ELT, abreviatura de Extract, Load, Transform, es un proceso de integración de datos ampliamente utilizado en el campo del almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial. Se refiere a la secuencia en la que se gestionan los datos durante el proceso de integración de datos. ELT gira en torno a extraer datos sin procesar de varias fuentes, cargarlos en un sistema de almacenamiento de datos y luego transformarlos en un formato estructurado y utilizable para análisis e informes. Este artículo profundizará en la historia, el funcionamiento, los tipos y las perspectivas futuras de ELT, al tiempo que explorará su asociación con los servidores proxy.
La historia del origen del ELT y su primera mención
El concepto de ELT evolucionó como una variación del proceso tradicional ETL (Extracción, Transformación, Carga). El proceso ETL fue predominante durante muchos años, donde los datos primero se extraían de los sistemas de origen, luego se transformaban para cumplir con requisitos específicos y finalmente se cargaban en un almacén de datos. Sin embargo, con la llegada del big data y la necesidad de procesamiento en tiempo real, el enfoque tradicional de ETL enfrentó desafíos relacionados con la escalabilidad y el rendimiento.
Las primeras menciones de ELT se remontan a principios de la década de 2000, cuando los ingenieros y arquitectos de datos comenzaron a experimentar con enfoques alternativos para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficaz. ELT se propuso como una solución para descargar la carga de procesamiento del servidor ETL al almacén de datos de destino, que estaba equipado con capacidades de procesamiento más potentes. Este cambio en la lógica de procesamiento abrió nuevas posibilidades para la integración de datos, permitiendo a las organizaciones aprovechar el potencial del big data.
Información detallada sobre ELT. Ampliando el tema ELT
El proceso ELT se puede dividir en tres etapas distintas:
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Extracto: En esta etapa inicial, los datos se extraen de fuentes heterogéneas, incluidas bases de datos, almacenamiento en la nube, API web, registros, hojas de cálculo y más. Los datos suelen estar en su forma cruda y sin procesar.
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Carga: Una vez extraídos los datos, se cargan en el sistema de almacenamiento de datos de destino, que podría ser un almacén de datos, un lago de datos o cualquier otro repositorio apropiado. Los datos se almacenan en su estado original sin grandes transformaciones.
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Transformar: La fase de transformación ocurre dentro del sistema de almacenamiento de datos de destino. Los ingenieros de datos utilizan diversas técnicas de transformación de datos para procesar, limpiar, enriquecer y agregar los datos, haciéndolos adecuados para análisis e informes. Las transformaciones pueden implicar la normalización de datos, la deduplicación de datos, el enriquecimiento de datos y más.
La Estructura Interna de la ELT. Cómo funciona el ELT
El proceso ELT generalmente se ejecuta a través de plataformas o herramientas de integración de datos especializadas. Estas herramientas facilitan la extracción de datos de diferentes fuentes y automatizan los procesos de carga y transformación. Los componentes clave de un sistema ELT incluyen:
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Conectores de datos: Estos conectores son responsables de establecer conexiones a diferentes fuentes de datos, permitiendo que la herramienta ELT extraiga datos de ellas. Cada fuente de datos puede requerir conectores específicos adaptados a su formato y protocolo de datos.
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Área de ensayo: Una vez extraídos los datos, se almacenan temporalmente en un área de preparación antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento de datos de destino. El área de preparación ayuda a gestionar el flujo de datos y garantiza la integridad de los datos durante el proceso de carga.
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Almacén de datos o sistema de almacenamiento de datos: Este es el destino final donde se cargan y transforman los datos extraídos. Podría ser un almacén de datos, un lago de datos o cualquier otra infraestructura de almacenamiento de datos, según los requisitos de la organización.
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Motor de transformación de datos: Este componente maneja las tareas de transformación de datos. Ejecuta lógica de transformación de datos predefinida o scripts personalizados para limpiar, fusionar y enriquecer los datos.
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Monitoreo y manejo de errores: Los sistemas ELT a menudo vienen con capacidades de monitoreo integradas para rastrear el progreso de los trabajos de integración de datos e identificar cualquier error o problema que pueda surgir durante el proceso.
Análisis de las características clave de ELT
ELT ofrece varias ventajas sobre el proceso ETL tradicional, lo que lo convierte en una opción popular para escenarios modernos de integración de datos:
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Escalabilidad: ELT aprovecha la potencia de procesamiento del sistema de almacenamiento de datos de destino, lo que le permite manejar grandes volúmenes de datos con facilidad. A medida que el sistema de almacenamiento de datos crece, ELT puede mantenerse al día con las crecientes demandas de datos.
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Procesamiento en tiempo real: ELT permite la integración de datos en tiempo real o casi en tiempo real, lo que lo hace adecuado para empresas que requieren información actualizada para sus operaciones y procesos de toma de decisiones.
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Rentabilidad: Al descargar la transformación de datos al sistema de almacenamiento de datos de destino, ELT reduce la necesidad de costosos servidores ETL, lo que genera ahorros de costos.
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Flexibilidad: ELT permite a los ingenieros de datos realizar transformaciones de datos directamente dentro del sistema de almacenamiento de datos, brindándoles una mayor flexibilidad para experimentar con diferentes técnicas de transformación.
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Arquitectura simplificada: ELT simplifica la arquitectura general de integración de datos al eliminar la necesidad de bases de datos intermedias y reducir la complejidad.
