Introducción

Las técnicas de integración de datos ETL (Extracción, Transformación, Carga) y las canalizaciones ELT (Extracción, Carga, Transformación) se utilizan para transferir datos de un sistema a otro.

La información se toma de una o más fuentes de datos, se transforma en un formato compatible con el sistema de destino y luego se carga en el sistema de destino como parte del proceso ETL. Una herramienta o plataforma ETL que organiza el proceso a menudo realiza esta tarea. Para satisfacer las necesidades del sistema de destino, los datos deben limpiarse, validarse, integrarse y mejorarse durante la etapa de transformación.

La tubería ELT, por otro lado, implica eliminar datos de una o más fuentes de datos, llevarlos al sistema de destino y luego cambiarlos allí. Para esta operación se pueden utilizar soluciones de gestión de bases de datos que pueden procesar grandes volúmenes de datos, como SQL o Apache Spark. Este método es ventajoso cuando la fuente de datos debe mantenerse en su formato original y el sistema de destino puede realizar las transformaciones necesarias.

Tuberías ETL y ELT integrar datos de varios sistemas, incluidas bases de datos, aplicaciones y archivos, para generar una vista coherente y uniforme de los datos para el análisis, la elaboración de informes y la toma de decisiones.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Al final de este artículo, podrá conocer las diferencias entre ETL y ELT Pipelines, sus ventajas y desventajas, y su aplicación en diferentes casos, como Data Warehousing, Business Intelligence, Data Integration, etc. También aprenderá sobre algunos métodos para diseñar canalizaciones ETL/ELT exitosas, cómo se pueden usar herramientas como Talend, Apache Nifi, Apache Spark, etc., y qué estrategias para el monitoreo y la resolución de problemas se pueden usar para ETL y ELT Pipeline.

Índice del contenido

1. Diferencias entre canalizaciones ETL y ELT
2. Pros y contras de las canalizaciones ETL y ELT
3. Aplicación de ETL Pipelines
4. Aplicación de tuberías ELT
5. Técnicas para el diseño de canalizaciones ETL o ELT eficientes
6. Comparación entre herramientas ETL y ELT
7. Papel de la integración de datos y la calidad de los datos
8. Estrategias para el monitoreo y la resolución de problemas
9. Conclusión
10. Puntos clave

Diferencias entre canalizaciones ETL y ELT

En conclusión, la elección entre canalizaciones ETL y ELT se basa en las demandas particulares del proyecto de integración de datos, como las características de los sistemas de origen y destino, el volumen y la complejidad de los datos y los requisitos de rendimiento y escalabilidad.

Pros y contras de las canalizaciones ETL y ELT

En un lenguaje simple y sencillo, las ventajas y desventajas de las canalizaciones ETL y ELT para varios casos de uso son las siguientes:

Beneficios de ETL 

• Cuando la información debe convertirse a un formato que el sistema de destino no admite de forma nativa, ETL es útil.

• ETL puede combinar datos de muchas fuentes en una sola imagen para la evaluación y la toma de decisiones.

• Se puede hacer que las canalizaciones de ETL se ejecuten de manera más eficiente mediante el uso de procesamiento por lotes y en paralelo.

Limitaciones de ETL

• ETL puede ser laborioso y demandar muchos recursos de hardware, especialmente para transformaciones sofisticadas y volúmenes de datos significativos.

• Para crear y aplicar la lógica de transformación, ETL puede necesitar talentos especializados.

• Desde el momento en que se recopila la información y el momento en que está disponible para el análisis, los procesos de ETL pueden causar demoras.

Beneficios de ELT 

• Cuando el sistema de destino puede manejar y transformar los datos en su formato nativo, ELT se puede llevar a cabo de manera más eficiente y rápida.

• Cuando los datos deben mantenerse en su forma original y simplemente cambiarse para el análisis y la presentación de informes, ELT es útil.

• ELT puede utilizar la flexibilidad y la capacidad informática de los modernos sistemas de gestión de bases de datos.

Limitaciones de ELT

• Antes de realizar transformaciones, ELT puede necesitar mucho espacio de almacenamiento para guardar los datos.

• Escribir consultas SQL complicadas puede requerir información detallada para las transformaciones de datos mediante ELT.

• El sistema de destino puede volverse más complejo debido a ELT, lo que dificulta el mantenimiento y la conservación.

Aplicación de ETL Pipelines

Las aplicaciones de almacenamiento de datos y análisis de datos emplean con frecuencia Tuberías ETL. En un lenguaje simple y sencillo, los siguientes son algunos casos de uso para canalizaciones ETL:

• Almacenamiento de datos: En un almacén de datos, ETL combina datos de varias fuentes en una vista unificada. Los datos se limpian, se colocan en un formato estándar y se verifican para garantizar la calidad y la consistencia. ETL carga datos con frecuencia en el almacén de datos para mantenerlos actualizados.

