La importancia de un proceso ETL en el Business Intelligence

Hoy en día, todas las empresas del mundo trabajan con muchísimos datos. Ya sea para contabilizar gastos, determinar ingresos y beneficios o bien para analizar el tráfico de productos: todo son datos. Para obtener información relevante de todas estas métricas, un analista debe consolidarlas en una tabla y compararlas con informes anteriores, sin embargo, este proceso puede conllevar diferentes problemas.

Nos sentamos con nuestra compañera Ejona Hoxha, BI Consultant en Algoritmia, para que nos hable de estos problemas y de cómo se resuelven.

Por un lado, al ser un trabajo que requiere de tanto tiempo, es posible que las métricas acaben resultando irrelevantes. Además, si el analista no dispone de todos los datos necesarios, el informe final también puede quedar incompleto.

¿Cómo puedes, en este contexto, resolver todas las tareas críticas a las que se tiene que enfrentar un equipo de BI? Ejona nos lo explica:

ETL: Una metodología para preparar los datos

ETL, acrónimo de Extract, Transform, Load, es la metodología mediante la cual los datos se recopilan y preparan para su uso posterior en un entorno analítico, como un almacén de datos.

Como indica su nombre, este proceso se basa en tres pasos principales: extracción de datos, transformación de datos y carga de datos. A continuación, Ejona nos cuenta cómo se desarrollan cada uno de estos pasos en un proyecto de Business Intelligence.

El objetivo principal del proceso ETL en BI es obtener una visión consolidada de los datos que facilite la toma de mejores decisiones empresariales. Los principales beneficios de la ETL en la inteligencia empresarial son:

  • Mapeo de datos de alto nivel. Con un montón de información dispar en la mano, es extremadamente difícil sacar conclusiones prácticas. El uso de herramientas ETL permite mapear los datos, facilitando su integración, migración, almacenamiento y transformación, así como el establecimiento de relaciones entre activos.
  • Análisis ETL de Big Data. Para que los volúmenes masivos de información realmente beneficien a tu negocio, es necesario procesarlos previamente. Esto es exactamente lo que hacen las herramientas ETL: garantizan la calidad de los datos en el almacén mediante la normalización y la eliminación de duplicados.
  • Procesamiento automático y rápido de lotes. Las herramientas ETL actuales se basan en scripts, que son mucho más rápidos que la programación manual tradicional. Pueden realizar tareas en segundo plano, así como llevar a cabo automáticamente el procesamiento de datos por lotes. Este último consiste en mover grandes cantidades de datos entre dos sistemas según un calendario establecido, lo que facilita la toma de decisiones empresariales a tiempo.
  • Gestión de datos maestros. La ETL y la integración de datos proporcionan una visión conveniente de los datos procedentes de múltiples fuentes. Esta es una de las piedras angulares de la inteligencia empresarial.

Extracción de datos

La extracción de datos es el primer paso en el proceso de ETL BI, donde se extraen los datos de diferentes sistemas fuente. La fuente puede ser una base de datos relacional, un archivo plano (.csv, .excel, .txt, etc.), una API, un dispositivo IoT, un sitio web, etc. Como nos cuenta Ejona:

Casi cualquier canal que genere o almacene datos puede utilizarse como fuente en el proceso ETL en la inteligencia empresarial.

Puede tratarse de datos en streaming procedentes de redes sociales o de transacciones de compra/venta en bolsa casi en tiempo real, o bien pueden proceder de bases de datos y almacenes de datos corporativos ya existentes.

Transformación

Durante la fase de transformación, se aplican reglas y procesos a los datos para prepararlos para su carga en el sistema de destino. Esto suele hacerse en un entorno de trabajo auxiliar, denominado “área de preparación”.

Aquí, los datos se limpian para garantizar su fiabilidad y se reconcilian para garantizar su compatibilidad con el sistema de destino.

Pueden aplicarse muchas transformaciones, entre ellas la limpieza de datos, para corregir cualquier error o valor que falte, el filtrado de datos, la fusión, la normalización, la estructuración de datos para su conversión de un formato a otro en tablas de bases de datos o la clasificación para ordenar los datos y mejorar la eficacia de la búsqueda, entre otros.

Carga (Load)

Durante la fase de carga, Ejona nos cuenta que los datos transformados se cargan en el entorno de destino. El entorno puede ser tan simple como una tabla de datos o una hoja de cálculo de Excel. Sin embargo, también puede ser una base de datos, que podría formar parte de un sistema mucho más complejo, como un almacén de datos, un lago de datos o algún otro repositorio de datos centralizado que constituya la base para el análisis, el modelado y el procesamiento de datos.

¿Cómo puede ayudarte Algoritmia?

No cabe duda que las herramientas ETL son imprescindibles si quieres implantar el Business Intelligence en tu empresa. Sin embargo, no es fácil identificar la mejor herramienta para tu negocio o cómo configurarla adecuadamente para que se adapte a tus necesidades empresariales. Desde Algoritmia contamos con un equipo especializado en Data Analytics y Business Intelligence con una larga trayectoria en la implantación de Power BI.

Como herramienta de BI líder en el mercado, Power BI se basa precisamente en este proceso de ETL gracias a Power Query, funcionalidad diseñada para integrar las fases del proceso mencionado anteriormente. Si quieres más información sobre cómo esta solución puede ayudar a tu empresa o qué pasos seguir para empezar a aprovechar el 100% de los datos de tu negocio, ponte en contacto con nosotros a través de hello@algoritmia8.com o bien llamándonos al (+34) 93 786 87 77.