{"id":60,"date":"2015-11-16T05:42:02","date_gmt":"2015-11-16T04:42:02","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=60"},"modified":"2015-11-16T05:42:02","modified_gmt":"2015-11-16T04:42:02","slug":"herramientas-etl-y-su-relevancia-en-la-cadena-de-valor-del-dato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/herramientas-etl-y-su-relevancia-en-la-cadena-de-valor-del-dato\/","title":{"rendered":"Herramientas ETL y su relevancia en la cadena de valor del dato"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">El\u00a0proceso de Extracci\u00f3n (E), Transformaci\u00f3n (T) y Carga (L, de Load en Ingl\u00e9s) -ETL-\u00a0<strong>consume entre el 60% y el 80% del tiempo de un\u00a0proyecto de Business Intelligence<\/strong>. Suelo empezar con este dato siempre a hablar de las herramientas ETL por la importancia que tienen dentro de cualquier proyecto de manejo de datos. Tal es as\u00ed, que podemos afirmar que\u00a0proceso clave en\u00a0la vida de todo proyecto y que por lo tanto debemos conocer.\u00a0Y \u00e9ste es el objetivo de este art\u00edculo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La cadena de valor de un proyecto de Business Intelligence la podemos representar de la siguiente manera:<\/p>\n<figure style=\"width: 1091px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/www.intechopen.com\/source\/html\/18527\/media\/image8.jpeg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/www.intechopen.com\/source\/html\/18527\/media\/image8.jpeg\" alt=\"Cadena de valor de un proyecto de BI (Fuente: http:\/\/www.intechopen.com\/books\/supply-chain-management-new-perspectives\/intelligent-value-chain-networks-business-intelligence-and-other-ict-tools-and-technologies-in-suppl)\" width=\"1091\" height=\"715\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-caption-text\">Cadena de valor de un proyecto de BI (Fuente: http:\/\/www.intechopen.com\/books\/supply-chain-management-new-perspectives\/intelligent-value-chain-networks-business-intelligence-and-other-ict-tools-and-technologies-in-suppl)<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">Hecha la representaci\u00f3n gr\u00e1fica, es\u00a0entendible ya el valor que aporta una herramienta ETL. Como vemos, es la recoge todos los datos de las diferentes fuentes de datos (un ERP, CRM, hojas de c\u00e1lculo sueltas, una base de datos SQL, un archivo JSON de una BBDD NoSQL orientada a documentos, etc.), y ejecuta las siguientes acciones (principales, y entre otras):<\/p>\n<ul>\n<li style=\"text-align: justify;\">Validar los datos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Limpiar los datos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Transformar los datos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Agregar los datos<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\">Cargar los datos<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto, tradiocionalmente se ha venido realizando con <strong>c\u00f3digo a medida<\/strong>. Lo que se puede entender, ha tra\u00eddo muchos problemas desde la \u00f3ptica del <strong>mantenimiento de dicho c\u00f3digo y la colaboraci\u00f3n dentro de un equipo de trabajo<\/strong>. Lo que vamos a ver en este art\u00edculo es la importancia de estas acciones y qu\u00e9 significan.\u00a0Por resumirlo mucho, un proceso de datos cualquiera comienza en el origen de datos, contin\u00faa con la intervenci\u00f3n de una herramienta ETL, y concluye en el destino de los\u00a0datos que posteriormente va a ser explotada,\u00a0representada en pantalla, etc.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfY por qu\u00e9 la importancia de una herramienta ETL?\u00a0B\u00e1sicamente, ejecutamos las acciones de validar, limpiar, transformar, etc. datos para minimizar los fallos que en etapas posteriores del proceso de datos pudieran darse (existencia de campos o valores nulos, tablas de referencia inexistentes, ca\u00eddas del suministro el\u00e9ctrico,\u00a0etc.).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este parte del proceso consume una parte significativa de todo el proceso (como dec\u00edamos al comienzo),\u00a0por ello requiere recursos, estrategia, habilidades especializadas\u00a0y tecnolog\u00edas. Y aqu\u00ed es donde necesitamos una herramienta ETL que nos ayude en todo ello.\u00a0\u00bfY qu\u00e9 herramientas ETL tenemos a nuestra disposici\u00f3n? Pues desde los fabricantes habituales (SAS, Informatica, SAP, Talend, Information Builders, IBM, Oracle, Microsoft, etc.), hasta herramientas con un coste menor\u00a0(e incluso abiertas)\u00a0como <a href=\"http:\/\/community.pentaho.com\/projects\/data-integration\/\" target=\"_blank\">Pentaho Kettle<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.talend.com\/\" target=\"_blank\">Talend\u00a0<\/a>y <a href=\"https:\/\/rapidminer.com\/\" target=\"_blank\">RapidMiner<\/a>. En nuestro <a href=\"http:\/\/ingenieria.deusto.es\/cs\/Satellite\/ingenieria\/es\/estudios-0\/estudios-ingenieria-formacion-continua\/big-data\" target=\"_blank\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>, utilizamos mucho tanto SAS como Pentaho Kettle (especialmente esta \u00faltima), por lo que ayuda a los estudiantes a integrar, depurar la calidad, etc. de los datos que disponen. A continuaci\u00f3n os dejamos\u00a0una comparaci\u00f3n entre herramientas:<\/p>\n<figure id=\"attachment_70\" aria-describedby=\"caption-attachment-70\" style=\"width: 