• Inteligencia de negocios: ETL extrae información de los sistemas transaccionales y la carga en un almacén de datos o un mercado de datos en aplicaciones de inteligencia comercial. Para permitir la generación de informes y el análisis, la información se transforma y consolida. La recopilación, el procesamiento y la carga de datos en el sistema de informes se automatizan y programan mediante ETL.

• Integración de datos: Para combinar información de diferentes fuentes en un solo sistema, se emplea ETL. Un ejemplo es la fusión de datos de muchas bases de datos, hojas de cálculo y archivos. ETL se usa para garantizar que los datos sean precisos y uniformes y para cambiar los datos a un formato que el sistema de destino pueda usar.

• Migración de datos: Para transferir información de un sistema a otro, ETL se utiliza en proyectos de migración de datos. Esto puede implicar transferencias de datos de un sistema obsoleto a uno nuevo o la combinación de datos de varios sistemas. ETL se utiliza durante el proceso de migración para transformar y verificar la información.

Aplicación de tuberías ELT

Los procesos ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se utilizan ampliamente en el procesamiento y análisis de datos para preparar grandes volúmenes de datos para su uso posterior. Los siguientes son algunos casos de uso simplificados:

• Almacenamiento de datos: Las canalizaciones ELT se usan comúnmente en el almacenamiento de datos para extraer datos de varias fuentes, incluidas bases de datos, almacenamiento en la nube y API en línea. Después de ser transformados, los datos se colocan en un sistema de base de datos para un análisis adicional.

• Procesamiento de grandes datos: El análisis de cantidades masivas de datos, incluidos tales flujos de datos o archivos de registro, utiliza canalizaciones ELT en particular. La información primero se recupera y se coloca en una base de datos distribuida, como Hadoop, antes de paralelizarse con Spark o Hive, entre otras herramientas.

• Aprendizaje automático: El procesamiento de datos para aplicaciones de aprendizaje automático se puede realizar a través de canalizaciones ELT. Para hacer esto, los datos deben recopilarse de varias fuentes, limpiarse y transformarse para que estén listos para el modelado, luego cargarse en un marco para el aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch.

• Inteligencia de negocios: Para proporcionar paneles e informes para usuarios comerciales, las canalizaciones de ELT pueden recopilar y transformar datos de varias fuentes, incluidos datos de clientes, datos de ventas y análisis web.

Técnicas para el diseño de canalizaciones ETL o ELT eficientes

El diseño de canalización de extracción, carga y transformación, o ETL, garantiza que las tareas de procesamiento de datos finalicen de forma rápida y precisa. Los siguientes son algunos métodos para diseñar canalizaciones ETL/ELT exitosas:

• Particionamiento de datos: La partición de datos divide grandes conjuntos de datos en porciones más manejables para el procesamiento paralelo. Al limitar la cantidad de datos que deben procesarse a la vez, la partición puede ayudar a aumentar la velocidad y la eficiencia del procesamiento de datos.

• Limpieza de datos: La limpieza de datos implica localizar y resolver fallas o inconsistencias en los datos. Las técnicas para la limpieza de datos pueden implicar
  • Eliminar información duplicada o irrelevante
  • Corregir problemas ortográficos o gramaticales
  • Garantizar la coherencia de los datos en varias fuentes

• Transformación de datos: La transformación de datos está cambiando el formato o la organización de los datos. La variación de tipos de datos, la combinación o fusión de bases de datos y la recopilación o evaluación de información son algunos ejemplos de procedimientos de transformación de datos.

• Carga incremental:  Con la carga total, solo se procesan los datos que han cambiado o se han agregado desde la ejecución de procesamiento anterior. Particularmente para grandes conjuntos de datos, la carga incremental puede ayudar a reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para el procesamiento de datos.

• Programación de trabajos: Basado en variables, incluidos los datos disponibles, el tiempo de procesamiento y los recursos disponibles, este proceso implica la creación de un cronograma eficiente para realizar los procesos ETL/ELT. Un programa eficiente puede acortar el tiempo total de procesamiento, garantizando un procesamiento de datos oportuno y correcto.

Los programas de software denominados herramientas ETL y ELT se utilizan para la integración, el procesamiento y la transformación de datos. La siguiente es una comparación simplificada de algunas herramientas ETL y ELT conocidas:

• Talendo: Talend es una plataforma de transformación e integración de datos de código abierto que ofrece una variedad de conectores y elementos para la transformación de datos. Proporciona una interfaz de usuario simple y admite métodos de programación y de arrastrar y soltar. Brinda capacidades relevantes para el desarrollo y los controles de calidad de la información y admite el procesamiento por lotes y en tiempo real.

• Informática: El producto ETL comercial Informatica puede respaldar una operación de transformación e integración analítica avanzada. Proporciona una plataforma de desarrollo visual y muchos conectores para diferentes fuentes de datos. Coherence ofrece funciones como gobierno de datos, manipulación de datos e integridad de datos.

