¿Confusión entre ETL y preparación de datos? ¿No está seguro de qué método seguir? Aquí está todo lo que necesita saber sobre ETL frente a la preparación de datos.
Este artículo cubre:
- Breve descripción del ETL
- Por qué el ETL ya no es eficaz
- Una visión general de la preparación de los datos
- Principales diferencias entre ETL y preparación de datos
- Qué método se adapta mejor a su negocio
- Preparación de datos con Data Ladder
Breve descripción del ETL
El proceso de extracción, carga y transformación (ETL) apenas necesita presentación. Desarrollada en la década de 1970, esta tecnología se utilizó para mezclar datos de múltiples fuentes. Siendo las principales acciones:
Extraer: Derivar, copiar o extraer datos de una fuente del sistema
Transformación: Reformatear los datos para utilizarlos en un nuevo sistema
Carga: Introducción de datos en el nuevo sistema
Las soluciones ETL ayudaron a las empresas a consolidar los datos procedentes de múltiples fuentes, especialmente durante los años 80 y 90, cuando se popularizó el almacenamiento de datos, el ETL se utilizó para integrar los datos procedentes de múltiples sistemas (mainframes, PC, hojas de cálculo, etc.) en una base de datos. ¿El problema? A medida que aumentaba la complejidad de los datos, las empresas comenzaron a utilizar diferentes herramientas ETL para gestionar distintos tipos de almacenes de datos.
Con el tiempo, a medida que los formatos de datos, los sistemas y las fuentes se ampliaban, tanto en complejidad como en volumen, los métodos tradicionales de ETL ya no eran capaces de resistir. Aunque el proceso básico de ETL sigue siendo un componente esencial del ecosistema de datos, sus retos han dado lugar a nuevos enfoques y procesos.
Desafíos con el ETL:
Un sistema ETL típico es eficaz cuando los datos están estructurados, orientados a lotes y se han actualizado regularmente. Sin embargo, con los datos en flujo sensibles al tiempo, los sistemas ETL tienden a fallar a menos que el sistema se ajuste mediante programación personalizada. Incluso entonces, un sistema ETL en un entorno de tiempo real tendrá que hacer frente a los requisitos de baja latencia y alta disponibilidad.
El proceso ETL en sí mismo se volvió cada vez más complejo, especialmente porque los formatos de datos se ampliaron y se necesitaron múltiples scripts y APIs para analizar los datos en cada formato. Esto implicaba que, si no se disponía de API o controladores compatibles, los especialistas en ETL tenían que codificar específicamente un proceso de ETL, una tarea tediosa si se tiene en cuenta que una fuente de datos de una empresa media tendría millones de filas de datos.
Aunque hay muchas herramientas ETL disponibles en el mercado, capaces de manejar datos complejos y superar los retos de la ETL, siguen necesitando una importante curva de aprendizaje y la implementación de procesos adicionales para que los datos sean utilizables.
Introduce soluciones de preparación de datos.
¿Qué es la preparación de datos y en qué se diferencia del ETL?
La ETL y la preparación de datos se confunden a menudo como un solo proceso. Aunque hay algo de verdad en esto, ya que la preparación de datos implica el proceso de extracción y transformación de datos y la resolución de los mismos problemas, hay características distintas que hacen de la preparación de datos un método más flexible que el ETL.
Lapreparación de los datos puede describirse como el proceso de «preparar» o poner a punto los datos para el análisis y la elaboración de informes. Aunque es similar al ETL, se trata de una solución visual, de autoservicio y fácil de usar que ofrece al usuario de la empresa la posibilidad de preparar los datos, en comparación con el ETL, que era principalmente un proceso de TI manejado exclusivamente por el equipo de TI.
Según Jon Pikington de Dataversity, la preparación de datos es,
«la tecnología que permite a los administradores tomar decisiones más rápidas y mejores a través de la calidad y el acceso a los datos».
Las empresas utilizan la preparación de datos para:
- Facilitar a los usuarios de la empresa la preparación de sus datos según los requisitos de análisis
- Reducir la carga de los informáticos y convertir la preparación de los datos en un proceso automatizado
- Dar sentido a los datos complejos
- Coteje, consolida, limpia y soluciona los problemas con los datos sin exigir conocimientos técnicos o de programación.
