tubería ETL

Una canalización ETL es un sistema que extrae , transforma y carga (por lo tanto, ETL) datos de una o más fuentes de datos en un destino de datos, como un almacén de datos, un lago de datos, una base de datos u otro sistema de almacenamiento como S3 de Amazon. . Los canales de ETL son fundamentales para la ingeniería y el análisis de datos, ya que permiten a las organizaciones recopilar, limpiar y consolidar datos para su almacenamiento, análisis y toma de decisiones.

El acrónimo ETL significa Extraer, Transformar y Cargar y se refiere a las tres etapas del proceso de canalización de datos.

Las tres etapas incluyen los siguientes procesos:

• Extraer: el primer paso del proceso ETL es extraer datos de una base de datos como una base de datos SQL o NoSQL, una API o una plataforma en la nube que contenga datos como un CRM.
• Transformar: el segundo paso es transformar los datos a un formato o estructura más utilizable. La transformación se refiere al proceso de convertir la estructura y el formato de los datos originales para que se ajusten al repositorio de destino.
• Cargar: el tercer y último paso es el proceso de colocar los datos transformados en un repositorio de destino, como una base de datos, un almacén de datos o un almacén de datos basado en la nube.

Es importante señalar que, si bien los procesos ETL han sido de vital importancia, recientemente los sistemas más modernos tienen una estructura ELT: extraen datos de una fuente, los cargan en un destino y luego los transforman o permiten que los científicos o ingenieros de datos o incluso las empresas analistas para transformarlo en una fecha posterior.

Transformar los datos más adelante significa capturar y almacenar todos los datos sin procesar, preservando la flexibilidad para futuras necesidades de análisis al no desechar nada.

Los canales ETL permiten el proceso de convertir datos sin procesar para que coincidan con un sistema de destino en un proceso sistemático y preciso.

Una vez que los datos sin procesar se cargan en el repositorio de destino, se pueden utilizar para otros fines, como el análisis de datos, para impulsar decisiones comerciales. Con una canalización ETL en funcionamiento, los equipos de datos pueden ahorrar tiempo y crear un proceso más eficiente de transferencia de datos de un sistema a otro. 

Algunos casos de uso comunes de canalizaciones ETL incluyen:

• Datos centralizados de varias fuentes en un único lago de datos
• Extrayendo datos de API a una base de datos
• Extraer datos de archivos planos y cargarlos en un destino de datos
• Tomar datos de un sistema y enriquecerlos con datos de otro
• Migrar datos de un sistema heredado a un nuevo repositorio de datos
• Transformar y limpiar datos para que puedan usarse para análisis de datos e información valiosa.

En resumen, los canales de ETL ayudan a las organizaciones a consolidar silos de datos, creando una única fuente de verdad para la empresa. Al alimentar herramientas de BI y visualizaciones de datos, son una parte clave para construir una organización más basada en datos.

Como líder en análisis de marketing, Singular proporciona un canal ETL de marketing que los clientes utilizan para capturar y transferir datos automáticamente a sus propias bases de datos o a un almacén de datos sin una sola línea de código.

Con el ETL de marketing de Singular, su equipo de datos ahorra tiempo al transferir todos sus datos agregados y a nivel de usuario automáticamente a través de un solo proceso.

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo el canal ETL de Singular guía sobre el tema :

Puede crear una réplica de sus datos de marketing en su propio almacén de datos. Puede conectar Tableau directamente a esos datos. Puede crear informes o paneles personalizados además. Usted une datos confidenciales o de propiedad exclusiva a sus datos de marketing dentro de su infraestructura interna segura.

Al reducir costos y proporcionar una canalización estable que prácticamente no requiere mantenimiento, ETL Pipeline de Singularelimina los gastos y el desperdicio de recursos humanos necesarios para administrar o construir sus propias canalizaciones de datos.

En resumen, con esta mayor eficiencia, podrá eliminar errores manuales y tomar decisiones basadas en datos más rápidas y precisas.