ELT: Un Poderoso Enfoque de Integración de Datos

Introducción

En el mundo de hoy, impulsado por datos, las organizaciones manejan grandes cantidades de datos en bruto de diversas fuentes. Para entender 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 manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente. En este artículo, profundizaremos en los fundamentos de ELT, exploraremos sus ventajas y veremos cómo las herramientas de código abierto pueden simplificar el proceso.

¿Qué es ELT?

ELT es un enfoque de integración de datos que implica tres pasos clave:

1. Extracción de datos de los sistemas fuente
2. Carga de los datos en bruto en un sistema de destino
3. Transformación de los datos dentro del sistema de destino

El proceso de ELT carga los datos en bruto en el sistema de destino primero y luego los transforma. Diferente del proceso ETL tradicional. Esto permite una carga más rápida y aprovecha la potencia de procesamiento del sistema de destino.

Ventajas de ELT

Carga de Datos Más Rápida

ELT simplifica el proceso de extracción al cargar los datos en bruto directamente en el sistema de destino sin necesidad de transformaciones complejas. Esto lleva a tiempos de carga de datos más rápidos, especialmente para conjuntos de datos grandes.

Flexibilidad en las Transformaciones

ELT hace que las transformaciones ocurran después de cargar los datos. Esto permite cambios más fáciles en las transformaciones para satisfacer nuevas necesidades empresariales, sin afectar la extracción de datos.

Escalabilidad

ELT aprovecha las capacidades de procesamiento del sistema de destino, haciéndolo altamente escalable. Puede manejar volúmenes de datos crecientes y acomodar nuevas fuentes de datos con facilidad.

ELT en Acción: Un Ejemplo

Imagina una tienda en línea que quiere combinar datos de diferentes lugares, como ventas, detalles de clientes y listas de productos. Así es como se puede aplicar ELT:

1. Extracción: Los datos se extraen de sistemas fuente como la base de datos de ventas, CRM y el sistema de gestión de productos. Los datos en bruto se recopilan sin ninguna transformación.
2. Carga: Los datos extraídos se cargan en un sistema de destino, como un almacén de datos o una plataforma de big data como Hadoop. Los datos mantienen su formato original durante el proceso de carga.
3. Transformación: Una vez que los datos se cargan, se aplican transformaciones dentro del sistema de destino. Esto puede incluir limpieza de datos, agregación, unión de tablas y aplicación de lógica empresarial. Por ejemplo:

• Limpiar nombres de clientes inconsistentes
• Calcular ventas totales por categoría de producto
• Fusionar datos de clientes con transacciones de ventas

Los datos transformados están entonces listos para el análisis y la creación de informes.

Herramientas de Código Abierto para ELT

Varias herramientas de código abierto pueden simplificar el proceso de 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 varias fuentes de datos. Las capacidades de computación en memoria de Spark lo hacen ideal para manejar tareas de integración de datos a gran escala.

Ejemplo usando 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 de destino
datos_ventas.write.mode("overwrite").saveAsTable("ventas_bruto")
datos_clientes.write.mode("overwrite").saveAsTable("clientes_bruto")
# Transformar datos usando SQL
datos_transformados = spark.sql("""
SELECT
s.transaction_id,
s.customer_id,
c.name,
s.amount
FROM ventas_bruto s
JOIN clientes_bruto c ON s.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 de destino. Finalmente, usamos una JOIN de SQL para combinar datos de ventas y clientes.

Apache NiFi

Apache NiFi es un sistema poderoso para automatizar flujos de datos entre sistemas. Proporciona una interfaz web para diseñar, controlar y monitorear flujos de datos. NiFi soporta una amplia gama de formatos de datos y protocolos, haciéndolo adecuado para flujos de trabajo ELT.

Ejemplo de flujo de datos en NiFi:

1. Usar un procesador GetFile para extraer datos de un directorio fuente.
2. Usar un procesador PutHDFS para cargar los datos en el Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS).
3. Usar un procesador ExecuteSparkInteractive para ejecutar transformaciones de Spark en los datos cargados.
4. Usar un procesador PutHiveQL para almacenar los datos transformados en tablas de Apache Hive.

Talend Open Studio

Talend Open Studio (versión gratuita descontinuada 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 incorporados para el procesamiento y transformación de datos.

Ejemplo de trabajo Talend:

1. Usar un componente tFileInputDelimited para extraer datos de un archivo CSV.
2. Usar un componente tMap para aplicar transformaciones y mapeos.
3. Usar un componente tOracleOutput para cargar los datos transformados en una tabla de base de datos Oracle.

Mejores Prácticas para ELT

Para asegurar una implementación exitosa de ELT, considere las siguientes mejores prácticas:

1. Calidad de Datos: Establecer controles y validaciones de calidad de datos durante las etapas de extracción y transformación para mantener la integridad de los datos.
2. Carga Incremental: Implementar técnicas de carga incremental para procesar solo los datos cambiados o nuevos, reduciendo el tiempo total de procesamiento.
3. Monitoreo y Registro: Configurar mecanismos robustos de monitoreo y registro para rastrear el progreso de los trabajos ELT e identificar cualquier problema o error.
4. Seguridad de los Datos: Implementar medidas de seguridad adecuadas, como cifrado 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 grandes volúmenes de datos en bruto de manera eficiente. ELT es un proceso que implica extraer datos de los sistemas fuente, cargarlos en un sistema de destino y aplicar transformaciones. Este método ofrece tiempos de carga más rápidos, flexibilidad y escalabilidad.

Las 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 usando mejores prácticas y herramientas.

A medida que los datos continúan creciendo y evolucionando, ELT seguirá siendo un componente crucial de las arquitecturas modernas de datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos y mantenerse por delante en el panorama competitivo.