La metodología ETL (en su traducción del inglés: extraer, transformar, cargar) consiste en extraer datos de diferentes fuentes, manipularlos según cálculos empresariales y cargarlos modificados en un gran repositorio central llamado almacenamiento. Durante el proceso, se utilizan un conjunto de reglas comerciales para limpiar y organizar los recursos, preparándolos para su análisis y para el machine learning.
Gracias al estudio exhaustivo que proporciona, esta herramienta resulta fundamental para abordar necesidades de inteligencia empresarial específicas. Algunas de ellas son la predicción del resultado de decisiones clave, la generación de informes y paneles, y la reducción de la ineficacia operativa.
Con ETL, las empresas pueden obtener vistas históricas, actuales y predictivas de datos empresariales reales.
¿Por qué es importante?
Las organizaciones de hoy tienen datos estructurados y no estructurados de varias fuentes, como pagos en línea, sistemas de administración de la relación con el cliente (CRM), inventario, operaciones de proveedores, sensores de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales, comentarios de los consumidores, entre un largo etcétera.
Al aplicar el proceso ETL, toda esa información bruta individual se puede preparar en un formato y una estructura que son más consumibles para fines analíticos, lo que da como resultado información más significativa.
Esta herramienta cuenta con algunas características que son muy valoradas por las empresas.
- Mapeo de información de alto nivel: simplifica las funcionalidades de la base de datos, como la integración, la migración, el almacenamiento y la transformación; además, permite mapear para aplicaciones específicas y establecer una correlación entre diferentes modelos.
- Calidad de datos: se garantiza mediante la estandarización y la eliminación de duplicados, aplicando reglas de negocio para proporcionar una visión analítica.
- Procesamiento automático y más rápido: las herramientas ETL modernas se ejecutan en scripts, que son más ágiles que la programación tradicional y trabajan por lotes.
- Gestión de datos maestros: las empresas pueden obtener la mejor vista de información en múltiples fuentes.
¿Cómo funciona ETL?
La herramienta ETL funciona moviendo datos del sistema de origen al de destino en intervalos periódicos. Para ello, se ejecutan tres funciones complejas de base de datos.
- Extracción: consiste en tomar los datos relevantes de las diferentes fuentes, independientemente del formato de archivo, y mapearlos en un formato unificado antes de procesarlos; de esta forma, se elimina la información redundante, fragmentada o spam, al tiempo que concilian registro y se comprueban los atributos clave.
- Transformación: se encarga de tratar los datos para que sean más adecuados para el análisis, aplicando algoritmos y modificaciones según las reglas específicas del negocio; las operaciones comunes de esta etapa son limpieza, desduplicación, revisión del formato, derivación, vinculación, división, integración, cifrado y estandarización de la información.
- Carga: los datos transformados se mueven desde el área de ensayo al almacenamiento de destino mediante un proceso automatizado, bien definido, continuo y por lotes; puede ser completa (toda la información se traslada la primera vez) o progresiva (en intervalos regulares).
¿Cómo beneficia ETL a la inteligencia empresarial?
La ETL mejora la inteligencia comercial y el análisis de datos al hacer que el proceso sea más fiable, preciso, detallado y eficiente.
Casi todas las industrias pueden aprovechar las ventajas de estos sistemas, aunque empresas como la banca, los seguros, las relaciones con el cliente, las finanzas y la salud han sido los primeros rubros en adoptarlos.
Entre los beneficios que ofrece esta tecnología a los negocios, hay cuatro que destacan.
- Contexto histórico: las empresas pueden combinar datos heredados con los de las nuevas plataformas y aplicaciones; pueden ver conjuntos más antiguos junto con información más reciente, lo que le brinda una perspectiva a largo plazo.
- Vista consolidada: los negocios pueden combinar los datos en una sola plataforma para análisis e informes en profundidad; el proceso de integración mejora la calidad y ahorra el tiempo necesario para mover, categorizar o estandarizar información.
- Análisis preciso: las compañías pueden integrar herramientas ETL con otras de calidad de datos para perfilar, auditar y limpiar información, asegurando que los resultados sean confiables.
- Automatización de tareas: las herramientas ETL hacen automático el proceso de migración de datos y pueden configurarse para integrar cambios periódicamente o incluso en tiempo de ejecución; como resultado, los ingenieros pueden dedicar más tiempo a innovar y menos a administrar tareas tediosas como mover y formatear.
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