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Definición: ETL

La información que los sitios web recopilan sobre usted tiene como objetivo modelar sus hábitos de consumo. Esta información puede incluso utilizarse para otras causas. En todos los casos, se necesita todo un proceso industrial para que los datos hablen. ETL reúne los primeros 3 pasos hacia un análisis en profundidad en un centro de datos. Esta publicación te invita a comprender mejor el trío.

Extracción, transformación y carga de datos, o ETL

Al igual que en una cadena de suministro física, un centro de datos se abastece periódicamente. El almacén de datos alberga una gran cantidad de información sin procesar. Estos se integran y clasifican formando silos. De este modo se toman diversas informaciones y parámetros de los sistemas operativos. Se envían copias al almacén de datos para análisis futuros. Este sistema unificado está destinado a una mejor comprensión de los modelos de negocio.

Extraer datos y transferirlos al almacén virtual se llama ETL. Como sugiere la sigla en inglés, el proceso incluye 3 etapas distintas. Dicho esto, esta es una presentación simplista de lo que sucede en un centro de datos. En realidad, la información sigue un camino mucho más complejo. Abarca otras fases relacionadas, incluida la transferencia y la autenticación.

Un proceso basado en la identificación y recogida de datos

Durante la extracción de datos, algoritmos especiales se encargan de tomar información de varios lugares. La información puede provenir de un navegador, software de facturación, geolocalización, etc. Además de archivos en varios formatos, se extraen hojas de cálculo, grabaciones de aplicaciones y diversos contenidos. En esta etapa, la información está en bruto y aún no se puede utilizar.

A veces los datos se transforman antes de enviarlos a un centro de datos. Este es el caso de determinados contenidos procedentes de móviles cuyo ancho de banda sigue siendo limitado. Por tanto, la extracción se realiza con compresión del tamaño del archivo. Dicho esto, cierta información en el rango de los gigabytes también se puede tomar en la fuente. Algunos datos se transmiten en tiempo real mientras que otros se recopilan antes de ser recopilados.

El transporte y la transformación digital de la información

Los datos extraídos de cualquier fuente pueden tener dos resultados. A veces, están destinados directamente al software de análisis. A veces también pasan por un sistema intermediario. Este último puede ser un lugar de almacenamiento a la espera de su explotación. En ocasiones, los científicos de datos programan la transformación de la información inmediatamente después de su extracción.

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La mayoría de los procesos de análisis de datos requieren una transformación del contenido. Este paso varía según el circuito. En la mayoría de los casos, esto implica cambiar el formato apropiado. Dicho esto, los algoritmos dedicados pueden encargarse de limpiar los datos sin procesar. Algunos robots también tienen la misión de ensamblar o agrupar archivos. Luego, también está la validación de los datos para tener resultados mucho más confiables en la salida.

extracción de datos

Dos métodos para cargar bases de datos.

Un almacén de datos se aprovisiona de dos maneras.

  • La carga completa se refiere a la primera vez que se entregan los datos. Esto implica una gran cantidad de información entregada en una sola pieza.
  • La carga incremental implica pequeñas cantidades de información transmitida a intervalos regulares o en lotes más grandes.

Una vez recibida en un centro de datos, la información analizada sigue varios caminos posibles. A menudo, los especialistas los analizan con software que utiliza consultas. Pueden surgir estadísticas resumidas o pronósticos. En ocasiones la tarea es tan compleja que hay que encomendarla a todo un equipo de Business Intelligence. Estos expertos sabrán hacer que las donaciones hablen de diferentes maneras dependiendo de las expectativas del patrocinador.

Fortaleza y límite de la explotación de datos estandarizados

Los procesos ETL o ELT son específicos de empresas especializadas en minería de datos. Dicho esto, las grandes corporaciones y las empresas emergentes pueden beneficiarse a pequeña escala. La extracción y análisis de datos ha permitido a las marcas comerciales tomar las mejores decisiones. La precisión de las previsiones depende de la multiplicidad de fuentes, pero también de la calidad de la información recopilada. Además, las estrategias de marketing deben decidirse en función de la actividad y la ubicación geográfica.

La automatización de análisis, el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial se hacen realidad gracias al perfecto dominio de ETL. Esto último también contribuye a la evolución del Internet de las cosas. La interfaz de los electrodomésticos se diseñó teniendo en cuenta las opiniones y expectativas. Aunque sigue siendo discreto, el campo de la minería de datos contribuye enormemente a simplificar la vida diaria. Desde los automóviles modernos hasta la medicina digital, la agricultura biotecnológica y la robótica, todo se puede mejorar con ETL.