Tipos de ELT
ELT se puede clasificar en diferentes tipos según su implementación y alcance:
| Tipo | Descripción |
|---|---|
| ELT en las instalaciones | En este tipo, el proceso ELT se ejecuta en servidores locales dentro de las instalaciones de la organización. Ofrece un mayor control pero puede tener limitaciones en términos de escalabilidad. |
| ELT basado en la nube | ELT basado en la nube implica ejecutar el proceso ELT en la infraestructura de la nube, aprovechando la escalabilidad y la rentabilidad de los servicios de computación en la nube. Se adapta a organizaciones con diversas fuentes de datos y grandes volúmenes de datos. |
| ELT en tiempo real | ELT en tiempo real se centra en la integración inmediata de datos, lo que permite a las organizaciones procesar y analizar datos en tiempo real. Esto es esencial para aplicaciones y empresas en las que el tiempo es urgente. |
Formas de utilizar ELT, problemas y sus soluciones relacionadas con el uso
ELT encuentra aplicaciones en varios escenarios en todas las industrias, que incluyen:
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Inteligencia de Negocio: ELT permite la integración de datos de diferentes fuentes, proporcionando una visión integral de las operaciones de una organización. Esto ayuda a generar información útil para una mejor toma de decisiones.
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Almacenamiento de datos: ELT es la columna vertebral de los sistemas de almacenamiento de datos, donde carga y transforma datos en un formato adecuado para el análisis histórico.
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Migración de datos: Durante la migración de datos de un sistema a otro, ELT desempeña un papel crucial en el movimiento y la transformación de datos de forma eficaz.
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Análisis en tiempo real: Para las empresas que requieren análisis en tiempo real, ELT garantiza que los datos se ingieran y transformen continuamente a medida que estén disponibles.
Problemas comunes y soluciones:
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Problemas de calidad de datos: Los datos de baja calidad pueden generar conocimientos inexactos. Para abordar esto, implemente verificaciones de validación de datos y procesos de limpieza de datos durante la fase de transformación.
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Volumen de datos y latencia: Manejar grandes volúmenes de datos y requisitos de baja latencia puede resultar un desafío. Considere marcos de procesamiento distribuido y mecanismos de almacenamiento en caché para manejar grandes cargas de datos de manera eficiente.
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Seguridad de datos: La privacidad y la seguridad de los datos son primordiales. Utilice controles de acceso y cifrado para proteger la información confidencial durante todo el proceso de ELT.
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Manejo de errores: Implementar mecanismos integrales de manejo de errores para capturar y gestionar cualquier problema que surja durante el proceso de integración de datos.
Características principales y otras comparaciones con términos similares
| Término | Descripción |
|---|---|
| ETL | ETL (Extract, Transform, Load) es un predecesor de ELT y sigue un enfoque secuencial para la integración de datos. |
| EAI | EAI (Enterprise Application Integration) se centra en la integración de diversas aplicaciones dentro de una empresa. |
| Lago de datos | Un lago de datos es un repositorio centralizado para almacenar datos sin procesar y sin procesar, lo que permite una exploración de datos flexible. |
| Centro de datos | Un Data Mart es un subconjunto de un almacén de datos que se centra en una función empresarial específica o en las necesidades de datos de un grupo de usuarios. |
Perspectivas y tecnologías del futuro relacionadas con ELT
El futuro de ELT es prometedor, con varias tendencias y tecnologías que dan forma a su evolución:
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Integración de datos aumentada: La IA y el aprendizaje automático desempeñarán un papel más importante en la automatización de las tareas de integración de datos, mejorando la eficiencia del proceso ELT.
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Arquitecturas sin servidor: La informática sin servidor puede simplificar aún más ELT al abstraer la gestión de la infraestructura, lo que permite centrarse más en las transformaciones de datos.
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Malla de datos: El concepto de Data Mesh aboga por la propiedad descentralizada de los datos y los equipos de datos de dominios específicos, que pueden influir en las prácticas de ELT dentro de las organizaciones.
Cómo se pueden utilizar o asociar los servidores proxy con ELT
Los servidores proxy pueden desempeñar un papel crucial en ELT, especialmente en implementaciones basadas en la nube y en tiempo real. A continuación se muestran algunas formas en que se pueden utilizar o asociar servidores proxy con ELT:
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Redirección de origen de datos: Los servidores proxy pueden redirigir solicitudes de datos de varias fuentes a servidores ELT específicos, optimizando la extracción de datos.
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Almacenamiento en caché y equilibrio de carga: Los servidores proxy pueden almacenar en caché los datos solicitados con frecuencia, lo que reduce la carga en los sistemas ELT y mejora los tiempos de respuesta.
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Seguridad y privacidad: Los proxies actúan como intermediarios, agregando una capa adicional de seguridad entre las fuentes de datos y la infraestructura ELT, garantizando la privacidad de los datos.
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Recopilación de datos globales: En un entorno ELT distribuido, los servidores proxy pueden recopilar datos de varias ubicaciones geográficas y enrutarlos a servidores ELT centrales.
enlaces relacionados
Para obtener más información sobre ELT, integración de datos y almacenamiento de datos, consulte los siguientes recursos:
- ELT frente a ETL: ¿Cuál es la diferencia?
- Introducción a la integración de datos
- Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial
- El auge de la malla de datos y sus implicaciones
En conclusión, ELT se ha convertido en un proceso fundamental en la integración de datos moderna, permitiendo a las organizaciones aprovechar el potencial de diversas fuentes de datos y generar información valiosa para la toma de decisiones informada. Al aprovechar el poder del almacenamiento de datos y las técnicas avanzadas de transformación de datos, ELT seguirá desempeñando un papel crucial en la configuración del futuro de las empresas basadas en datos.
