La estrategia proyecto ETL (extract, transform, load) tiene como objetivo asegurar un serie de etapas en el procesamiento de los macrodatos que condicione un desarrollo óptimo de la gestión de la información. Al igual que las demás herramientas Big Data, esta estrategia busca destacar el valor de los datos, en específico, los generados en una organización, de manera que estos se aprovechen y utilicen como ventajas en las dinámicas de desarrollo de determinada organización. En este post, te exponemos qué es la estrategia proyecto ETL (extract, transform, load) y cuáles son sus etapas.
¿Qué es la estrategia proyecto ETL?
La estrategia proyecto ETL (extracción, transformación, carga) se desarrolla a partir de cuatro etapas para llevar a cabo un procesamiento de datos adecuado y efectivo que facilite cuestiones como la toma de decisiones y el planteamiento de rutas y estrategias de acción.
Como ya has de saber, el ETL (extracción, transformación, carga) es un proceso de manipulación de datos que permite, a partir múltiples fuentes, extraer y mover datos, transformarlos y cargarlos en el destino. Pues bien, este proceso también implementa una estrategia una vez es pensado como parte de una organización o empresa que planea beneficiarse del valor de los macrodatos.
Así, a continuación, te exponemos cuáles son las cuatro etapas de la estrategia proyecto ETL:
Análisis
- Consiste en definir el alcance del proyecto de integración de datos planteado para disponer de una visión clara de los requisitos que deben cumplir todos los procesos ETL (extract, transform, load).
- Por otra parte, en esta primera etapa se deben evaluar y analizar los datos origen. Es decir, tendrás que identificar la ubicación de los datos origen y realizar un análisis de volumetrías.
Diseño
- Diseño de los Modelos Destino: diseño del Modelo Lógico y Físico de datos del sistema destino.
- Diseño Mapa Fuente-Destino de los datos: diseño detallado de los mapas lógicos y técnicos de carga de los campos de origen y destino.
- Diseño del Plan de Pruebas: en la última fase de esta etapa se realiza el diseño que se utilizará en la realización del plan de pruebas.
Construcción
- Construcción de los procesos ETL: planeación y desarrollo de las implicaciones del ETL.
- Ejecución y carga de los datos: ingesta de los datos a manipular.
- Ejecución del Plan de Pruebas: de manera que se certifique que los procesos están bien construidos y que los datos corresponden a los requisitos establecidos.
Implantación
- Implantación de los procesos ETL: traslado de los procesos a entorno de producción real.
- Carga de los datos históricos: solo si es necesario y adecuado su uso.
- Planificación y ejecución de los procesos: finalmente aquí se desarrollan todos los diseños y rutas de acción que se pensaron.
En este post, has aprendido a identificar qué es la estrategia proyecto ETL y cuáles son sus etapas para un procesamiento de datos adecuado. No obstante, este proceso ETL, sus etapas y estrategias podrás implementarlo en tu gestión de datos según el papel que desempeñes como data scientist en la organización o con base a qué objetivo o fundamento se está realizando el análisis de los macrodatos. De manera que te recomendamos profundizar mucho más en el tema.
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