¿Qué es un canal ETL?

En este artículo trataremos:

• Explicación del proceso ETL
• Ventajas de los procesos ETL
• Cómo implementar un proceso ETL en una empresa
• Automatización de algunos de los pasos del proceso ETL
• Preguntas frecuentes sobre el proceso ETL

Explicación del proceso ETL

ETL significa:

1. Extracción: es la fase de extracción de datos de una fuente o conjunto de datos, como una base de datos NoSQL o un sitio web de código abierto, como las publicaciones de tendencia en las redes sociales.
2. Transformar: los datosextraídos se recopilan normalmente en múltiples formatos. La «transformación» se refiere al proceso de estructurar estos datos para que tengan un formato uniforme que pueda enviarse al sistema de destino. Esto puede incluir formatos como JSON, CSV, HTML o Microsoft Excel.
3. Carga: es la transferencia/carga real de datos a un conjunto de datos/almacén, CRM o base de datos para que puedan analizarse y generar resultados procesables. Algunos de los destinos de datos más utilizados son webhook, correo electrónico, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP o API.

Aspectos a tener en cuenta:

• Las canalizaciones ETL son especialmente adecuadas para conjuntos de datos más pequeños con mayores niveles de complejidad.
• Los «canales ETL» se confunden a menudo conlos «canales de datos»: estos últimos son un término más amplio que se refiere a las arquitecturas de recopilación de datos de ciclo completo, mientras que los primeros son un procedimiento más específico.

Ventajas de los procesos ETL

Algunas de las principales ventajas de los procesos ETL son:

Uno: datos sin procesar de múltiples fuentes

Las empresas que buscan crecer rápidamente pueden beneficiarse de unas sólidas arquitecturas de canalizaciones ETL, ya que les permiten ampliar su ámbito de visión. Esto se consigue gracias a que un buen flujo de ingestión de datos ETL permite a las empresas recopilar datos sin procesar en diversos formatos, procedentes de múltiples fuentes, e introducirlos en sus sistemas de forma eficiente para su análisis. Esto significa que la toma de decisiones estará mucho más en consonancia con las tendencias actuales de los consumidores y la competencia.

Dos: Disminución del «tiempo de obtención de información»

Al igual que con cualquier flujo operativo, una vez que se pone en marcha, el tiempo que transcurre desde la recopilación inicial hasta la obtención de información útil puede reducirse considerablemente. En lugar de que los expertos en datos revisen manualmente cada Conjunto de datos, lo conviertan al formato deseado y luego lo envíen al destino previsto, este proceso se agiliza, lo que permite obtener información más rápidamente.

Tercero: libera recursos de la empresa

Partiendo de este último punto, las buenas canalizaciones ETL liberan recursos de la empresa en muchos niveles, lo que incluye la liberación de personal. De hecho, las empresas:

«Dedican más del 80 % de su tiempo a limpiar datos para prepararlos para el uso de la IA».

La limpieza de datos en este caso, entre otras cosas, se refiere al «formateo de datos», algo de lo que se encargarán los sólidos procesos ETL.

Cómo implementar un canal ETL en una empresa

A continuación se presenta un caso de uso de comercio electrónico que puede ayudar a ilustrar cómo se puede implementar un canal ETL en una empresa:

Una empresa minorista digital necesita agregar muchos puntos de datos diferentes de diversas fuentes para seguir siendo competitiva y atractiva para los clientes objetivo. Algunos ejemplos de fuentes de datos pueden ser:

• Reseñas dejadas para proveedores competidores en mercados
• Tendencias de búsqueda en Google para artículos/servicios
• Anuncios (texto + imágenes) de empresas de la competencia

Todos estos puntos de datos se pueden recopilar en diferentes formatos, como (.txt), (.csv), (.tab), SQL, (.jpg) y otros. Disponer de información sobre el público objetivo en múltiples formatos no favorece los objetivos comerciales de la empresa (es decir, obtener información sobre la competencia y los consumidores en tiempo real y realizar cambios para captar mayores volúmenes de ventas).

Por este motivo, este proveedor de comercio electrónico puede optar por configurar un canal ETL que convierta todos los formatos anteriores en uno de los siguientes (en función de sus preferencias de algoritmo/sistema de entrada):

• JSON
• CSV
• HTML
• Microsoft Excel

Supongamos que eligen Microsoft Excel como formato de salida preferido para mostrar los catálogos de productos de la competencia. De este modo, el responsable del ciclo de ventas y el director de producción pueden revisarlo rápidamente e identificar los nuevos productos que venden los competidores y que quizá quieran incluir en su propio catálogo digital.

Automatización de algunos de los pasos del proceso ETL

Muchas empresas simplemente no tienen el tiempo, los recursos y la mano de obra necesarios para configurar manualmente las operaciones de recopilación de datos, así como el proceso ETL. En estos casos, optan por una herramienta de extracción de datos web totalmente automatizada.

Este tipo de tecnología permite a las empresas centrarse en sus propias operaciones comerciales mientras aprovechan las arquitecturas autónomas del proceso ETL desarrolladas y operadas por un tercero. Las principales ventajas de esta opción son:

• Extracción de datos web sin infraestructura ni código
• No se necesita mano de obra técnica adicional
• Los datos se limpian, realizan el parseo y sintetizan automáticamente y se entregan en un formato uniforme de su elección (JSON, CSV, HTML o Microsoft Excel). Este paso sustituye al proceso ETL y se realiza de forma automática.
• A continuación, los datos se entregan al consumidor de la empresa (por ejemplo, un equipo, un algoritmo o un sistema). Esto incluye webhook, correo electrónico, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP o API.

Además de las herramientas de extracción de datos automatizadas, también existe un atajo eficiente y útil que no mucha gente conoce. Muchas empresas están acelerando el «tiempo de obtención de información de los datos» al eliminar por completo la necesidad de recopilar datos y los procesos ETL. Lo hacen aprovechando el poder de los Conjuntos de datos listos para usar que ya están formateados de manera uniforme y se entregan directamente a los consumidores de datos internos.

Conclusión

Los procesos ETL son una forma eficaz de agilizar la recopilación de datos de múltiples fuentes, reducir el tiempo que se tarda en obtener información útil a partir de los datos y liberar mano de obra y recursos fundamentales para la misión. Sin embargo, a pesar de la eficiencia que ofrecen los procesos ETL, su desarrollo y funcionamiento siguen requiriendo bastante tiempo y esfuerzo. Por este motivo, muchas empresas optan por externalizar y automatizar la recopilación de datos y el flujo de los procesos ETL utilizando herramientas como la herramienta de Scraping web de Bright Data. Contáctanos para encontrar la solución definitiva para su proyecto de datos.

Preguntas frecuentes sobre los procesos ETL