Qué es ETL: clave para integrar datos con Business Intelligence

Para los negocios, el análisis de datos cada vez se convierte en algo más esencial debido a su importancia en el mundo empresarial.


La inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI) consiste en el uso de ciertas herramientas y aplicaciones para analizar información que permita a las compañías adquirir un mayor conocimiento sobre determinados temas.

Así, pueden mejorar sus decisiones empresariales. Dicho de otro modo, se trata del uso que las empresas hacen de los datos y cómo los procesan.

En la actualidad, muchos negocios suelen contar con estas bases de datos como fuente de información. Aun así, es crucial optar por una buena solución de inteligencia empresarial para hacer un uso correcto de ellos.

Este es el reto de muchos, para el que se presentan soluciones como el método ETL.

Qué es ETL, el método de transformación de datos

El significado de las siglas ETL (siglas en inglés) es extracción, trasnformación y carga (extract, transform, load). Se trata de un método que tiene el objetivo de unificar varias bases de datos en una sola, de modo que pueda optimizarse su uso.

Almacenar toda la información en un mismo lugar, implica que la gestión y análisis de estos datos se simplifique.

¿Cómo funciona este proceso?

ETL sigue 3 sencillos pasos para llevar a cabo una mejora de las bases de datos, mejorado así su análisis al máximo posible:

Extracción

En esta primera fase, se seleccionan los datos que van a ser procesados. Lo más habitual es que todos ellos se encuentren en distintas bases y estén guardados en diferentes formatos (XML, hojas de cálculo, páginas web, etc.).

Hojas de cálculo

En concreto, el método ETL realiza un primer análisis y limpieza de datos, escogiendo cuidadosamente aquellos que vayan a ser útiles y desechando los que no.

Transformación

Una vez seleccionados todos los datos y extraídos de sus bases originales, la segunda parte del proceso consiste en transformarlos, es decir, corregir y resolver las diferencias entre ellos que impidan o dificulten su análisis.

Este proceso implica eliminar duplicados y convertir o filtrar todos los archivos al formato deseado. Los datos que tengan deficiencias que impidan un análisis adecuado son apartados del proceso para facilitar el tratamiento posterior.

Carga

Cuando los datos se han extraído y han sido transformados para su mejor análisis, llega el momento de la tercera etapa.

En este momento, la información se traslada a una base de datos de destino, donde pasarán a estar todos juntos. Estas bases pueden ser un almacén de datos tanto físico como situado en la nube.

*Limpieza de datos

Se trata de un proceso que forma parte de la fase de transformación, aunque muchos expertos lo separan del resto de pasos y lo consideran uno en sí mismo.

Los almacenes de datos o data warehouses comenzaron a ser relevantes en los años 70, ya que aportaban una solución al problema que plantea guardar una gran cantidad de información.

A medida que las empresas fueron avanzando en la recogida y almacenamiento de estos datos, se necesitó de que estos fuesen de calidad y se facilitase su análisis. Este es el motivo por el que empezaron a crearse herramientas para el proceso ETL.

La relación de ETL con Business Intelligence

Ya hemos explicado que ETL sirve para optimizar el análisis de datos de las compañías. A su vez, es útil para tomar mejores decisiones a nivel empresarial. Como suele decirse, la información es poder.

Uno de los motivos por los que las herramientas de ETL son tan importantes, no reside en que los datos se almacenen en el mismo sitio, sino en determinar la utilidad de cada uno de ellos.

Es decir, los procesos ETL permiten descartar aquella información que no sirve para centrarse en la que sí resulte verdaderamente útil.

Estos son los principales beneficios de ETL en la inteligencia empresarial:

Permite conocer mucho mejor la información recogida

Mediante la aplicación de este proceso, además de eliminar los datos que no sirven, se adquiere un conocimiento mucho más profundo de aquellos que resultan seleccionados.

Mejora la accesibilidad

Cuando se guarda la información recopilada en una base de datos. Ten en cuenta que esta no se analiza únicamente una vez y se desecha, sino que puede resultarnos útil en el futuro.

Datos organizados

ETL mejora su accesibilidad, por lo que cualquier empleado que lo necesite va a tener a mano los datos que requiera, por lo que es lógico pensar que realizará su trabajo de una forma mucho más eficaz.

Es fiable

Uno de los mayores peligros a la hora de recopilar y analizar datos, es que estos sean fiables. Con esta herramienta, nos aseguramos de desechar aquellos que no lo sean, para quedarnos únicamente con los más veraces.

Con todo, está claro que después de llevar a cabo un proceso de ETL, la inteligencia empresarial mejorará considerablemente.

Aplicaciones ETL

Una vez conocidos los beneficios de este método para optimizar el uso de datos, seguramente te hayas convencido de su utilidad. Por ello, vamos a hablarte de algunas de las herramientas de software ETL:

Talend Data Integration

Destaca por ser una herramienta intuitiva y compatible con distintas fuentes. Además, puede realizar el proceso de carga tanto en la nube como en un almacenamiento físico de datos.

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Fivetran

Este software se basa exclusivamente en la nube, por lo que no nos serviría para un almacenamiento físico. No obstante, permite personalizar el proceso de extracción de datos.

fivetran

Esto significa que tú mismo puedes configurar los parámetros para que el programa deseche los datos que no te interese conservar según sus características (por ejemplo, un formato inservible o información irrelevante).

Integrate.io

Dispone de un componente API que permite una personalización avanzada y toda la flexibilidad que necesites.

integrate.io

Sprinkle data

Destaca principalmente por su rapidez. Permite realizar una carga a diferentes bases de datos en función de la información seleccionada, así como sincronizar datos de más de 100 fuentes distintas.

sprinkledata

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