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ETL vs ELT: Comprender las diferencias y elegir bien
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¿Qué es la integración de datos?
Los datos impulsan todas las decisiones que tomamos hoy en día, y es esencial comprender y utilizar los datos procedentes de diversas fuentes. La integración de datos es el proceso por el que se combinan datos de múltiples fuentes y se ponen a disposición de forma unificada y cohesionada. Su principal objetivo es ofrecer una visión holística, que permita a las empresas obtener información valiosa, agilizar las operaciones y tomar decisiones basadas en datos y no en teorías.
ETL y ELT: Dos procesos de integración de datos diferentes
Entre la plétora de estrategias y herramientas de integración de datos disponibles, ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) se erigen como las dos metodologías predominantes. Estos métodos representan enfoques distintos de la integración de datos, cada uno con sus ventajas y aplicaciones.
¿Qué es ETL (Extraer, Transformar, Cargar)?
El ETL, como sugieren sus siglas, consta de tres pasos principales:
- Extracto: Los datos se recogen de diferentes sistemas fuente.
- Transfórmate: A continuación, los datos se transforman en un formato normalizado. La transformación puede incluir la limpieza, la agregación, el enriquecimiento y otros procesos para que los datos se ajusten a su finalidad.
- Carga: Los datos transformados se cargan en un almacén de datos de destino o en otro repositorio.
Casos de uso y puntos fuertes de ETL
ETL es especialmente adecuado para escenarios en los que:
- Las fuentes de datos son de menor escala, y las transformaciones son complejas.
- Es necesario descargar el procesamiento de la transformación del sistema de destino.
- La seguridad de los datos es una prioridad, por lo que se requieren transformaciones para enmascarar o cifrar los datos sensibles antes de que lleguen a un almacén.
ETL es una opción excelente cuando necesitas garantizar la coherencia, calidad y seguridad de los datos. Procesa los datos antes de que lleguen al almacén, reduciendo el riesgo de exposición de datos sensibles y garantizando que los datos se ajustan a las reglas y normas empresariales.
Integración de datos ETL con Python
Python, un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado, se ha convertido en una herramienta imprescindible para la integración de datos ETL. Su rico ecosistema de bibliotecas y marcos de trabajo facilita cada paso del proceso ETL, convirtiéndolo en la opción preferida de los ingenieros de datos.
Bibliotecas clave de Python para ETL
- pandas: Pandas, una potente biblioteca para la manipulación y el análisis de datos, simplifica la extracción y transformación de datos con su estructura DataFrame.
- SQLAlchemy: Esta biblioteca proporciona una forma coherente de interactuar con las bases de datos, ayudando tanto en la fase de extracción como en la de carga. Consulta el tutorial SQLAlchemy de DataCamp para obtener más información.
- PySpark: Para el procesamiento de big data, PySpark ofrece capacidades de procesamiento distribuido de datos, lo que lo hace adecuado para tareas ETL a gran escala.
- Luigi y Apache Airflow: Se trata de herramientas de gestión de flujos de trabajo que ayudan a orquestar y programar canalizaciones ETL.
Ventajas de utilizar Python para ETL
- Flexibilidad: Las amplias bibliotecas de Python permiten procesos ETL personalizados y adaptados a necesidades específicas.
- Escalabilidad: Con herramientas como PySpark, Python puede manejar con eficacia conjuntos de datos pequeños y grandes.
- Apoyo comunitario: Una amplia comunidad de profesionales de datos significa que hay abundantes recursos, tutoriales y soluciones disponibles para los retos comunes de ETL.
Incorporar Python a los procesos ETL puede agilizar la integración de datos y producir una mezcla de eficacia, flexibilidad y potencia. Tanto si se trata de bases de datos tradicionales como de plataformas de big data, las capacidades de Python en ETL son ilimitadas.
¿Qué es ELT (Extraer, Cargar, Transformar)?
La ELT adopta un enfoque ligeramente diferente:
- Extracto: Al igual que con el ETL, los datos se recogen de distintas fuentes.
- Carga: En lugar de transformarlos inmediatamente, los datos brutos se cargan directamente en el sistema de destino.
- Transfórmate: Las transformaciones tienen lugar dentro del almacén de datos.
El auge del ELT con la computación en nube
La creciente popularidad de ELT está estrechamente ligada a la llegada de almacenes de datos basados en la nube como Snowflake, BigQuery y Redshift. Estas plataformas poseen una inmensa potencia de procesamiento, lo que les permite gestionar con eficacia las transformaciones a gran escala dentro del almacén.
Ventajas del ELT
- Flexibilidad: Como primero se cargan los datos brutos, las empresas pueden decidir la lógica de transformación más tarde, lo que ofrece la posibilidad de adaptarse a medida que cambian los requisitos.
- Eficacia: Aprovechando la robusta potencia de los modernos almacenes en la nube, las transformaciones son más rápidas y escalables.
- Idoneidad para grandes conjuntos de datos: El ELT suele ser más eficiente para grandes conjuntos de datos, ya que aprovecha la potencia de las capacidades de procesamiento paralelo masivo de los almacenes de datos en la nube .
ETL vs ELT: Un análisis comparativo
Principales similitudes y diferencias
Aunque tanto ETL como ELT implican extraer datos y cargarlos en un almacén, su distinción clave radica en la ubicación y el momento del proceso de transformación. El ETL transforma los datos antes de que lleguen al almacén, mientras que el ELT lo hace después.
Rapidez y eficacia
Generalmente, la velocidad de ingestión de datos de ELT supera a la de ETL, debido al menor movimiento de datos. Sin embargo, la velocidad global puede verse influida por factores como la complejidad de las transformaciones y las capacidades del almacén de datos.
Transformación de datos y conformidad
En ETL, las transformaciones se producen en un sistema intermediario, que puede ofrecer un control más granular sobre el proceso. Esto es vital para las empresas con requisitos estrictos de cumplimiento y tratamiento de datos. En cambio, la ELT depende de las capacidades del sistema de destino, que podría exponer datos brutos y sin enmascarar hasta que se completen las transformaciones.
Elegir bien: ELT vs ETL
Factores a tener en cuenta
Al decidir entre ETL y ELT, ten en cuenta:
- Tipo de negocio: Una startup puede dar prioridad a la flexibilidad (ELT), mientras que un proveedor sanitario puede dar prioridad a la seguridad de los datos (ETL).
- Necesidades de datos: ¿Son esenciales los conocimientos en tiempo real, o basta con el procesamiento diario por lotes?
- Infraestructura: La elección del almacén de datos, las herramientas existentes y las capacidades informáticas pueden influir en la decisión.
El papel de las plataformas de integración de datos
Las plataformas modernas de integración de datos pueden difuminar las líneas entre ETL y ELT, ofreciendo herramientas que combinan los puntos fuertes de ambos enfoques. Estas plataformas pueden guiar a las empresas en la elección y ejecución de la estrategia adecuada en función de sus requisitos únicos.
Conclusión
La decisión entre ETL y ELT no es blanco o negro. Ambas metodologías tienen sus méritos, y la elección óptima suele depender de las necesidades y circunstancias específicas de una empresa. Al comprender los entresijos de cada enfoque y aprovechar las modernas plataformas de integración de datos, los líderes de datos pueden tomar decisiones informadas, impulsando sus negocios hacia un futuro más informado.
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