¿Qué son las herramientas ETL?

ETL es el acrónimo de «extraer, transformar y cargar». El proceso ETL tiene como objetivo extraer datos sin procesar de los sistemas de origen, refinarlos y cargarlos en un almacén de datos de destino, donde puedan utilizarse para la toma de decisiones empresariales.

¿Qué son las herramientas ETL?

Los ingenieros y profesionales de datos utilizan las herramientas ETL para poblar un almacén de datos con datos de calidad suficiente como para poder confiar en ellos a la hora de prise de décision. Las herramientas ETL proporcionan los medios para simplificar y gestionar el proceso ETL, lo que permite ampliar el movimiento de datos a los almacenes de datos mediante la automatización.

Las herramientas ETL facilitan la conexión con las fuentes de datos y ofrecen funciones para filtrar, fusionar y completar los datos que faltan mediante una base de datos intermedia. Los datos resultantes del proceso de limpieza y de la base de datos intermedia se cargan en el almacén de datos de destino. Las herramientas ETL permiten supervisar de principio a fin el proceso de transferencia y transformación de datos, y ofrecen funciones de programación para garantizar una gestión operativa continua. La mayoría de las herramientas se centran en el contenido y el formato de los datos, utilizando tecnología de transferencia de archivos de terceros para mover los datos en flujos o por lotes. 

Tipos de herramientas ETL

Las herramientas ETL pueden segmentarse en las siguientes categorías, aunque muchas herramientas abarcan varios segmentos:

• Herramientas ETL por lotes: que programan las transformaciones y transferencias de datos de un día para otro o en microlotes.
• Herramientas ETL en tiempo real - que admiten el flujo de datos o la replicación de datos a través de CDC (Captura de Datos Modificados).
• Herramientas ETL locales: ofrecen herramientas de estudio de diseño descargables para facilitar el desarrollo.
• Herramientas ETL basadas en la nube - que ofrecen déploiement a través de múltiples plataformas en la nube.

¿Es SQL una herramienta ETL?

Existe una clase de ETL conocida como ELT, que carga datos sin procesar en la base de datos de destino, donde se transforman dentro de la misma base de datos. El lenguaje de consulta estructurado(SQL) puede utilizarse para algunas funciones ETL, pero carece de los aspectos de supervisión y gestión de las principales herramientas ETL. SQL puede utilizarse para realizar transformaciones de datos mediante funciones incorporadas. El propio SQL puede filtrar, combinar y ordenar datos. Si la tecnología del almacén de datos admite datos externos, en algunos casos puede omitirse la etapa de carga de datos. Sin embargo, el uso de datos externos conlleva una importante pérdida de rendimiento.

Muchas bases de datos comerciales ofrecen capacidades SQL distribuidas para que pueda crear talos remotos utilizando, por ejemplo, CREATE REMOTE-TABLE-NAME AS SELECT * FROM LOCAL-TABLE-NAME. Los datos pueden moverse a través de nodos remotos utilizando INSERT INTO NOMBRE-TABLE-LOCAL como SELECT * FROM NOMBRE-TABLE-REMOTA.

¿Es SSIS una herramienta ETL?

Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) es una herramienta ETL que permite crear flujos de trabajo para gestionar canales de datos destinados a los almacenes de datosde SQL Server. SSIS incluye una interfaz gráfica de diseño que se utiliza para desarrollar paquetes ETL que incorporan lógica procedimental y gestión de errores. SSIS está muy orientado a la plataforma de SQL Server, por lo que no debe considerarse una herramienta ETL general que abarque plataformas distintas de Windows y que pueda utilizarse con bases de datos ajenas a Microsoft.

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La principal diferencia entre los sistemas locales y la computación en la nube es que, en este caso, se utilizan los recursos de servidor y almacenamiento de un tercero a través de una conexión a Internet segura. Se puede crear una plataforma de aplicaciones partiendo de cero con una configuración local en el propio centro de datos. Se puede elegir qué sistema operativo (SO) utilizar, decidir si se quiere emplear software de virtualización y seleccionar entre almacenamiento conectado directamente o a través de la red. Todo está conectado mediante conexiones de red Gigabit de alta velocidad.

La gestión de datos en las propias instalaciones resulta sencilla, ya que tanto los datos como los servidores se encuentran en una única ubicación con conexiones de baja latencia. Como ya has adquirido el hardware, no tienes que pagar por el uso mediante una suscripción con consumo medido para la CPU y el almacenamiento. La desventaja de este enfoque es que tienes que comprar más hardware cuando se agota la capacidad disponible y, por lo general, acabas adquiriendo sistemas más grandes de lo necesario, ya que debes prever los picos de uso.  

