Canalización de ETL

An ETL pipeline is a system that extracts, transforms, and loads (hence ETL) data from one or more data sources into a data destination such as a data warehouse, data lake, database, or other storage system such as Amazon’s S3. ETL pipelines are fundamental to data engineering and analytics, enabling organizations to collect, clean, and consolidate data for storage, analysis, and decision-making.

El acrónimo ETL significa Extraer, Transformar y Cargar y se refiere a las tres etapas del proceso de canalización de datos.

Las tres etapas incluyen los siguientes procesos:

• Extraer: El primer paso del proceso ETL es extraer datos de una base de datos, como una base de datos SQL o NoSQL, una API o una plataforma en la nube que contenga datos, como un CRM.
• Transformación: El segundo paso consiste en transformar los datos a un formato o estructura más utilizable. La transformación se refiere al proceso de convertir la estructura y el formato de los datos originales para que se ajusten al repositorio de destino.
• Cargar: El tercer y último paso es el proceso de colocar los datos transformados en un repositorio de destino, como una base de datos, un almacén de datoso un almacén de datos basado en la nube.

Es importante destacar que, si bien los procesos ETL han sido de vital importancia, recientemente los sistemas más modernos tienen una estructura ELT: extraen datos de una fuente, los cargan en un destino y luego los transforman, o permiten que los científicos o ingenieros de datos o incluso los analistas de negocios los transformen en una fecha posterior.

Transformar los datos posteriormente significa capturar y almacenar todos los datos sin procesar, preservando la flexibilidad para futuras necesidades de análisis al no desechar ninguno de ellos.

Las canalizaciones ETL permiten el proceso de conversión de datos sin procesar para que coincidan con un sistema de destino en un proceso sistemático y preciso.

Una vez cargados los datos sin procesar en el repositorio de destino, pueden utilizarse para otros fines, como el análisis de datos, para impulsar decisiones empresariales. Con una canalización ETL operativa, los equipos de datos pueden ahorrar tiempo y crear un proceso más eficiente de transferencia de datos de un sistema a otro. 

Algunos casos de uso comunes de las canalizaciones ETL incluyen:

• Datos centralizados de varias fuentes en un único lago de datos
• Extraer datos de las API a una base de datos
• Extraer datos de archivos planos y cargarlos en un destino de datos
• Tomar datos de un sistema y enriquecerlos con datos de otro
• Migración de datos de un sistema heredado a un nuevo repositorio de datos
• Transformar y limpiar datos para que puedan usarse para análisis y obtención de información

En resumen, las canalizaciones ETL ayudan a las organizaciones a consolidar silos de datos, creando una única fuente de información veraz para la empresa. Al alimentar las herramientas de BI y las visualizaciones de datos, son clave para construir una organización más orientada a los datos.

Como líder en análisis de marketing, Singular ofrece un proceso ETL de marketing que los clientes utilizan para capturar y transferir automáticamente datos a sus propias bases de datos o a un almacén de datos sin una sola línea de código.

Con el ETL de marketing de Singular, su equipo de datos ahorra tiempo al transferir todos sus datos agregados y de nivel de usuario automáticamente a través de un único proceso.

Aquí tienes un ejemplo de cómo Singular’s pipeline ETL puede ayudar a los analistas de BI de nuestro guía sobre el tema:

Puede crear una réplica de sus datos de marketing en su propio almacén de datos. Puede conectar Tableau directamente a esos datos. Puede crear informes o dashboards personalizados a partir de ellos. Puede integrar datos confidenciales o de propiedad exclusiva con sus datos de marketing dentro de su infraestructura interna segura.

Al reducir costos y brindar una canalización estable que requiere esencialmente cero mantenimiento, la canalización ETL de Singularelimina los gastos y el desperdicio de recursos humanos necesarios para administrar o construir sus propias canalizaciones de datos.

En resumen, con esta mayor eficiencia, podrá eliminar errores manuales y tomar decisiones basadas en datos más rápidas y precisas.