Así, aunque el ETL es un proceso técnico implementado para mover datos, carece de las características adicionales que suelen ofrecer las soluciones de preparación de datos. Algunas de las principales ventajas de utilizar la preparación de datos son
- Los datos los preparan quienes mejor los conocen
La principal ventaja de la preparación de datos es el hecho de que los datos pueden ser preparados por los usuarios de la empresa que mejor los conocen. Por ejemplo, los usuarios empresariales del departamento de marketing pueden utilizar una herramienta de preparación de datos para identificar a sus usuarios más activos en las redes sociales, algo que si se dejara en manos del departamento de TI no daría un resultado preciso. Los datos son algo más que números y texto: hay un contexto inherente en cada conjunto de datos que sólo puede ser entendido e identificado por las personas que van a utilizar esos datos.
- Facilitar el análisis predictivo
El análisis predictivo se refiere al proceso de predecir el comportamiento y las expectativas de las entidades (clientes) mediante el estudio o análisis de conjuntos de datos actuales. Las empresas necesitan cotejar múltiples fuentes de datos, como fuentes de medios sociales, encuestas en línea, comportamientos de compra, historial de compras, historial de entradas, etc., para obtener una imagen de su audiencia, lo que les permite hacer predicciones.
El ETL no permite este nivel de combinación y consolidación inteligente de datos, por lo que resulta inútil para cualquier empresa que desee obtener información estratégica. Por otro lado, las herramientas de preparación de datos permiten a las empresas cotejar campos de datos complejos dentro de varios conjuntos de datos o entre ellos, y crear una única fuente de verdad consolidada sin necesidad de tener conocimientos técnicos.
- Flexibilidad en la limpieza de datos
Las herramientas ETL se basan en reglas y flujos de trabajo estructurados. Cuestiones como los nombres abreviados, los caracteres adicionales, las faltas de ortografía o incluso las puntuaciones en los números de teléfono deben estar predefinidas para que el ETL las detecte. Sin embargo, la mayoría de las veces, algunos errores son de naturaleza tan engañosa (por ejemplo, el uso de apodos frente a nombres reales) que es difícil predefinirlos y crear reglas para ellos. En segundo lugar, la ETL implica que un usuario debe conocer los defectos de sus datos antes de poder solucionarlos, pero hay muchos casos en los que un usuario simplemente no conoce los problemas que plagan sus datos.
Las herramientas de preparación de datos no imponen esas reglas a los usuarios. De hecho, las mejores herramientas de preparación de datos del mercado tienen algoritmos predefinidos que capturan todos los posibles problemas de un campo de datos y permiten al usuario ver los problemas de sus datos. La herramienta ofrece al usuario una representación visual de la salud de sus datos: las columnas con datos que faltan o no son válidos, los campos con errores ortográficos o de caracteres, los espacios de más entre los caracteres, etc., pueden ser vistos y corregidos por el usuario antes de hacer uso de los datos.
Como puede ver ahora, el ETL y la preparación de datos, aunque realizan esencialmente las mismas funciones, tienen usos distintos. Mientras que el ETL es un proceso de extracción de datos en el back-end, una herramienta de preparación de datos es una herramienta de negocio que permite a los usuarios refinar y preparar sus datos para el uso de la empresa.
Uso de la API de una herramienta de preparación de datos con una tubería ETL – Un ejemplo
Muchas empresas utilizan tanto el ETL como la preparación de datos para gestionar eficazmente sus datos. Esto es posible gracias a la integración de la API de la herramienta de preparación de datos en la tubería ETL del ecosistema de datos de la organización. De este modo, los datos en tiempo real se limpian y cotejan antes de que la herramienta ETL cargue esos datos en una nueva fuente de datos.
Este es un pequeño ejemplo de uno de los clientes de Data Ladder que utiliza tanto ETL como nuestro software de preparación de datos para lograr sus objetivos.
