Conocer qué es el proceso de extracción, transformación y carga de datos es muy relevante, sin embargo, saber para qué se utiliza ETL es fundamental, puesto que de esta manera podrás aplicarlo según los problemas plateados. De hecho, la implementación de este tipo de procesamiento de datos es uno de los más utilizados en el gran universo de herramientas del Big Data.

De manera que contar con este conocimiento es imprescindible si quieres convertirte en un buen data scientist. Desde KeepCoding te ayudamos con ello, ya que en este post podrás asentar tus conocimientos sobre el proceso de extracción, transformación y carga de datos y aprender para qué se utiliza ETL.

¿Qué es ETL para el Big Data?

Este es un proceso de gestión de datos que permite extraer y mover datos desde múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en el destino. Ahora, te exponemos cuáles son cada una de sus fases:

• Extraer (extract): en esta parte del proceso ETL se analiza el origen de los datos y se extraen los datos desde este. A partir de allí, se analiza la información extraída y se verifican sus criterios de calidad y forma. Por último, los datos se convierten a determinado formato para empezar el proceso de transformación, solo si es necesario.
• Transformar (transform): en esta fase, los datos en bruto se modifican para que se presenten en los formatos correctos. Además, se realiza la normalización, en la que se formatean y almacenan los datos; allí también se eliminan los duplicados, se aplican las reglas del negocio y se lleva a cabo la clasificación de la información.
• Cargar (load): esta última fase del proceso ETL se finaliza al mover los datos procesados al sistema de destino.

¿Para qué se utiliza ETL?

Los datos desempeñan un papel de suma importancia en cualquier ámbito; sin embargo, para que se destaque su valor, hace falta trasladarlos y deben prepararse para su uso beneficioso y efectivo en determinadas estrategias. Para ello, es necesario implementar procesos como el ETL.

En efecto, el proceso ETL (extract, transform, load) se utiliza en prácticamente cualquier tipo de operación empresarial. El desarrollo de estos procedimientos de procesamiento de los macrodatos se puede encontrar en determinados casos de aplicación. A continuación, te exponemos algunos casos de para qué se utiliza ETL:

• La principal razón de para qué se utiliza ETL consiste en la migración de datos de una aplicación a otra.
• Por otra parte, también se emplea para realizar la replicación de datos para copias de seguridad o análisis de redundancia.
• Podrás encontrar el ETL en procesos operativos, como la migración de datos desde un CRM (Customer Relationship Management o gestión de la relación con el cliente) a un ODS (Operational Data Store o almacén de datos operativos) para potenciar o enriquecer los datos y luego devolverlos al Customer Relationship Management.
• Otra de las razones de para qué se utiliza ETL es depositar los datos en un almacén de datos para provisionar, clasificar y transformarlos en conceptos de negocio.
• En suma, también podrás emplearlo para la migración de aplicaciones de infraestructuras locales a cloud: cloud híbrida o multicloud.
• Finalmente, otro de sus usos radica en la sincronización de sistemas de manejo de datos clave.

Recuerda que, a pesar de haber compartido las principales funciones de para qué se utiliza ETL (extract, transform, load) en el mundo del Big Data, su uso deviene de la intención, interés y sentido de determinado procesamiento de datos que te encuentres llevando a cabo.

A causa de ello, resulta necesario que tengas muy bien establecido para qué se utiliza ETL en tu gestión de datos concreta y cómo se planteará ello en los resultados obtenidos al finalizar la administración de los macrodatos.

Aprende cada vez más del manejo Big Data

En el transcurso de este post, has podido identificar para qué se utiliza el proceso ETL (extract, transform, load) en el mundo del Big Data. Aun así, este proceso se implementa de diferentes formas y por medio de distintas aplicaciones o programas, por lo que todo su contenido no finaliza aquí. En efecto, ¡el mundo del Big Data es muy amplio y requiere de más conocimiento y práctica!

Por este motivo, en KeepCoding contamos con el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Durante el desarrollo de este bootcamp, comprenderás que todo buen Data Scientist debe tener una buena base de estadística, así como también es muy importante la base de álgebra, cálculo y geometría. Además, entre muchas otras cosas, aprenderás cómo funcionan las redes neuronales, cómo entrenarlas, cómo tunearlas y cómo aplicarlas a diferentes tipos de problemas en el estudio de los macrodatos. Todo ello, se lleva a cabo de la mano de expertos en el mundo del manejo del Big Data y sus alternativas. ¡No esperes más para inscribirte!