¿Qué es el ETL inverso? Una guía útil

Tradicionalmente, los ingenieros de datos han tenido que centrarse en las operaciones ETL (extraer, transformar y cargar), que implican extraer datos de múltiples fuentes, convertirlos a un formato adecuado y cargarlos en un almacén de datos. Sin embargo, la necesidad de operacionalizar estos datos -para hacerlos accesibles y útiles para las aplicaciones empresariales comunes- ha llevado al desarrollo de la ETL inversa.

En este artículo, exploraremos la definición de ETL inversa, en qué se diferencia de la ETL tradicional y las herramientas disponibles para su implantación. También examinaremos casos prácticos de uso para demostrar su importancia. Si eres nuevo en el tema, consulta nuestro curso de ETL y ELT en Python y nuestro curso de Introducción a la Ingeniería de Datos en DataCamp para empezar. Nuestro curso de introducción a las canalizaciones de datos es otro recurso muy útil.

¿Qué es el ETL inverso?

La ETL inversa es el proceso de extraer datos de un almacén de datos, transformarlos para que se ajusten a los requisitos de los sistemas operativos y, a continuación, cargarlos en esos otros sistemas. Este enfoque contrasta con el ETL tradicional, en el que los datos se extraen de los sistemas operativos, se transforman y se cargan en un almacén de datos.

Históricamente, la gestión de datos evolucionó de ETL a ELT (extraer, cargar, transformar) para hacer frente a la creciente necesidad de procesar datos en tiempo real. El ETL inverso representa el último paso en esta evolución. Mientras que el ETL y el ELT se centran en centralizar los datos, el ETL inverso pretende hacer operativos estos datos, haciéndolos procesables dentro de sistemas de terceros, como CRM, plataformas de marketing y otras herramientas operativas.

Cómo funciona el ETL inverso

Dijimos que la ETL inversa es un proceso de integración de datos que traslada la información de un almacén de datos o una plataforma analítica a los sistemas operativos. En otras palabras, invierte el proceso ETL tradicional. Veamos ahora más detenidamente cada paso.

1. Extracción de datos

El proceso comienza seleccionando la información más relevante de un almacén de datos o de una plataforma analítica. Esto puede incluir datos de clientes, métricas de ventas o cualquier otra cosa. Después de saber lo que queremos del almacenamiento, es posible que necesitemos filtrar, agregar o transformar de algún modo los datos para satisfacer nuestras necesidades.

2. Transformación de datos

Como paso siguiente, los datos del sistema de origen se asignan a los campos correspondientes del sistema de destino. En esta fase se puede realizar un enriquecimiento opcional de los datos añadiendo campos de fuentes externas, como añadir datos demográficos a los perfiles de los clientes. Probablemente se produzca una transformación adicional para que los datos se ajusten a los requisitos del sistema de destino, como la conversión de tipos de datos o el manejo de formatos de fecha.

3. Carga de datos

Por último, los datos transformados se cargan en el sistema de destino utilizando su API con actualizaciones en tiempo real o por lotes. Los mecanismos de gestión de errores, incluida la lógica de reintento y los procedimientos de recuperación, evitan problemas durante la carga. Habrá un proceso que verificará la integridad de los datos al cargarlos.

Ilustración básica de ETL inverso. Fuente: napkin.ai

Ejemplo real

Para ilustrarlo, considera un equipo de marketing que utiliza un almacén de datos para analizar el comportamiento de los clientes. La ETL inversa puede extraer segmentos de clientes basados en el historial de compras y los datos demográficos, y cargar estos datos en una plataforma de automatización del marketing. Esto permite al equipo crear campañas específicas y personalizar las interacciones con los clientes.

Proceso ETL inverso. Fuente: napkin.ai

Retos técnicos y soluciones en ETL inverso

Aunque prometedor, el ETL inverso no es perfecto. Para los ingenieros de datos puede ser un reto asegurarse de que todos los datos son exactos y orientarse en sistemas diferentes y a veces desconocidos. Uno de los mayores retos es mantener la calidad de los datos. Los datos incoherentes pueden conducir a malas decisiones, por lo que son importantes los procesos rigurosos de validación y limpieza de datos.

El volumen y la velocidad de los datos también pueden ser abrumadores. Manejar grandes conjuntos de datos de forma eficiente requiere estrategias como las actualizaciones incrementales y la captura de datos de cambios. Estas técnicas se centran en procesar sólo los datos necesarios, optimizar el rendimiento y reducir la carga del sistema. Otro obstáculo es la complejidad de la API. Los distintos sistemas tienen distintas capacidades de API. Una gestión y normalización eficaces de las API pueden ayudar.

ETL contra ETL ETL inverso: Las grandes diferencias

ETL es un enfoque tradicional de integración de datos en el que los datos se extraen de diversas fuentes, se transforman en un formato adecuado y, a continuación, se cargan en un almacén de datos. Este proceso implica una importante limpieza y transformación previa de los datos, por lo que consume muchos recursos y tiempo.  

La ELT, en cambio, prioriza la rapidez y la flexibilidad. Los datos se extraen de las fuentes y se cargan directamente en un almacén de datos en su formato bruto. Las transformaciones se producen dentro del almacén de datos, a menudo utilizando potentes motores de consulta. Este enfoque aprovecha la potencia de cálculo de los almacenes de datos modernos y proporciona una mayor agilidad en la exploración y el análisis de los datos. 

