Las 17 mejores preguntas y respuestas de la entrevista ETL para todos los niveles

Extraer, Transformar y Cargar (ETL) es una tarea crucial de integración de datos que consolida y refina los datos de múltiples fuentes en un formato unificado.

Describe el proceso de extraer datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato coherente y cargarlos en una base de datos o almacén de datos de destino. 

Las organizaciones que deseen integrar fuentes de datos dispares, mantener la calidad de los datos y permitir análisis e informes significativos deben adoptar prácticas ETL sólidas para garantizar la coherencia y precisión de los datos. 

Esta fiabilidad es esencial para tomar decisiones empresariales fundamentadas, basadas en información fiable.

Las decisiones mejor informadas permiten a las organizaciones mitigar los riesgos, aprovechar las oportunidades y optimizar los recursos con eficacia, fomentando el crecimiento sostenible y una ventaja competitiva.

Y si tienes esas habilidades, eres una posesión preciada - he aquí por qué: 

• Las empresas disponen de muchos datos procedentes de diversas fuentes, que sólo pueden aportar valor cuando se presentan de forma holística. 
• La toma de decisiones estratégicas depende en gran medida de datos limpios, coherentes y precisos. 
• Las habilidades ETL agilizan los flujos de trabajo de datos, lo que significa que las tareas repetitivas pueden automatizarse y los tiempos de procesamiento de datos optimizarse, aumentando así la eficacia operativa y la productividad.

Pero no basta con tener las habilidades.  

Tendrás que superar la entrevista con el ETL para conseguir un trabajo. 

Y eso es lo que te enseñaremos a hacer en este artículo.

Preguntas básicas de la entrevista ETL

Estas preguntas cubren los conocimientos básicos sobre ETL, asegurándose de que tienes conocimientos básicos sobre el tema. 

1. ¿Qué es ETL?

Extraer, Transformar y Cargar, o ETL para abreviar, es una tarea de integración de datos que consolida los datos de múltiples fuentes en un único repositorio de datos unificado, normalmente un almacén de datos. 

Consiste en extraer datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato coherente y cargarlos en una base de datos o almacén de datos de destino. Este proceso es esencial para garantizar que los datos son precisos, coherentes y adecuados para el análisis y la elaboración de informes.

2. ¿Cuáles son las diferencias entre ETL y ELT?

Entre las diversas estrategias y herramientas de integración de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) son las principales metodologías.

La ETL consiste en extraer datos de las fuentes, transformarlos para adaptarlos a las necesidades operativas y, a continuación, cargarlos en una base de datos o almacén de destino. Este proceso se suele utilizar en entornos tradicionales de almacenamiento de datos, donde la transformación de los datos es fundamental antes de cargarlos para garantizar su coherencia e integridad.

En cambio, ELT (Extraer, Cargar, Transformar) extrae los datos de las fuentes y los carga directamente en un sistema de destino, como un lago de datos o un moderno almacén de datos en la nube. La transformación se realiza después de la carga utilizando la potencia de procesamiento del sistema de destino. La ELT se emplea a menudo en entornos de big data y en la nube, donde los sistemas de destino tienen importantes capacidades de procesamiento, lo que permite una transformación de datos más flexible y escalable.

3. ¿Cuáles son las herramientas ETL más comunes?

Las herramientas ETL más populares son: 

