Extraer, transformar, cargar (ETL) es un proceso fundamental en el contexto de las bases de datos, particularmente utilizado durante los esfuerzos de integración y migración de datos. Implica la extracción de datos de varias fuentes, su transformación para cumplir con el esquema o formato requerido y la carga de los datos transformados en un sistema de destino, que suele ser una base de datos. ETL es crucial para transferir datos entre sistemas heterogéneos, consolidar almacenes de datos y sincronizar almacenes de datos operativos. A medida que ETL simplifica las tareas de análisis de datos, se ha convertido en un componente fundamental en las iniciativas de Business Intelligence (BI) y los sistemas de almacenamiento de datos.
El primer paso del proceso ETL, la extracción, implica obtener datos de varias fuentes, como bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL, archivos planos, sistemas ERP, sistemas CRM o incluso API y servicios web externos. Los datos pueden ser homogéneos o heterogéneos y pueden tener inconsistencias, atributos faltantes o incluso entradas corruptas. Durante la fase de extracción, los datos se leen y extraen de estas fuentes sin realizar cambios ni transformaciones, lo que garantiza que los datos sin procesar permanezcan intactos.
Transformar, el segundo paso, se enfoca en convertir los datos extraídos sin procesar en un formato consistente. Este paso puede implicar varios subprocesos, como la limpieza de datos, la creación de perfiles de datos, la estandarización de formatos, la deduplicación, el enriquecimiento y más. Dado que los datos pueden provenir de varias fuentes y formatos, es fundamental estandarizar y armonizar el formato de los datos, asegurándose de que cumpla con el esquema de datos y las reglas comerciales del sistema de destino. La transformación de datos a veces puede ser compleja e implica manipulaciones de datos avanzadas como pivotar, agregar o filtrar datos. Este paso tiene como objetivo garantizar la calidad general de los datos y la facilidad de uso en el sistema de destino y, en última instancia, cumplir con los requisitos de informes, análisis y otros procesos comerciales.
El paso final, cargar, consiste en insertar los datos transformados en el sistema de destino. Puede ser un almacén de datos, un lago de datos o cualquier otro tipo de sistema de gestión de bases de datos (DBMS). El proceso de carga puede consumir muchos recursos y es posible que deba realizarse en lotes más pequeños para optimizar el rendimiento y reducir el riesgo de tiempo de inactividad del sistema. Durante este paso, el proceso ETL también realiza las tareas necesarias, como la validación de datos, la aplicación de la integridad referencial y la indexación, lo que garantiza que los datos se almacenen de manera precisa y eficaz en el sistema de destino.
ETL juega un papel fundamental en la plataforma sin código AppMaster, que proporciona una manera eficiente de crear aplicaciones back-end, web y móviles. Aplicando procesos ETL, AppMaster mejora significativamente y simplifica la integración de datos de varias fuentes en sus aplicaciones. Además, la confiabilidad y escalabilidad del proceso ETL lo hacen adecuado para manejar grandes cantidades de datos involucrados en casos de uso empresarial y de alta carga.
Gartner estima que los procesos ETL consumen más del 70 % del esfuerzo y la mano de obra en los proyectos de almacenamiento de datos. A pesar de los desafíos asociados con ETL, las empresas y organizaciones de todos los tamaños necesitan integrar datos de diversas fuentes para realizar tareas críticas como informes, toma de decisiones y pronósticos. Como resultado, se han desarrollado numerosas herramientas y tecnologías para simplificar y automatizar el proceso ETL, ofreciendo interfaces drag-and-drop, conectores prediseñados y diagramas de flujo visuales.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) y Google Cloud Data Fusion son herramientas ETL populares que ofrecen un conjunto completo de funciones para facilitar los procesos de extracción, transformación y carga de datos. Estas herramientas brindan a los usuarios flexibilidad y capacidades de personalización, lo que les permite diseñar y administrar flujos de trabajo ETL complejos y monitorear el rendimiento de sus procesos de integración de datos.
Con el aumento de la popularidad de las soluciones basadas en la nube, los procesos ETL también han evolucionado para adaptarse a las arquitecturas nativas de la nube, lo que admite cargas de trabajo ETL escalables y sin servidor. Las plataformas de Big Data, como Apache Hadoop y Apache Spark, también ofrecen potentes capacidades de ETL, lo que permite a las organizaciones procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente y rentable.
El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es un componente vital de los esfuerzos de integración y migración de datos, lo que garantiza un flujo de datos fluido entre sistemas heterogéneos. A medida que las organizaciones continúan generando y consumiendo grandes cantidades de datos, los procesos ETL se vuelven cada vez más críticos para las operaciones comerciales y la toma de decisiones. La plataforma no-code AppMaster aprovecha los procesos ETL para acelerar y simplificar el desarrollo de aplicaciones, lo que permite a las empresas crear aplicaciones robustas y altamente escalables con una deuda técnica mínima.
