ETL

ETL es un proceso de integración de datos que extrae datos de múltiples fuentes, los transforma en un formato utilizable y los carga en un sistema objetivo, como una base de datos o un almacén de datos. Es una piedra angular de los flujos de trabajo de almacenamiento de datos y análisis, permitiendo a las organizaciones consolidar y analizar datos de manera efectiva.

También conocido como: Pipeline de datos, proceso ETL.

Comparaciones

• ETL vs. ELT: En ETL, los datos se transforman antes de cargarlos; en ELT, la transformación ocurre después de cargar en el sistema objetivo.

• ETL vs. Integración de datos: ETL es un método específico de integración de datos enfocado en la preparación para el análisis.

Ventajas

• Datos centralizados: Agrega datos de diversas fuentes en un único repositorio.

• Mejora de la calidad de los datos: Limpia y transforma los datos para lograr precisión y consistencia.

• Apoya el análisis: Prepara los datos para un análisis y reportes significativos.

Desventajas

• Consume tiempo: Las transformaciones de datos complejas pueden ralentizar los procesos.

• Costoso de escalar: Requiere recursos significativos para grandes conjuntos de datos.

Ejemplo

Una empresa consolida datos de clientes de múltiples fuentes en una base de datos centralizada para informes:

1. Extraer: Obtener datos de fuentes como sistemas CRM, plataformas de ventas y archivos de Excel.
2. Transformar: Limpiar y estandarizar los datos (por ejemplo, corregir formatos de fecha inconsistentes o eliminar duplicados).
3. Cargar: Insertar los datos limpios en un almacén de datos para análisis y visualización utilizando herramientas de BI.

Este proceso asegura que la empresa tenga datos fiables, precisos y accionables para la toma de decisiones.