La fase de carga es la última de las fases que forman parte del proceso ETL (extracción, transformación, carga). En efecto, en un desarrollo efectivo de la gestión de los macrodatos resulta imprescindible identificar el cómo funciona cada una de estas fases de este proceso y su importancia dentro de un manejo de los macrodatos.
Por esta razón, desde KeepCoding, en este post, te explicamos cómo funciona la fase de carga del proceso ETL (extracción, transformación, carga).
¿Qué es ETL (extraer, transformar, cargar)?
El objetivo principal del proceso ETL (extraer, transformar, cargar) radica en una lectura, carga y procesamiento de datos que los convierta en información valiosa.
Esta alternativa Big Data es un proceso de datos que permite extraer y mover datos a partir de múltiples fuentes para que los datos se transformen y se carguen en un destino determinado.
¿Cómo funciona la Fase de Carga?
La fase de carga de ETL (extracción, transformación, carga) implica mover los datos procesados al sistemas de destino. En efecto, esta última fase recolecta los datos extraídos, procesados, clasificados y llevados a este proceso que consiste en, finalmente, entregarlos al sistema de destino.
A continuación, te mostramos una ilustración que representa cómo se podría generar una carga de los macrodatos según las diferentes alternativas:
Después de que se haya preparado todo el proceso de los macrodatos y una vez se hayan leído, postergado, agrupado, normalizado y limpiado los datos, lo último que nos queda es la última fase de carga, que es esa ingesta de datos en el sistema de destino.
Por otra parte, el destino y la estrategia que se sigue en la carga de los datos puede variar en función del objetivo planteado en el procesamiento de los macrodatos.
De hecho, en el proceso de la fase de carga de los datos podrás encontrar una migración de datos que puede variar entre Data Warehouse, Data Masking y la Integración Realtime.
Continúa prendiendo sobre el Big Data
En este post, te has familiarizado con cómo funciona la fase de carga dentro del proyecto ETL (extract, transform, load) que se implementa mucho en el mundo Big Data. Aun así, todavía queda mucho por aprender.
Por ello, desde KeepCoding te aconsejamos asistir al Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Aquí, podrás aprenderlo todo sobre la variedad de herramientas y sistemas a partir de una metodología impartida tanto desde la teoría como desde la práctica. ¡Apúntate!
