¿Qué es el ETL?
ETL significa Extraer, Transformar y Cargar. Es una herramienta de programación que consta de varias funciones que extraen los datos de los sistemas de origen de la base de datos relacional especificada y luego transforma los datos adquiridos en la forma deseada mediante la aplicación de varios métodos. Luego carga o escribe los datos resultantes en la base de datos de destino.
Definición ETL
Es un proceso en el almacenamiento de datos utilizado para extraer datos de la base de datos o los sistemas de origen y después de transformar la colocación de los datos en el almacén de datos. Es una combinación de tres funciones de base de datos, es decir, Extraer, Transformar y Cargar.
- Extracto: este es el proceso de lectura de datos de bases de datos únicas o múltiples donde la fuente puede ser homogénea o heterogénea. Todos los datos adquiridos de diferentes fuentes se convierten al mismo formato de depósito de datos y se pasan para realizar la transformación.
- Transformar: este es el proceso de transformar los datos extraídos en el formulario requerido como salida o en el formulario adecuado para colocar en otra base de datos.
- Carga: este es el proceso de escribir la salida deseada en la base de datos de destino.
Entendiendo ETL
Hay muchas herramientas ETL disponibles en el mercado. Pero es difícil elegir el apropiado para su proyecto. Algunas herramientas ETL se describen a continuación:
1. Hevo: es una plataforma eficiente de integración de datos en la nube que trae datos de diferentes fuentes como almacenamiento en la nube, SaaS, bases de datos al almacén de datos en tiempo real. Puede manejar grandes datos y es compatible con ETL y ELT.
2. QuerySurge: es una solución de prueba utilizada para automatizar las pruebas de Big Data y Data Warehouses. Mejora la calidad de los datos y acelera los ciclos de entrega de datos. Admite pruebas en diferentes plataformas como Amazon, Cloudera, IBM y muchas más.
3. Oracle: el almacén de datos de Oracle es una recopilación de datos y esta base de datos se utiliza para almacenar y recuperar datos o información. Ayuda a múltiples usuarios a acceder a los mismos datos de manera eficiente. Es compatible con la virtualización y permite conectarse a bases de datos remotas también.
4. Panoply: es un almacén de datos que automatiza la recopilación de datos, la transformación de datos y el almacenamiento de datos. Se puede conectar a cualquier herramienta como Looker, Chartio, etc.
5. MarkLogic: es una solución de almacenamiento de datos que utiliza una variedad de características para hacer que la integración de datos sea más fácil y rápida. Especifica reglas de seguridad complejas para elementos en los documentos. Ayuda a importar y exportar la información de configuración. También permite la replicación de datos para la recuperación ante desastres.
6. Amazon RedShift: es una herramienta de almacenamiento de datos. Es rentable, fácil y simple de usar. No hay costo de instalación y mejora la confiabilidad del clúster de almacenamiento de datos. Sus centros de datos están totalmente equipados con control climático.
7. Teradata Corporation: es la única herramienta de almacenamiento de datos de procesamiento masivo paralelo disponible comercialmente. Puede gestionar una gran cantidad de datos de manera fácil y eficiente. También es simple y rentable como Amazon Redshift. Funciona completamente en arquitectura paralela.
Trabajando con ETL
Cuando los datos aumentan, también aumenta el tiempo para procesarlos. A veces, su sistema se atasca en un solo proceso y luego piensa mejorar el rendimiento de ETL. Aquí hay algunos consejos para mejorar su rendimiento ETL:
1. Corrija los cuellos de botella: compruebe la cantidad de recursos utilizados por el proceso más pesado y luego vuelva a escribir pacientemente el código donde sea que esté el cuello de botella, para mejorar la eficiencia.
2. Divida las tablas grandes: debe dividir las tablas grandes en tablas físicamente más pequeñas. Esto mejorará el tiempo de acceso porque el árbol de índices sería poco profundo en este caso y se pueden utilizar operaciones rápidas de metadatos en los registros de datos.
3. Solo datos relevantes: los datos deben recopilarse en masa, pero todos los datos recopilados no deben ser útiles. Por lo tanto, los datos relevantes deben separarse de los datos irrelevantes o extraños para aumentar el tiempo de procesamiento y mejorar el rendimiento de ETL.
4. Procesamiento en paralelo: debe ejecutar un proceso en paralelo en lugar de en serie siempre que sea posible para que el procesamiento se pueda optimizar y se pueda aumentar la eficiencia.
5. Carga de datos de forma incremental: intente cargar datos de forma incremental, es decir, cargando solo los cambios y no la base de datos completa nuevamente. Puede parecer difícil pero no imposible. Definitivamente aumenta la eficiencia.
6. Almacenamiento en caché de datos: acceder a los datos de caché es más rápido y eficiente que acceder a los datos de los discos duros, por lo que los datos deben almacenarse en caché. La memoria caché es de menor tamaño, por lo que solo se almacenará una pequeña cantidad de datos.
7. Utilice la lógica de conjunto: Convierta el bucle del cursor basado en filas en instrucciones SQL basadas en conjuntos en su código ETL. Aumentará la velocidad de procesamiento y mejorará la eficiencia.
Ventajas de ETL
- Fácil de usar
- Basado en GUI (interfaz gráfica de usuario) y ofrece flujo visual
- Mejor para reglas complejas y transformaciones.
- Funcionalidad incorporada de manejo de errores
- Funciones de limpieza avanzadas
- Ahorre costos
- Genera mayores ingresos
- Mejora el rendimiento.
- Cargue diferentes objetivos al mismo tiempo.
- Realiza la transformación de datos según la necesidad.
Habilidades ETL requeridas
- SQL
- Capacidad de resolución de problemas
- Lenguaje de script como Python.
- Creatividad
- Habilidades de organización
- Sepa cómo parametrizar trabajos
- Conocimientos básicos de herramientas y software ETL.
¿Por qué necesitamos ETL?
- Ayuda a tomar decisiones analizando datos.
- Puede manejar problemas complejos que las bases de datos tradicionales no pueden manejar.
- Proporciona un repositorio de datos común.
- Carga datos de diferentes fuentes en la base de datos de destino.
- El almacén de datos se actualiza automáticamente de acuerdo con los cambios en la fuente de datos.
- Verifique la transformación de datos, cálculos y reglas de agregación.
- Compara los datos de los sistemas de origen y destino.
- Mejora la productividad.
Alcance ETL
ETL tiene un futuro brillante ya que los datos se expanden exponencialmente y, por lo tanto, las oportunidades de trabajo para los profesionales de ETL también aumentan regularmente. Una persona puede tener una gran carrera como desarrollador de ETL. Las principales empresas multinacionales como Volkswagen, IBM, Deloitte y muchas más están trabajando en proyectos ETL y, por lo tanto, requieren profesionales ETL a gran escala.
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
El salario promedio de un desarrollador de ETL es de aproximadamente $ 127, 135 al año en los Estados Unidos. Actualmente, el salario de un desarrollador de ETL oscila entre $ 97, 000 y $ 134, 500.
Conclusión
Si desea trabajar con datos, puede elegir el desarrollador ETL u otros perfiles relacionados con ETL como su profesión. Su demanda está aumentando debido al aumento de datos.
Por lo tanto, las personas interesadas en bases de datos y técnicas de almacenamiento de datos deben aprender ETL.
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