Para el manejo de la información masiva o el Big Data, existen un par de métodos conocidos como el ETL y el método ELT. Se utilizan para manejar e integrar diversos datos e información. Por ello, es importante saber de qué se tratan estos 2 procesos y su importancia para el procesamiento de la información en cantidades masivas.
¿Cuál es el proceso ETL para el Big Data?
El término ETL viene del inglés, que quiere decir Extract, Transform, Load. En español sería algo como: Extraer, Transformar, Cargar. Así pues, se trata de un proceso en el que se compilan un conjunto de datos cuyas fuentes son ilimitadas. Después, se procede a organizarlas y a almacenarlas en un único repositorio.
En las organizaciones que manejan el Big Data, la información y datos realmente útiles resultan casi inaccesibles. Según las estadísticas, muy pocos obtienen información realmente útil y muchos otros no obtienen ningún tipo de información valiosa. Esto se debe a que los datos están aislados en su mayoría en compartimientos estáticos, sistemas heredados y aplicaciones que se utilizan muy poco.
El método ETL es el que se encarga de que esta información sea puesta a disposición “sacándolos” desde diversas fuentes. Además, transforma estos datos útiles para la depuración, la transformación y para la obtención de información relevante para las organizaciones.
¿En qué se puede utilizar el método ETL?
Los datos son vitales para las organizaciones. Pero, para que tengan un verdadero valor, deben moverse y procesarse para una utilización realmente útil y por eso, se necesita el método ETL.
- Se pueden migrar datos entre aplicaciones, sin alterar la integridad de los mismos.
- El método ETL permite la replicación de datos para conseguir copias de seguridad y para diversos análisis de redundancia.
- Sirve para validar procesos operativos relacionados al Big Data, ya que pueden migrarse datos desde un CRM hacia un almacén de datos operativos (ODS). Estos procesos se encargan de potenciar los datos y luego, devolverlos al CRM.
- Permite que la información sea depositada en una base de datos para guardarlos, clasificarlos y para transformarlos en Inteligencia de Negocios o información de alto valor.
- Las aplicaciones de infraestructuras locales pueden ser migradas a la nube, a una nube híbrida o a nubes múltiples.
Cuál es el proceso o método ELT
El método ETL, según sus siglas en inglés (Extract, Load, Transform). Es un proceso que se comprende de 3 operaciones diferentes, todas ellas realizadas en los propios datos.
EL primer proceso es el de extraer los datos. Cuando se identifican y se leen datos de uno o múltiples sistemas de origen, se hace el proceso de extracción. Estos datos se pueden extraer desde archivos comunes, ERP, bases de datos y CRM, por nombrar algunos. También, este proceso se encarga de extraer datos desde cualquier fuente que sea útil.
Luego de la extracción, viene el proceso de carga. Dicha caga se entiende como el procedimiento de mover los datos hacia las bases de datos de destino, donde posteriormente serán tratados.
Luego, viene la transformación de los datos. En el Big Data, es un paso esencial, ya que este procedimiento es el que se encarga de convertir lo que se recopila y lo que se carga en información útil y disponible para el análisis. Esta transformación solo son las reglas que definen cómo se deben convertir los datos y para qué se van a utilizar. Así como el análisis que se procede a hacer después de cargados en bases de datos.
Usos del modelo ELT para el Big Data
La transformación de los datos es el fin del modelo ELT, ya que es el que se encarga de establecer las reglas sobre las cuales se pueden procesar dichos datos.
- Se encarga de reemplazar la información codificada por información de valor.
- El proceso de suma de carácter numérico es agregado para otorgar valor estadístico a la gran cantidad de información del Big Data.
- Permite la aplicación de funciones matemáticas para una mejor selección y análisis de datos.
- Se pueden modificar cadenas de texto para convertirlas en información.
- Es un método que se especializa en combinar los datos de tablas diferentes y también, de bases de datos diferentes.
Diferencias entre ELT y ETL
Como se suele creer, estos dos métodos pueden sonar similares, la cuestión es que no lo es. Si bien se encargan de gestionar mejor el Big Data, la diferencia radica en el orden del tratamiento de los datos, así como sus funciones. Mientras que el ETL extrae los datos de fuentes infinitas, los transforman y los cargan a su destino, empleando tecnología, aplicaciones y diversas herramientas para ello.
El proceso ELT se encarga de transformar los datos después de que han sido almacenados o cargados. Todo ello sin realizar un procesamiento de los mismos. Por esta razón, la operación de carga de datos es solo la segunda fase de este método.
EL Big Data funciona con los dos métodos
Dependiendo de lo que se quiera hacer con los datos y de la tecnología empleada, se puede escoger entre uno y otro método para tratar el Big Data. Tanto para recibir y transformar datos rápidamente, como para que el proceso sea flexible y seguro. De tal manera que las organizaciones pueden combinar los procesos ELT y ETL fácilmente mientras se apliquen las tecnologías necesarias para ello.
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