• Apache Ni-Fi: Apache NiFi es una herramienta ELT de código abierto sobre gestión de flujo de datos llamada Apache NiFi. Incluye una gama de procesadores de entrada, transformación y enrutamiento de datos y ofrece una interfaz de usuario basada en la web. Las características de procedencia y linaje de los datos son proporcionadas por Apache NiFi, que también ofrece procesamiento de datos en tiempo real.

• Apache Spark: ETL y ELT se pueden realizar utilizando Apache Spark, una tecnología informática abierta y distribuida. Permite el procesamiento de datos masivos y reales y ofrece un procesamiento de datos rápido. Spark ofrece funciones de aprendizaje automático, análisis de gráficos y transmisión, y es compatible con varios lenguajes de programación.

Papel de la integración de datos y la calidad de los datos

La combinación de datos de varias fuentes para presentar una imagen uniforme de los datos se conoce como integración de datos. Los datos de muchas fuentes se conectan mediante canalizaciones ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) para crear un almacén de datos o un lago de datos.

La calidad de los datos mide la precisión, integridad, consistencia y validez de los datos. La calidad de los datos es esencial para establecer canalizaciones de ETL y ELT para garantizar que los datos integrados sean seguros y prácticos.

Para decirlo de otra manera, la calidad de los datos es como verificar que las piezas del rompecabezas encajen correctamente y no estén dañadas o faltantes. Por el contrario, la integración de datos es como juntar las partes de un rompecabezas para ver la imagen completa. Los procesos que ensamblan las piezas del rompecabezas y aseguran que estén orientadas y colocadas en la secuencia adecuada se conocen como canalizaciones ETL y ELT.

Estrategias para el monitoreo y la resolución de problemas

Es esencial rastrear y corregir problemas con las canalizaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga) y ELT (Extracción, Carga, Transformación) para garantizar la operación efectiva y eficiente del proceso de integración de datos. Aquí hay algunos métodos para vigilar las cosas y solucionar problemas:

• Problemas de alerta temprana: Configure advertencias y mensajes para recibir notificaciones cuando una canalización falle o encuentre problemas. Esto le permite abordar los problemas tan pronto como surjan y resolverlos antes de que empeoren.

• Supervisar el rendimiento de la canalización: Supervisar el rendimiento de la canalización implica controlar los parámetros, incluido el tiempo de procesamiento de datos, las tasas de transferencia de datos y el uso de recursos. Esto puede ayudar en la optimización de tuberías y la detección de obstáculos.

• Registrar actividades de canalización: Registre las operaciones de canalización para realizar un seguimiento del desarrollo de la integración de datos e identificar problemas o errores. Además, los registros se pueden utilizar con fines de cumplimiento y auditoría.

• Realice pruebas periódicas: Realice pruebas periódicas para asegurarse de que la tubería funcione como debería. Esto puede ayudarlo a detectar problemas antes de que se conviertan en un tiempo de inactividad costoso.

• Colaborar con las partes interesadas: Trabaje junto con las partes interesadas: para encontrar y solucionar problemas, trabaje junto con las partes interesadas, como científicos de datos, ingenieros y usuarios comerciales. Puede resolver problemas y comprender correctamente el proceso de gestión de la información como resultado.

Conclusión

Las demandas y los requisitos particulares de un proyecto determinarán si se utiliza ETL o canalización de ETL. ETL funciona bien para proyectos a pequeña escala que requieren personalización e intervención manual en cada etapa del flujo de trabajo. Por otro lado, una tubería ETL se adapta mejor a proyectos masivos con enormes cantidades de datos que necesitan automatización y estandarización para garantizar la corrección y la eficiencia.

En conclusión, ETL y ETL pipeline son dos conceptos relacionados pero distintos. Una canalización de ETL es un flujo de trabajo automatizado que controla todo el proceso de ETL de principio a fin. ETL es un proceso de integración de datos de tres etapas. El tamaño, la complejidad y la demanda de personalización y automatización del proyecto determinarán la mejor opción.

Puntos clave

• Inicialmente, hemos visto una descripción general de las diferencias entre las canalizaciones de ETL y ELT, incluido el orden de procesamiento de datos y las implicaciones de rendimiento.
• Y luego comprender los pros y los contras de las canalizaciones ETL y ELT para diferentes casos de uso.
• Además, las técnicas para diseñar una canalización ETL o ELT eficiente incluyen la partición de datos, la limpieza de datos y la transformación de datos.
• Comparación de herramientas ETL y ELT populares, incluidas Talend, Informatica, Apache NiFi y Apache Spark.
• Comprender el papel de la integración de datos y la calidad de los datos en las canalizaciones de ETL y ELT.
• Estrategias para monitorear y solucionar problemas de canalizaciones ETL y ELT y comparación de ambos.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/difference-between-etl-and-elt-pipelines/