Procesos ETL: transformando datos en información

Los procesos ETL han transformado la manera en la que las empresas toman decisiones estratégicas. Anteriormente, la intuición, junto con algunos datos y la experiencia de los profesionales, tenían todo el protagonismo en las reuniones. Hoy, los datos muestran la realidad de una forma tan objetiva y clara que reducen considerablemente el margen de error para las empresas a la hora de tomar decisiones importantes relacionadas con el crecimiento y la evolución del negocio.

De acuerdo con los datos proporcionados por Statista, la cantidad de datos creados, grabados, compartidos y consumidos en 2022 alcanzará los 97 zettabytes a nivel mundial y aumentará a 181 zettabytes en 2025. Claramente, los datos están en todas partes y no aprovecharlos para obtener información de negocio muy valiosa es un error que las empresas hoy en día no se pueden permitir.

¿No sabes qué son los procesos ETL, cómo funcionan y cómo ayudan a las empresas? No te preocupes porque te lo contamos todo a continuación.

¿Qué es un proceso ETL?

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load) ofrecen una nueva forma de gestión de datos que permite recopilar información de diferentes fuentes de datos y convertirla en un formato común para su posterior análisis e interpretación. Se dividen en tres fases: extracción, transformación y carga, y están relacionados con procesos de Business Intelligence.

Se trata de un procedimiento que tiene origen en los años 70 y se acentuó en los 90, momento en el que estaba reservado para grandes corporaciones. El uso de sistemas digitales en diferentes áreas de trabajo permitía acumular datos de diferentes fuentes en un mismo almacén, denominado como Data Warehouse. Una vez allí, los datos podían analizarse con el objetivo de extraer estadísticas y llegar a conclusiones.

Con el paso de los años, la democratización de la tecnología y sobre todo el surgimiento de herramientas accesibles en la nube, han hecho que el proceso ETL esté al alcance de cualquier empresa, independientemente del sector y el tamaño.

Actualmente, con la llegada del Big Data y de la inteligencia artificial, los procesos ETL se han vuelto aún más relevantes. El correcto procesamiento de la ingente cantidad de datos que provienen de cientos de fuentes permite a las compañías aumentar el conocimiento del negocio. Esto se transforma en una mejora en la toma de decisiones, el descubrimiento de nuevas tendencias y la predicción de sucesos futuros con un alto porcentaje de acierto.

Fases del proceso ETL: extracción, transformación y carga

Tal y como ya hemos comentado, los procesos ETL se dividen en tres fases bien diferenciadas: extracción, transformación y carga. La optimización de este procedimiento ofrece a las empresas un continuo canal de información relevante. Veamos en qué consiste cada una de las fases.

Fase 1. Extracción de datos

La primera de las fases del proceso ETL corresponde con la etapa de extracción de los datos. En este punto, los datos están almacenados en diferentes fuentes de datos. El proceso de extracción consiste en localizar y descargar los datos almacenados en esas fuentes para que puedan ser procesados. Se dividen en varias categorías:

• Fuentes internas: datos que provienen de herramientas de uso interno, como podría ser un CRM o un ERP.

• Fuentes externas: son datos que provienen de fuentes de fuera de la empresa, como por ejemplo las redes sociales, sistemas de terceros o marketplace.

• Datos estructurados: son datos que ya están correctamente organizados y etiquetados, como podrías ser los de un ecommerce. Se pueden procesar de forma automática.

• Datos no estructurados: son datos poco organizados, y con diferentes formatos. Como, por ejemplo, los de un chatbot o las conversaciones de redes sociales. Necesitan un tratamiento más manual.

• Semiestructurados: puede contener ambos tipos de datos. Requiere el uso de técnicas complejas que permiten procesar cada unidad de información. Un ejemplo de esto son los archivos XML.

Fase 2: Transformación

En la fase 2, los datos se someten a una etapa de transformación muy delicada. El objetivo es transformar los datos en bruto hacia un formato más útil y fácil de entender. Para ello, es importante utilizar las herramientas adecuadas, así como crear protocolos y reglamentos que permitan garantizar la accesibilidad y la calidad de los datos.

