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Cinco pasos del proceso etl

ETL, que significa extraer, transformar y cargar, es un proceso de integración de datos que combina los datos de múltiples fuentes de datos en un único almacén de datos coherente que se carga en un almacén de datos u otro sistema de destino.

A medida que las bases de datos fueron ganando popularidad en los años 70, se introdujo el ETL como proceso de integración y carga de datos para el cálculo y el análisis, convirtiéndose con el tiempo en el método principal para procesar los datos de los proyectos de data warehousing.

El ETL constituye la base de los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. A través de una serie de reglas de negocio, ETL limpia y organiza los datos de una manera que aborda las necesidades específicas de inteligencia de negocios, como la presentación de informes mensuales, pero también puede abordar análisis más avanzados, que pueden mejorar los procesos de back-end o las experiencias de los usuarios finales. Una organización suele utilizar la ETL para:

La diferencia más obvia entre ETL y ELT es la diferencia en el orden de las operaciones. ELT copia o exporta los datos desde las ubicaciones de origen, pero en lugar de cargarlos en un área de preparación para su transformación, carga los datos en bruto directamente en el almacén de datos de destino para transformarlos según sea necesario.

En el paso de extracción de la zona etl da una oportunidad

de tener éxito. Esto ha llevado a un aumento de las opciones de autoservicio desarrolladas mediante el proceso ETL de copia de datos. Ahora, hay una creciente necesidad de empleados con experiencia en el desarrollo de ETL para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos.

Se puede aprender ETL en una variedad de plataformas. Muchas personas prefieren inscribirse en una clase física, pero otras prefieren leer libros o asistir a cursos y formación en línea. También puede optar por ver tutoriales en YouTube para completar sus conocimientos sobre ETL. El modo de estudio que elija depende de lo que mejor le funcione.

ETL es un proceso de integración de datos que se refiere a los tres pasos distintos e interrelacionados de extracción, transformación y carga. El proceso consiste en extraer datos de diferentes sistemas y transformarlos, para luego cargarlos en el almacén de datos adecuado. Mediante el ETL, las empresas pueden reunir datos de diversas fuentes y consolidarlos en una ubicación centralizada. Las tres funciones se definen como sigue:

Cualquiera que tenga experiencia en centros de datos, almacenes de datos o lagos de datos comprenderá la necesidad de extraer, transformar y cargar datos. Es un enfoque excelente para el procesamiento de datos que dará lugar a un mejor rendimiento.

Orden de las fases de etl en sql

Además de la gran experiencia, Safe Software ofrece el mejor soporte técnico y al cliente que he encontrado nunca: el 80% de las veces el técnico del chat de primera línea no sólo puede identificar y resolver un problema sobre la marcha, sino que probablemente también ofrezca ideas realmente útiles sobre cómo mejorarlo. El 20% de las veces que no pueden, el problema va directamente a un experto que responde en uno o dos días. Y respetan a sus clientes técnicamente: Nunca tengo la impresión (a diferencia de muchos otros) de que están buscando palabras clave o cuestionando si algo es realmente un problema, e incluso cuando la pregunta o el problema se sale de los límites del uso esperado o incluso recomendado (consulta de la base de datos, por ejemplo), siempre están dispuestos a ofrecer más detalles. Leer opinionesCompetidores y alternativasSafe Software vs MicrosoftSafe Software vs Amazon Web Services (AWS)Safe Software vs OracleVer todas las alternativasAWS Glueby Amazon Web Services (AWS)4.4125 Puntuaciones5 Estrellas 43%4 Estrellas 47%3 Estrellas 10%2 Estrellas 0%1 Estrellas 0%AWS Glueby Amazon Web Services (AWS) «Otra maravilla de Amazon – AWS Glue»- Se utiliza como herramienta de catalogación para nuestro negocio y creemos que es la mejor del mercado

Diferentes tipos de carga en los pasos de etl

La estudiante de posgrado de informática Hajar Homayouni está respondiendo a esa pregunta. Por su investigación sobre el aseguramiento de los almacenes de datos, la CSU ha seleccionado la tesis de máster de Homayouni para representar a la Universidad en el concurso del Premio a la Tesis de Máster Distinguida de la Asociación Occidental de Escuelas de Postgrado (WAGS)/ProQuest.

Pero los almacenes de datos hacen algo más que almacenar datos. También recopilan datos de diversas fuentes y luego los limpian, integran y traducen a una forma común antes de almacenarlos. Estas transformaciones, denominadas procesos de extracción-transformación-carga (ETL), facilitan el análisis de los datos y su utilización en la toma de decisiones.

El problema es que los procesos ETL son complejos y propensos a errores. Estas transformaciones requieren diferentes tipos de mapeos de origen a destino que son tediosos y con poca documentación existente. Homayouni se centra en la precisión de los mapeos, investigando nuevas técnicas de prueba y desarrollando formas de identificar los mapeos de forma automática y correcta.

Esta investigación es valiosa en muchos ámbitos de aplicación, pero Homayouni la está probando en un campo difícil: la sanidad. La garantía de los almacenes de datos es fundamental en la sanidad, donde las decisiones pueden ser urgentes y las consecuencias de los errores en los datos, elevadas.