemente un proceso ETL (Extract, Transform, Load) es un sistema que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes (ERP, CRM, Excel, Open Data, Internet De Las Cosas, Redes Sociales…) para integrarlos en un solo lugar, que podría ser una base de datos, un data warehouse, etc.
Si no lo has leído todavía, y quieres saberlo todo sobre data warehouse, lee nuestro artículo. En resumen, un data warehouse es el lugar donde almacenamos la información empresarial procedente de múltiples fuentes para realizar consultas y análisis, es decir, transforma los datos en información convirtiéndose en el núcleo del sistema BI (business intelligence). Gracias a ello, por ejemplo, una organización puede analizar a sus clientes contando con toda la información disponible.
A su vez, ETL corresponde a las siglas en inglés: Extract, Transform y Load que representan las tres fases del proceso (Extracción, Transformación y Carga) que son las que se llevan a cabo para la correcta integración de los datos y que describimos a continuación.
Debido a la complejidad del proceso de ETL y dependiendo de las características de cada organización podemos encontrar varios de tipos de procesamiento.
Uno de los aspectos más importantes a la hora de emprender un proceso de ETL es la elección de la herramienta ETL, pues dependerá del tamaño de la organización, del coste y el lugar del almacenamiento.
Al elegir una herramienta ETL (Extract, Transform, Load), es fundamental tener en cuenta varios factores para asegurarse de que la herramienta se adapte a las necesidades y requisitos específicos de su organización.
1. Enterprise Software
Utilizadas por las empresas que cuentan con un mayor tamaño, de coste más elevado en comparación con otras opciones disponibles. Ejemplos: Oracle Data Integrator, SAP Data Services, IBM Infosphere DataStage, SAS Data Manager, Microsoft SQL Server Integration Services – SSIS.
2. Programación de ETLs a medida
Empresas que desarrollan sus propias herramientas con el objetivo de disponer de mayor flexibilidad. Ejemplos de lenguajes usados para esta programación: Java, .Net, Python, etc.
3. Open Source
Herramientas de código abierto gratuitos para todos los usuarios. Ejemplos: Pentaho Data Integration, Talend Open Studio.
4. Servicio en Cloud
Herramientas de Google, Microsoft o Amazon que tienen sus propios servicios de ETL en Cloud. Ejemplos: Amazon AWS Glue, Microsoft Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow, Amazon AWS EMR.
Del mismo modo, para elegir el tipo de herramienta con mayor precisión recomendamos seguir las indicaciones de Gartner, consultora líder en tecnologías de la información.
Un proceso de ETL ayuda a las empresas a crear un sistema de soporte de decisiones críticas y permite a los directivos empresariales acceder rápidamente a los datos, en un solo lugar.
Además, proporciona estructuras de datos limpias y filtradas para su explotación por las diferentes herramientas del usuario final, aumenta la calidad y valor de los datos y permite la optimización de las decisiones. Las bases de datos transaccionales no pueden responder preguntas complejas del negocio que pueden ser contestadas gracias al ETL.
Otro motivo de peso es que el almacén de datos se actualiza automáticamente. El modelo ETL ofrece un profundo contexto histórico para el negocio, ya que recoge una gran cantidad de datos históricos para el análisis de diferentes periodos de tiempo, para descubrir tendencias y hacer predicciones futuras. El data warehouse integra muchas fuentes de datos para reducir el procesamiento en el sistema de producción y permite reducir el tiempo total de respuesta en el análisis y la generación de informes, a la vez que facilita su elaboración.
ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform) son dos enfoques diferentes utilizados en el proceso de integración y preparación de datos. Ambos son utilizados para mover datos desde diversas fuentes hacia un almacén de datos o data warehouse para su análisis. La principal diferencia entre ETL y ELT radica en el orden en que se llevan a cabo las etapas de transformación de datos.
En ETL, la etapa de transformación se realiza antes de cargar los datos en el almacén de datos, mientras que en ELT, la etapa de transformación se realiza después de cargar los datos en el almacén de datos.
ETL se enfoca en transformar los datos fuera del almacén de datos, lo que implica que los datos transformados se almacenan en el almacén de datos en un formato listo para el análisis. En cambio, ELT carga datos en bruto en el almacén de datos y permite realizar transformaciones en el mismo almacén de datos.
ELT ofrece una mayor flexibilidad en términos de realizar transformaciones en tiempo real y aprovechar las capacidades de procesamiento del almacén de datos, mientras que ETL puede ser más adecuado para transformaciones complejas y procesos de limpieza intensivos antes de cargar los datos en el almacén de datos.
La elección entre ETL y ELT depende de los requisitos específicos de cada proyecto, la arquitectura del almacén de datos y la complejidad de las transformaciones necesarias para preparar los datos para su análisis y generación de informes.
Conclusión
En resumen, la aplicación del proceso ETL es la construcción y carga de un data warehouse con el objetivo de obtener una visión consolidada de los datos que impulsa a tomar mejores decisiones estratégicas. Por ello, las empresas con procesos definidos para el almacenamiento de datos sumado al desarrollo de tecnologías BI consiguen, aparte de ahorrar costes, ingresos añadidos a través de la monetización de sus archivos. Por ejemplo, para el propietario de un hotel que necesita recopilar información estadística sobre la ocupación media y la tarifa de la habitación, podemos, gracias al proceso de ETL y las herramientas BI, encontrar los ingresos agregados generados por habitación, recopilar estadísticas sobre la cuota de mercado y datos de encuestas de clientes de cada hotel para decidir su posición competitiva en varios mercados. Del mismo modo, podemos analizar tendencias año tras año, mes a mes y día a día para ofrecer descuentos en la reserva de habitaciones.