En este punto, también es importante descartar aquellos datos que no sean relevantes o que estén duplicados. El proceso de limpieza y filtrado de datos permite ahorrar tiempo y esfuerzo en la siguiente fase, así como mejorar la calidad de los resultados.

Fase 3: Carga

La última fase del proceso ETL es la de carga. Una vez que los datos han sido extraídos y procesados, llega el momento de cargarlos en un almacén de datos.

La carga puede ser completa, si se espera a tener un gran volumen de datos transformados, o incremental, donde los nuevos datos se incorporan poco a poco a medida que se van generando nuevos registros. Una vez almacenados los datos, el proceso ETL finaliza y los datos están listos para ser analizados.

Sistemas y herramientas ETL

Con el paso de los años, los sistemas ETL han ido evolucionando y optimizando su funcionamiento, siendo también cada vez más accesibles y fáciles de utilizar. Actualmente, se dividen en dos sistemas:

• Legacy: los legacy o heredados son sistemas antiguos que se caracterizan por ser complejos, cerrados y de difícil acceso. Funcionan con tecnología y software desactualizado y que siguen en uso por miedo al cambio. No cuentan con soporte ni mantenimiento y son difíciles de reemplazar. La extracción de datos es más compleja.

• Modernos: los sistemas de datos modernos son más abiertos, interconectados, compatibles y fáciles de tratar. Pueden basarse en Linux o Windows, bases datos SQL, XML y otras estructuras de datos modernas. La extracción de datos es más sencilla.

Por otro lado, tenemos las herramientas ETL, las cuales pueden agruparse en cuatro categorías distintas.

• Enterprise: softwares empresariales privados desarrollados por organizaciones comerciales. Se tratan de soluciones sólidas que ofrecen todo lo necesario para completar todo tipo de procesos ETL. Ofrecen soporte oficial y documentación extensa. Suelen ser más costosos y cerrados.

• Open Source: proyectos de código abierto que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita. No ofrecen soporte técnico, pero suelen contar con una comunidad de usuarios amplia. Las empresas pueden acceder al código fuente y modificarlo según sus necesidades. Las actualizaciones o documentación puede ser escasa dependiendo de la herramienta.

• Cloud: soluciones ETL basadas en la nube que suelen estar integradas con la infraestructura cloud. Las empresas pueden almacenar y procesar sus datos en la nube de forma segura, así como aprovecharse de la escalabilidad, flexibilidad y el pago por uso que proporciona la nube.

• Custom: las empresas con suficientes recursos desarrollan herramientas ETL a medida. Cuentan con un mayor control sobre el proceso ETL completo, pero requieren de personal capacitado y dedicado para mantener y actualizar la herramienta. Suelen ser de uso interno.

¿Qué ventajas ofrecen los procesos ETL?

• Fuente de información: los procesos ETL ofrecen una fuente de información fiable y relevante para las empresas, ya que se extraen de datos del propio negocio o canales muy relacionados con su sector.

• Silos de datos / Integración: otra de las ventajas es que se evitan los silos de datos, es decir, que cierta información se quede aislada e inservible. Los datos de todas las áreas de la empresa están unificados.

• Toma de decisiones: el objetivo de un almacén de datos bien nutrido es poder analizar y extraer información, la cual más tarde puede utilizarse para tomar decisiones de negocio estratégicas.

• Productividad: las herramientas ETL permiten aumentar la productividad, gracias a la automatización de procesos y el aprovechamiento de los datos.

• Predicción: predecir el comportamiento del mercado y el rendimiento de los productos a partir de grandes cantidades de datos procesados es muy útil para las empresas.

• Oportunidades de negocio: asimismo, también es posible encontrar nuevas tendencias y descubrir nuevas oportunidades de negocio ocultas a primera vista.

En definitiva, los procesos ETL son una forma de transformar los datos en información, la cual puede otorgar una visión completa del estado de la compañía. Asimismo, ofrece nuevas formas de tomar decisiones, basada en datos y no en corazonadas, permitiendo diseñar un modelo de negocio más predictivo y menos reactivo a los cambios del mercado. 

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