La gestión de datos en entornos de computación en la nube presenta algunas ventajas claras. Al utilizar un modelo de precios de suscripción de pago por uso, no es necesario destinar presupuestos de capital a la expansión; puedes adquirir almacenamiento adicional según sea necesario. Otra ventaja importante es que los sistemas en la nube están cada vez más definidos por software, por lo que no te ves limitado a tener que dimensionar el almacenamiento en función de los picos de demanda, ya que puedes ampliar o reducir tu capacidad de almacenamiento según sea necesario. Si eres un minorista y tu negocio tiene carácter estacional, puedes dimensionar tu almacenamiento y tu capacidad de cálculo para adaptarlos a los ciclos de procesamiento estacionales. 

Las propiedades del almacenamiento pueden ser muy diferentes en la nube. Todos los proveedores ofrecen almacenamiento por niveles, por lo que puede optar por pagar por un almacenamiento caro y de alta velocidad basado en SSD o, si el rendimiento no es tan crítico, puede utilizar discos duros tradicionales para ahorrar dinero. La tecnología de bases de datos en la nube se está volviendo cada vez más sin servidor, por lo que puede disfrutar de computación y almacenamiento elásticos que se abstraen de las limitaciones del servidor físico y del dispositivo de almacenamiento. Sólo tiene que elegir las diferentes clases de almacenamiento y computación que satisfagan las necesidades de su aplicación.

La alta disponibilidad también es diferente en la nube porque usted elige un centro de datos en la nube cerca de donde genera y procesa sus datos. Para una alta disponibilidad, puede dividir su almacenamiento en varios dispositivos de almacenamiento para protegerse de los fallos de los dispositivos. Para protegerse contra fallos del centro de datos debidos a desastres como incendios, inundaciones o terremotos, puede designar un centro de datos de reserva en una geografía diferente.

La latencia de la red es un factor importante a tener en cuenta cuando se trabaja en la nube. Las conexiones de red entre los centros de datos en la nube no serán tan rápidas como las que existen dentro de un mismo centro de datos. Es recomendable realizar el análisis de datos en la misma región de la nube en la que se aloja el lago de datos. Los proveedores de nube pública suelen cobrar tarifas de salida en función del volumen de datos que se transfiera, lo que constituye una razón adicional para procesar los datos allí donde se crean. 

Los proveedores de servicios en la nube cuentan con sus propios ecosistemas de gestión de datos, como Google BigQuery, Azure Synapse y Amazon Redshift, con el fin de ofrecer razones de peso para que los usuarios se vinculen a su plataforma. Sin embargo, la mayoría de las empresas no desean depender de un único proveedor para su tecnología crítica, de modo que siempre puedan optar por la mejor relación calidad-precio cuando sea necesario. Por este motivo, las soluciones de gestión de datos que abarcan múltiples plataformas en la nube y pueden ejecutarse en las propias instalaciones ofrecen la máxima flexibilidad. La plataforma Actian Analytics AI ofrece esta flexibilidad. La plataforma de datos de Actian está diseñada para ofrecer un alto rendimiento y escalabilidad en cuanto a volúmenes de datos, número de usuarios simultáneos y complejidad de las consultas. 

gestion des données en la nube Errores a evitar

Cloud gestion des données errores a evitar incluyen:

• Evita la dependencia de un único proveedor eligiendo una solución de gestión de datos que abarque varias nubes y ofrezca opciones locales. Si eliges Redshift, por ejemplo, resultará complicado migrar a plataformas en la nube distintas de AWS.
• No coloque sus datos en una región de la nube distinta de donde los procesa, arriesgándose a elevados gastos de salida. A veces es más rentable enviar datos a granel por camión que a través de conexiones a Internet.
• No utilices un almacén de datos en la nube que sea incompatible con tu tecnología local, para mantener bajos los costes de formación y mantener abiertas las opciones de migración. Actian ofrece los mismos motores de base de datos tanto en la nube como en el entorno local.
• No fragmentes tus datos. Intenta consolidarlos en el menor número posible de plataformas. Si estás recopilando datos en el perímetro de la red para una aplicación de IoT, intenta consolidarlos en tres o cuatro centros de datos para controlar la fragmentación.
• Los sistemas que asocian el almacenamiento a la informática pueden ser un derroche, por lo que hay que buscar soluciones de gestion des données que permitan escalar la informática y el almacenamiento de forma independiente. Actian y Snowflake explotan las capacidades de computación y almacenamiento desacopladas de las plataformas en la nube.

Busca una infraestructura de primera categoría, que incluya el hardware y las GPU más recientes, una amplia compatibilidad con aplicaciones, una seguridad sólida, asistencia técnica especializada y una estructura de costes razonable y fácil de entender.

Evolución de ETL

• En los años setenta, las bases de datos se cargaban mediante código personalizado o se introducían manualmente.
• En los años 80, los cargadores por lotes importaban archivos planos a bases de datos como DB2, Ingres y Oracle.
• En los años 90, los almacenes de datos empezaron a utilizar un proceso ETL formal.
• En la década de 2000, el ETL se formalizó y surgieron nuevas herramientas ETL específicas.
• La década de 2010 fue testigo del auge de la computación en la nube con los almacenes de datos SaaS. 

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.