ELT: Un Poderoso Enfoque de Integración de Datos
Introducción
En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones manejan grandes cantidades de datos sin procesar de diversas fuentes. Para comprender estos datos y obtener información útil, es necesario organizarlos y convertirlos en un formato utilizable. Aquí es donde entra en juego ELT.
ELT es un proceso llamado Extraer, Cargar, Transformar. Ayuda a las empresas a gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. En este artículo, nos adentraremos en los conceptos básicos de ELT, exploraremos sus ventajas y veremos cómo las herramientas de código abierto pueden optimizar el proceso.
¿Qué es ELT?
ELT es un enfoque de integración de datos que implica tres pasos clave:
- Extraer los datos de los sistemas fuente
- Cargar los datos sin procesar en un sistema destino
- Transformar los datos dentro del sistema destino
El proceso ELT carga primero los datos sin procesar en el sistema destino, y luego los transforma. Esto es diferente del proceso tradicional ETL. Esto permite una carga de datos más rápida y aprovecha la capacidad de procesamiento del sistema destino.
Ventajas de ELT
Carga de Datos Más Rápida
ELT simplifica el proceso de extracción al cargar los datos sin procesar directamente en el sistema destino sin necesidad de realizar transformaciones complejas. Esto conduce a tiempos de carga de datos más rápidos, especialmente para conjuntos de datos grandes.
Flexibilidad en las Transformaciones
En ELT, las transformaciones ocurren después de cargar los datos. Esto permite realizar cambios en las transformaciones para adaptarse a nuevas necesidades empresariales, sin afectar la extracción de datos.
Escalabilidad
ELT aprovecha la capacidad de procesamiento del sistema destino, lo que lo hace altamente escalable. Puede manejar volúmenes crecientes de datos y adaptarse fácilmente a nuevas fuentes de datos.
ELT en Acción: Un Ejemplo
Imagina una tienda en línea que quiere combinar datos de diferentes fuentes, como ventas, detalles de clientes y listados de productos. Así es como se puede aplicar ELT:
- Extracción: Se extraen datos de sistemas fuente como la base de datos de ventas, el CRM y el sistema de gestión de productos. Los datos sin procesar se recopilan sin aplicar transformaciones.
- Carga: Los datos extraídos se cargan en un sistema destino, como un almacén de datos o una plataforma de big data como Hadoop. Los datos conservan su formato original durante el proceso de carga.
- Transformación: Una vez cargados los datos, se aplican transformaciones dentro del sistema destino. Esto puede incluir la depuración de datos, agregación, combinación de tablas y aplicación de lógica de negocio. Por ejemplo:
- Depuración de nombres de clientes inconsistentes
- Cálculo de las ventas totales por categoría de producto
- Unión de datos de clientes con transacciones de ventas
Los datos transformados están listos para su análisis e informes.
Herramientas de Código Abierto para ELT
Varias herramientas de código abierto pueden optimizar el proceso ELT. Aquí hay algunas opciones populares:
Apache Spark
Apache Spark es un sistema de computación en clúster rápido y de propósito general. Proporciona APIs de alto nivel para el procesamiento de datos y soporta diversas fuentes de datos. Las capacidades de cálculo en memoria de Spark lo hacen ideal para manejar tareas de integración de datos a gran escala.
Ejemplo utilizando PySpark:
from pyspark.sql import SparkSession
# Crear una SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("EjemploELT") \
.getOrCreate()
# Extraer datos de archivos CSV
datos_ventas = spark.read.csv("ventas.csv", header=True)
datos_clientes = spark.read.csv("clientes.csv", header=True)
# Cargar datos en una tabla destino
datos_ventas.write.mode("overwrite").saveAsTable("ventas_sin_procesar")
datos_clientes.write.mode("overwrite").saveAsTable("clientes_sin_procesar")
# Transformar datos usando SQL
datos_transformados = spark.sql("""
SELECT
v.transaction_id,
v.customer_id,
c.name,
v.amount
FROM ventas_sin_procesar v
JOIN clientes_sin_procesar c ON v.customer_id = c.customer_id
""")
# Almacenar datos transformados
datos_transformados.write.mode("overwrite").saveAsTable("ventas_transformadas")En este ejemplo, extraemos datos de archivos CSV. Luego, cargamos los datos en tablas destino. Finalmente, usamos SQL JOIN para combinar los datos de ventas y de clientes.
Apache NiFi
Apache NiFi es un sistema potente para automatizar flujos de datos entre sistemas. Proporciona una interfaz web para diseñar, controlar y monitorear canalizaciones de datos. NiFi soporta una amplia gama de formatos y protocolos de datos, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo ELT.
Ejemplo de flujo de datos en NiFi:
- Utilizar un procesador GetFile para extraer datos de un directorio fuente.
- Utilizar un procesador PutHDFS para cargar los datos en el Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Utilizar un procesador ExecuteSparkInteractive para ejecutar transformaciones con Spark en los datos cargados.
- Utilizar un procesador PutHiveQL para almacenar los datos transformados en tablas de Apache Hive.
Talend Open Studio
Talend Open Studio (la versión gratuita se discontinuó a partir del 31 de enero de 2024) era una plataforma de integración de datos de código abierto que proporcionaba una interfaz gráfica para diseñar trabajos ELT. Soportaba diversas fuentes y destinos de datos, y ofrecía una amplia gama de componentes integrados para el procesamiento y transformación de datos.
Ejemplo de trabajo en Talend:
- Utilizar el componente tFileInputDelimited para extraer datos de un archivo CSV.
- Utilizar el componente tMap para aplicar transformaciones y mapeos.
- Utilizar el componente tOracleOutput para cargar los datos transformados en una tabla de una base de datos Oracle.
Mejores Prácticas para ELT
Para asegurar una implementación exitosa de ELT, considera las siguientes mejores prácticas:
- Calidad de Datos: Establece controles y validaciones de calidad de datos durante las etapas de extracción y transformación para mantener la integridad de los datos.
- Carga Incremental: Implementa técnicas de carga incremental para procesar únicamente los datos modificados o nuevos, reduciendo el tiempo total de procesamiento.
- Monitoreo y Registro: Configura mecanismos robustos de monitoreo y registro para seguir el progreso de los trabajos ELT e identificar cualquier problema o error.
- Seguridad de los Datos: Implementa medidas de seguridad adecuadas, como encriptación y controles de acceso, para proteger los datos sensibles durante el proceso ELT.
Conclusión
ELT es un enfoque poderoso para la integración de datos que permite a las organizaciones manejar eficientemente grandes volúmenes de datos sin procesar. ELT es un proceso que implica extraer datos de sistemas fuente, cargarlos en un sistema destino y aplicar transformaciones. Este método ofrece tiempos de carga más rápidos, flexibilidad y escalabilidad.
Herramientas de código abierto como Apache Spark, Apache NiFi y Talend Open Studio ofrecen capacidades robustas para implementar flujos de trabajo ELT. Las empresas pueden mejorar sus procesos de integración de datos y maximizar el potencial de sus datos utilizando las mejores prácticas y herramientas.
A medida que los datos continúan creciendo y evolucionando, ELT seguirá siendo un componente crucial de las arquitecturas de datos modernas, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos y mantenerse a la vanguardia en un entorno competitivo.
Siguiente