La aparición del ETL inverso

Mientras que el ETL y el ELT se centran en trasladar datos a un almacén de datos, el ETL inverso adopta un enfoque diferente. Extrae datos transformados del almacén de datos y los envía a sistemas operativos, como CRM, plataformas de automatización de marketing y herramientas de atención al cliente. Esto permite a las organizaciones aprovechar los conocimientos derivados del análisis de datos para impulsar acciones en tiempo real y mejorar los procesos empresariales. El cambio de ETL a ELT se debe principalmente a los siguientes factores:

• Aumento del volumen y la velocidad de los datos: Los procesos ETL tradicionales tenían dificultades para manejar las enormes cantidades de datos generados por las aplicaciones modernas y los dispositivos IoT.  
• Avances en computación en nube y almacenamiento de datos: Los almacenes de datos y los lagos de datos basados en la nube ofrecen la escalabilidad y la potencia de procesamiento necesarias para la ELT.  
• Énfasis en la agilidad y exploración de datos: La ELT permite una experimentación más rápida y un análisis iterativo de los datos.

En esencia, la evolución de la gestión de datos ha sido un viaje hacia una mayor eficacia, flexibilidad y perspectivas procesables. El ETL sentó las bases, el ELT aceleró la ingestión y transformación de datos, y el ETL inverso cerró el bucle aportando conocimientos a los flujos de trabajo operativos.

Diferencias clave entre ETL y ELT

Tanto ETL como ELT son métodos para trasladar datos de un sistema a otro. Aunque puedan parecer similares, tienen diferencias críticas en cómo gestionan la transformación de datos. Aquí tienes una instantánea, pero para un desglose realmente detallado, lee nuestro ETL vs. ETL. ELT entrada del blog.

La ETL inversa es una poderosa herramienta que tiende un puente entre el conocimiento de los datos y la ejecución operativa. Puedes desbloquear un mundo de posibilidades transfiriendo datos valiosos de tu almacén de datos a los sistemas operativos.

• Transformación de ventas: Una empresa de SaaS puede dotar a su equipo de ventas de información en tiempo real sobre los clientes sincronizando los datos de su almacén de datos con su CRM. 
• Optimización del marketing: Una empresa de comercio electrónico podría intentar impulsar campañas más eficaces devolviendo las métricas de rendimiento de las campañas a su plataforma de automatización del marketing. De esta forma, podrían hacer pruebas A/B para mejorar el ROI. 
• Asistencia centrada en el cliente: Un proveedor de telecomunicaciones podría intentar mejorar la satisfacción del cliente sincronizando sus datos con sus herramientas de atención al cliente.
• Agilidad financiera: Un fabricante puede intentar acelerar los procesos financieros introduciendo los datos financieros en su sistema ERP para mejorar los informes y las previsiones. 
• Innovación de productos: Una plataforma de streaming podría impulsar el desarrollo de productos basándose en datos reales de los usuarios, vinculando las métricas de uso a sus otras herramientas de gestión de productos para intentar comprender cómo crear nuevas funciones. 

Importancia estratégica: Por qué es importante la ETL inversa

La ETL inversa es incluso más que una herramienta de transferencia de datos. Es un activo estratégico que puede impulsar tu negocio. He aquí algunas de las ideas que considero más importantes. 

• Mejorar la toma de decisiones: Al hacer accesibles los datos allí donde se toman las decisiones, la ETL inversa ayuda a los equipos a sentirse más seguros. 
• Mejora de la eficacia operativa: Automatizar los flujos de datos entre sistemas elimina la introducción manual de datos, lo cual es una gran ventaja.
• Prepara tu empresa para el futuro: La ETL inversa es un componente crítico de las pilas de datos modernas y seguirá evolucionando. Si adoptan pronto el ETL inverso, las organizaciones pueden adelantarse a la curva y obtener una ventaja competitiva.

Si buscas ideas adicionales de líderes del sector, Liya Aizenberg, Directora de Ingeniería de Datos de Away, comparte una gran perspectiva sobre cómo alinear mejor las iniciativas de ingeniería de datos con los objetivos empresariales.

Herramientas y plataformas/Herramientas ETL inversas populares

Existen varias herramientas y plataformas para implantar la ETL inversa, cada una con características y capacidades únicas. La tabla siguiente muestra algunas opciones populares:

Al elegir una herramienta ETL inversa, ten en cuenta los siguientes factores:

• Volumen de datos y velocidad: La cantidad y la velocidad de los datos que necesites sincronizar influirán en tu elección.
• Requisitos de integración: Asegúrate de que la herramienta se integra con tu pila de datos y sistemas operativos existentes.
• Facilidad de uso: Evalúa la interfaz de usuario de la herramienta y la complejidad de la configuración de los conductos de datos.
• Escalabilidad: Considera la capacidad de la herramienta para manejar volúmenes de datos cada vez mayores y demandas crecientes de los usuarios.
• Precios y asistencia: Evalúa el coste de la herramienta y el nivel de apoyo prestado.

Evaluando cuidadosamente estos factores y las necesidades específicas de tu organización, podrás seleccionar la herramienta ETL inversa más adecuada para liberar todo el potencial de tus datos.

Conclusión

Espero que puedas ver y apreciar la importancia de la ETL inversa. Es mucho más que un procedimiento técnico. Las empresas que cuentan con los recursos adecuados, incluidos los ingenieros de datos con experiencia en ETL inverso, pueden pasar de ser algo acartonadas a ser dinámicas y utilizar los datos en tiempo real para crecer y aumentar las ventas y responder rápidamente a los cambios del mercado.

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