385px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/11\/TalendKettle.png\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-70\" src=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/11\/TalendKettle.png\" alt=\"Comparaci\u00f3n Talend vs. Pentaho Kettle \" width=\"385\" height=\"344\" srcset=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/11\/TalendKettle.png 385w, https:\/\/blogs.deusto.es\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/11\/TalendKettle-300x268.png 300w\" sizes=\"(max-width: 385px) 100vw, 385px\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-70\" class=\"wp-caption-text\">Comparaci\u00f3n Talend vs. Pentaho Kettle<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u00bfY qu\u00e9 hacemos con el proceso y las herramientas ETL en nuestro programa? Varias acciones, para hacer conscientes al estudiante sobre lo que puede aportar estas herramientas a sus proyectos. A <strong>continuaci\u00f3n destacamos\u00a05 subprocesos, que son los que se ejecutar\u00edan dentro de la herramienta<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Extracci\u00f3n<\/strong>: recuperaci\u00f3n de\u00a0los datos f\u00edsicamente de las\u00a0distintas fuentes de informaci\u00f3n. Probamos a extrar desde una base de datos de un ERP, CRM, etc., hasta una hoja de c\u00e1lculo, una BBDD documental como un JSOn, etc. En este momento disponemos\u00a0de los datos en bruto. \u00bfProblemas que nos podemos encontrar al acceder a los datos para extraerlos?\u00a0B\u00e1sicamente se refieren a que provienen de distintas fuentes (la V de Variedad), BBDD, plataformas tecnol\u00f3gicas, protocolos de comunicaciones, juegos de caracteres y tipos de datos.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Limpieza<\/strong>: recuperaci\u00f3n de\u00a0los datos en bruto, para, posteriormente: comprobar\u00a0su\u00a0calidad, eliminar los duplicados y, cuando es posible, corrige\u00a0los valores err\u00f3neos y completar los valores vac\u00edos. Es decir se\u00a0transforman los datos -siempre que sea posible- para reducir\u00a0los errores de carga. En este momento disponemos de datos\u00a0limpios y de alta calidad. \u00bfProblemas?ausencia de valores, campos que tienen distintas utilidades, valores cr\u00edpticos, vulneraci\u00f3n de las reglas de negocio, identificadores que no son \u00fanicos, etc.\u00a0La limpieza de datos, en consecuencia, se divide en distintas etapas,\u00a0que debemos trabajar para dejar los datos bien trabajados y limpios.\n<ul>\n<li>Depurar los valores (<em>parsing<\/em>)<\/li>\n<li>Corregir (<em>correcting<\/em>)<\/li>\n<li>Estandarizar (<em>standardizing<\/em>)<\/li>\n<li>Relacionar (<em>matching<\/em>)<\/li>\n<li>Consolidar (<em>consolidating<\/em>)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Transformaci\u00f3n<\/strong>: este proceso recupera los datos limpios y\u00a0de alta calidad y los estructura y resume\u00a0en los distintos\u00a0modelos de an\u00e1lisis. El resultado de este proceso es\u00a0la obtenci\u00f3n de datos limpios, consistentes y\u00a0\u00fatiles.\u00a0La transformaci\u00f3n de los datos se hace partiendo de los datos una vez\u00a0\u201climpios\u201d (la etapa 2 de este proceso)(. Transformamos los datos de acuerdo con las reglas de negocio y\u00a0los est\u00e1ndares que han sido establecidos por el equipo de trabajo. La transformaci\u00f3n incluye: cambios\u00a0de formato, sustituci\u00f3n de c\u00f3digos, valores derivados y agregados, etc.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Integraci\u00f3n<\/strong>: Este proceso valida que los datos que cargamos\u00a0en el datawarehouse o la BBDD de destino (antes de pasar a su procesamiento) son consistentes con las definiciones\u00a0y formatos del datawarehouse; los integra en los distintos\u00a0modelos de las distintas \u00e1reas de negocio que hemos definido\u00a0en el mismo.<\/li>\n<li style=\"text-align: justify;\"><strong>Actualizaci\u00f3n<\/strong>: Este proceso es el que nos permite a\u00f1adir los\u00a0nuevos datos al datawarehouse o base de datos de destino.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para concluir este art\u00edculo, os dejamos la presentaci\u00f3n de una de las sesiones de nuestro <a href=\"http:\/\/ingenieria.deusto.es\/cs\/Satellite\/ingenieria\/es\/estudios-0\/estudios-ingenieria-formacion-continua\/big-data\" target=\"_blank\">Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>. En esta sesi\u00f3n, hablamos de los competidores y productos de mercado ETL.<\/p>\n<p><iframe style=\"border: 1px solid #CCC; border-width: 1px; margin-bottom: 5px; max-width: 100%;\" src=\"\/\/www.slideshare.net\/slideshow\/embed_code\/key\/uvPK5vRcazHJTh\" width=\"425\" height=\"355\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"> <\/iframe><\/p>\n<div style=\"margin-bottom: 5px;\"><strong> <a title=\"Competidores y productos de mercado de ETL\" href=\"\/\/www.slideshare.net\/deusto\/competidores-y-productos-de-mercado-de-etl\" target=\"_blank\">Competidores y productos de mercado de ETL<\/a> <\/strong> from <strong><a href=\"\/\/www.slideshare.net\/deusto\" target=\"_blank\">Universidad de Deusto &#8211; Deustuko Unibertsitatea &#8211; University of Deusto<\/a><\/strong><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El\u00a0proceso de Extracci\u00f3n (E), Transformaci\u00f3n (T) y Carga (L, de Load en Ingl\u00e9s) -ETL-\u00a0consume entre el 60% y el 80% del tiempo de un\u00a0proyecto de Business Intelligence. 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