Esta fase de transformación se desarrolla dentro del proceso de ETL (extraer, transformar, cargar) que se implementa de manera constante en el campo del manejo del Big Data, razón por la que conocer cada uno de estas fases del proceso ETL (la extracción, transformación y carga de los datos) se convierte en un requisito para conocer el mundo del Big Data en profundidad.
A continuación, en este post, te exponemos cómo funciona la fase de transformación del proceso ETL.
¿Cómo funciona la Fase de Transformación?
La fase de transformación de ETL es donde se produce la operación más crítica. La transformación modifica los datos en bruto para que presenten los formatos correctos.
A continuación, te exponemos cuáles son las principales funciones del procesamiento de datos que se llevan a cabo en esta fase de transformación:
- Normalización: en esta primera función, se define qué datos entrarán en juego, cómo se formatean y almacenan, y otras consideraciones básicas que definirán las etapas sucesivas.
- Eliminación de duplicados: aquí, de además, se logran excluir y eliminar datos redundantes.
- Reglas de negocio: se aplican las reglas de negocio mediante la transformación de los datos.
- Clasificación: se maximiza la eficiencia de los almacenes de datos agrupando y clasificando elementos en colecciones de datos. Las normas de transformación determinarán cómo se clasifica cada dato y dónde se trasladará a continuación.
Por medio de este post, te hemos presentado cómo funciona la fase de transformación del proceso ETL (extracción, transformación, carga) que se utiliza en el gran universo Big Data. No obstante, esta es solo una fase de este proceso, por lo que aún quedan por aprender otras dos fases al respecto.
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