ETL is an acronym for extract, transform, and load. The ETL process aims to get raw data out of source systems, refine it, and load it to a target data warehouse where it can be used for business decision-making.
¿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.
ETL tools ease connectivity to data sources and provide functions to filter, merge, and fill data gaps using a staging database. The output data from the staging and data cleansing process is loaded into the target data warehouse. ETL tools provide end-to-end monitoring of the data transfer and transformation process and provide scheduling capabilities to provide ongoing operational management. Most tools focus on the content and format of the data using third-party file transfer technology to move data in streams or batches.
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) is an ETL tool with the ability to build workflows to support data pipelines for SQL Server data warehouses. SSIS includes a graphical designer user interface used to develop an ETL package that includes procedural logic and error handling. SSIS is very much geared towards the SQL Server platform, so it should not be considered as a general ETL tool that spans platforms beyond Windows and that can be used with non-Microsoft databases.
gestion des données informatique dans le cloud
The main difference between on-premises systems and cloud computing is that you are using someone else’s server and storage resources over a secure internet connection. You can build an application platform from raw iron with a local setup in your own data center. You can choose what operating system (OS) to use, decide if you want to use virtualization software, and select from directly attached or network-attached storage. Everything is connected using high-speed gigabit network connections.
Data management on-premises is easy because your data and servers are in a single location with low-latency connections. You have purchased the hardware, so you don’t need to pay for use with a metered subscription for CPU and storage. The downside of this approach is that you need to buy more hardware when you have used the available capacity, and you usually buy bigger systems than you need, as you must cater for usage peaks.
Data management in cloud computing environments has some distinct advantages. Because you are using a subscription pay-as-you-go pricing model, so don’t have to lay out capital budgets for expansion; you can buy additional storage as needed. Another major advantage is cloud systems are increasingly software-defined, so you are not constrained from having to size for peak storage, as you can expand and shrink your storage footprint as needed. If you are a retailer and your business is seasonal, you can size your storage and compute to match seasonal processing cycles.
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.
Network latency is a significant consideration when you are operating in the cloud. The network connections between cloud data centers will not be as fast as within a given data center. It is advisable to perform data analysis in the same cloud region that hosts your data lake. Public cloud providers usually charge egress fees based on the volume of data you are moving, which is an additional reason to process data where it is created.
Cloud providers have their own data management ecosystems, such as Google BigQuery, Azure Synapse, and Amazon Redshift, to provide compelling reasons to lock yourself into their platform. However, most businesses don’t want to single-source critical technology so they can always procure the best value when needed. For this reason, data management solutions that span multiple cloud platforms and can run on-premises offer maximum flexibility. Actian Analytics AI Platform offers this flexibility. The Actian Data Platform is designed to deliver high performance and scale across data volumes, concurrent users, and query complexity.
gestion des données en la nube Errores a evitar
Cloud gestion des données errores a evitar incluyen:
- Avoid vendor lock-in by selecting a data management solution that spans clouds and offers on-prem options. Choosing Redshift, for example, makes it hard to migrate to cloud platforms beyond 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.
- Don’t use a cloud data warehouse that is incompatible with your on-premise technology to keep training costs down and migration options open. Actian offers the same database engines in the cloud as on-premise.
- Don’t fragment your data. Try to consolidate data to as few platforms as possible. If you are collecting data at the network edge for an IoT app, try to consolidate to 3 or 4 data centers to control fragmentation.
- 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.
Look for best-in-class infrastructure, including the latest hardware and GPUs, broad application support, solid security, expert support, and a reasonable, easy-to-understand cost structure.
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.
- The 2010s saw the rise of cloud computing with SaaS data warehouses.
Actian and the Data Intelligence Platform
Actian Data Intelligence Platform is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
Preguntas frecuentes
ETL son las siglas de «Extract, Transform, Load» (Extraer, Transformar y Cargar), y hace referencia al proceso de tres pasos que consiste en extraer los datos de origen, transformarlos y cargarlos en un almacén de datos de destino.
Un proceso ETL describe los componentes de un flujo de datos que extrae los datos de origen, los transforma y los carga en un almacén de datos de destino como un único proceso gestionado de principio a fin.
Un proceso ETL puede ser un subconjunto de un flujo de datos más amplio. A diferencia del ETL, algunas partes de un flujo de datos más amplio pueden consolidar datos sin necesidad de transformarlos en un destino intermedio, como un lago de datos de Hadoop.
Los flujos de trabajo ETL conectan y automatizan las operaciones de extracción, transformación y carga de datos desde las fuentes de datos hasta un almacén de datos de destino, con la característica clave de que pueden gestionarse como un único proceso de principio a fin.
Los ingenieros de datos suelen utilizar Python para crear procesos ETL mediante herramientas como Luigi y Apache Airflow (de código abierto) para gestionar los flujos de trabajo, o marcos como Pygrametl para representar tablas de dimensiones y de hechos como objetos de Python.
Los procesos de ETL proporcionan datos precisos y coherentes allí donde su empresa los necesita, garantizan el cumplimiento de los estándares de calidad de los datos, reducen los costes administrativos mediante flujos de trabajo gestionados y pueden configurarse mediante plantillas para adaptarse a toda la empresa, al tiempo que reducen los tiempos de aprendizaje y los errores.
Sí, Actian DataConnect ofrece una interfaz visual de tipo «apuntar y hacer clic» para conectar, analizar, limpiar y asignar fuentes de datos a destinos, mientras que Actian DataFlow utiliza un dialecto ampliado de JavaScript para coordinar las operaciones de manipulación de datos.
Actian DataFlow ofrece operadores a nivel de campo, entre los que se incluyen DeriveFields, DiscoverEnums, MergeFields, RemoveFields, RetainFields, SelectFields, RemapFields, SplitField, RowsToColumns y ColumnsToRows.
