ELT

Introducción

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, las organizaciones manejan grandes cantidades de datos sin procesar de varias fuentes. Para entender estos datos y obtener conocimientos útiles, 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 agilizar el proceso.

¿Qué es ELT?

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

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

El proceso de ELT carga los datos sin procesar en el sistema de destino primero y luego los transforma. Diferente del proceso ETL tradicional. Esto permite una carga más rápida y aprovecha el poder de procesamiento del sistema de 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 de destino sin la necesidad de transformaciones complejas. Esto lleva a tiempos de carga de datos más rápidos, especialmente para conjuntos de datos grandes.

Flexibilidad en Transformaciones

ELT hace que las transformaciones ocurran después de cargar los datos. Esto permite cambios más fáciles en las transformaciones para satisfacer nuevas necesidades comerciales, 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 listados 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 sin procesar 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 conservan 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, unir tablas y aplicar lógica de negocios. 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 generación de informes.

Herramientas de Código Abierto para ELT

Varias herramientas de código abierto pueden agilizar 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 API de alto nivel para el procesamiento de datos y admite diversas 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("ELTExample") \
.getOrCreate()
# Extraer datos de archivos CSV
sales_data = spark.read.csv("sales.csv", header=True)
customer_data = spark.read.csv("customers.csv", header=True)
# Cargar datos en una tabla de destino
sales_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_raw")
customer_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("customers_raw")
# Transformar datos usando SQL
transformed_data = spark.sql("""
SELECT
s.transaction_id,
s.customer_id,
c.name,
s.amount
FROM sales_raw s
JOIN customers_raw c ON s.customer_id = c.customer_id
""")
# Almacenar datos transformados
transformed_data.write.mode("overwrite").saveAsTable("sales_transformed")

En este ejemplo, extraemos datos de archivos CSV. Luego cargamos los datos en tablas de destino. Finalmente, usamos SQL JOIN para combinar los datos de ventas y clientes.

Apache NiFi

Apache NiFi es un sistema poderoso para automatizar flujos de datos entre sistemas. Proporciona una interfaz de usuario basada en la web para diseñar, controlar y monitorear tuberías de datos. NiFi admite una amplia gama de formatos y protocolos de datos, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo de 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 Distribuido de Archivos 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 desde el 31 de enero de 2024) era una plataforma de integración de datos de código abierto que proporciona una interfaz gráfica para diseñar trabajos de ELT. Admitía diversas fuentes y destinos de datos, y ofrecía una amplia gama de componentes integrados para el procesamiento y la transformación de datos.

Ejemplo de trabajo en 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, considera 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 de ELT e identificar cualquier problema o error.
4. Seguridad de Datos: Implementar medidas de seguridad adecuadas, como cifrado y controles de acceso, para proteger los datos sensibles durante el proceso de ELT.

Conclusión

ELT es un enfoque poderoso para la integración de datos que permite a las organizaciones manejar grandes volúmenes de datos sin procesar 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 de 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, empoderando a las organizaciones para tomar decisiones basadas en datos y mantenerse a la vanguardia en el entorno competitivo.