Piense en un escenario de ETL en el que la organización tiene una tonelada de datos centrales/maestros, y están procesando miles, decenas de miles, cientos de miles o millones de transacciones diarias/semanales, etc. y quieren transmitir estos datos contra sus datos centrales, enriqueciendo sus datos centrales con los detalles de las transacciones.
El caso de uso del streaming es el análisis predictivo. La organización dispone de datos básicos, pero también está introduciendo grandes cantidades de datos adicionales para enriquecer sus datos básicos, como los intereses de los consumidores, la puntuación de crédito o la información de geolocalización. etc., las soluciones ETL no hacen muy bien la correspondencia. Así que quieren enriquecer estos datos principales con toneladas de datos nuevos, en tiempo real, sobre la marcha, y no funcionará si el nombre de su base de datos principal es Peggy Sheridan y el nombre de estos nuevos datos es Margaret Sheridan.
La tubería ETL de la organización puede utilizar la API de Data Ladder para invocar la limpieza y la coincidencia para extraer el identificador único de sus datos principales, añadiendo ese identificador único a los nuevos datos coincidentes, para actualizar sus datos principales con estos nuevos atributos.
¿Cómo ayuda Data Ladder a preparar los datos?
El software estrella deData Ladder, DataMatch Enterprise, facilita la preparación de datos al permitir a los usuarios:
Integrar datos: Integre datos de más de 150 aplicaciones y obtenga los conjuntos de datos que necesita para sus análisis e informes.
Datos del perfil: Identifique las fallas con sus datos visualmente. Puede ver los problemas que afectan a sus datos, como errores ortográficos, numéricos, de puntuación y mucho más.
Limpieza de datos: Lalimpieza de datos se consigue simplemente aplicando reglas predefinidas sobre sus datos. Los duplicados se eliminan, las direcciones de correo electrónico no válidas se resaltan y se arreglan, las direcciones físicas se verifican y validan junto con muchas otras funciones. El objetivo es ayudarle a obtener datos de confianza.
Cotejar datos: Haga coincidir los datos desde dentro, entre o a través de múltiples fuentes de datos utilizando una combinación de algoritmos de coincidencia difusa y el algoritmo propio del software.
Fusión: Fusione los datos corregidos y cotejados en un único archivo maestro y conviértalo en su única fuente de verdad antes de cargar esta nueva información en un nuevo sistema o fuente.
Además, puede utilizar DataMatch Enterprise para perfilar y arreglar sus datos basándose en reglas predefinidas o en reglas empresariales adicionales que desee crear. ¿Y lo mejor? No es necesario conocer ningún lenguaje de programación para preparar los datos con DataMatch Enterprise.
¿Qué es lo mejor para su empresa?
La elección es bastante sencilla. Si cuenta con un equipo de TI con visión de futuro que pueda superar las complejidades de los datos modernos y que pueda actualizar constantemente los datos mediante ajustes regulares y la supervisión del proceso ETL, entonces puede confiar en ETL para ordenar sus datos. Hay muchas situaciones en las que se sigue prefiriendo una solución ETL, especialmente para los casos en los que se transforman y cargan en masa miles de millones de filas de datos en los almacenes de datos y en los que la naturaleza de los datos no cambia significativamente con el tiempo. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el ETL es un proceso que requiere mucho tiempo. Incluso si utiliza un software comercial, tendrá que programarlo de forma significativa para que se ajuste a sus necesidades.
Las herramientas de preparación de datos como la de DataMatch Enterprise permiten una flexibilidad mucho mayor que permite a las empresas obtener conclusiones oportunas y utilizar los datos para realizar análisis e informes en profundidad de los propios gestores de la empresa. No se requiere ningún ajuste adicional, conocimiento de programación o habilidades extra para dar sentido a los datos.
Conclusión:
El ecosistema de datos es complejo y requiere una combinación de varias herramientas y procesos para obtener resultados. Es prudente entender qué software o herramienta es la más adecuada para los requisitos de su empresa. Aunque piense que lo que necesita es una herramienta ETL, puede que sólo se trate de la preparación de datos. La elección depende de los objetivos de su empresa, los recursos y el tipo de información que desea obtener de sus datos.
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