• Flujo de aire Apache: Una plataforma de código abierto para crear, programar y supervisar flujos de trabajo, con una interfaz basada en la web y en la línea de comandos, que utiliza grafos acíclicos dirigidos (DAG) para la visualización y la gestión de tareas, que se integra con herramientas como Apache Spark y Pandas, capaz de escalar flujos de trabajo complejos, y que cuenta con el apoyo de una comunidad activa y una amplia documentación.
• Portable.io: Una plataforma ELT sin código que crea conectores personalizados bajo demanda, ofreciendo más de 1.300 conectores ETL únicos para la ingesta de datos de diversas fuentes, lo que permite una gestión de datos eficaz y escalable, con precios rentables y funciones de seguridad avanzadas para garantizar la protección y el cumplimiento de los datos.
• Apache NiFi: Una herramienta de integración de datos de código abierto diseñada para automatizar el flujo de datos entre sistemas. Proporciona una interfaz de usuario basada en la web para construir canalizaciones de datos, haciendo hincapié en el procesamiento de datos en tiempo real y la facilidad de uso. NiFi admite varios formatos y protocolos de datos, por lo que es adecuado para aplicaciones IoT y de transmisión de datos.
• Microsoft SSIS (Servicios de integración de SQL Server): Una potente herramienta ETL que viene con SQL Server y proporciona una sólida plataforma de integración, transformación y migración de datos. SSIS incluye una interfaz gráfica para crear flujos de trabajo ETL y ofrece una estrecha integración con otros productos de Microsoft. Es especialmente adecuado para las organizaciones que utilizan el ecosistema de Microsoft para la gestión de datos.

Preguntas de la entrevista ETL intermedia

Para quienes ya tengan cierta experiencia con ETL, estas preguntas sondearán tus conocimientos específicos. 

4. Explica el concepto de almacén de datos.

Un almacén de datos es un sistema empresarial utilizado para analizar e informar sobre datos estructurados y semiestructurados procedentes de múltiples fuentes. Por tanto, su función en los procesos ETL es consolidar los datos de múltiples fuentes, garantizando la calidad, coherencia y fiabilidad de los datos.

Para contextualizar, durante la ETL, los datos se extraen de varios sistemas, se transforman para que cumplan formatos y criterios de calidad estandarizados, y luego se cargan en el almacén de datos.  Este almacenamiento estructurado permite realizar consultas, análisis e informes de forma eficaz, respaldando la inteligencia empresarial y facilitando la toma de decisiones informadas basadas en datos completos y precisos.

5. ¿Qué es una zona de puesta a disposición en ETL?

Una zona de parada, o zona de aterrizaje, es un lugar de almacenamiento intermedio utilizado en el proceso ETL. Mantiene temporalmente los datos brutos de varios sistemas fuente antes de que se produzca cualquier transformación. Este espacio es crucial para consolidar y realizar las primeras comprobaciones de calidad de los datos, garantizando que estén limpios y sean precisos. 

También permite a los usuarios procesar eficazmente grandes volúmenes de datos y prepararlos para una transformación precisa. En última instancia, un área de preparación ayuda a cargar datos de alta calidad en el almacén de datos final u otros repositorios de destino.

6. ¿Qué es la transformación de datos y por qué es importante?

La transformación de datos implica convertirlos, limpiarlos y estructurarlos en un formato que pueda analizarse fácilmente para apoyar la toma de decisiones e impulsar el crecimiento de la organización. Es esencial cuando hay que reformatear los datos para alinearlos con los requisitos del sistema de destino, y es importante porque garantiza que todas las métricas sean uniformes, lo que permite un mejor análisis y una visión más sólida. 

Preguntas avanzadas de la entrevista ETL

Si eres un profesional de los datos con experiencia, es probable que necesites conocimientos prácticos más profundos. Además de revisar estas preguntas avanzadas, considera la posibilidad de consultar nuestro artículo Preguntas para la entrevista de arquitecto de datos. 

7. ¿Cómo gestionas la carga incremental de datos?

La carga incremental de datos es una técnica utilizada en los procesos de integración de datos para actualizar sólo los datos nuevos o modificados desde la última actualización, en lugar de volver a cargar todos los datos cada vez. 

Este enfoque minimiza el tiempo de procesamiento y reduce el uso de recursos. Entre las técnicas que ayudarán a identificarlo se incluyen: 

• Captura de Datos de Cambios (CDC): Este método identifica y captura los cambios realizados en los datos de los sistemas fuente. Puede implementarse utilizando activadores de bases de datos, replicación basada en registros o herramientas CDC dedicadas. Estos métodos rastrean los cambios a nivel de base de datos o a través de los registros de transacciones, garantizando que sólo se procesen los datos modificados durante las actualizaciones incrementales.
• Marcas de tiempo: Son simplemente marcadores cronológicos que indican cuándo se modificaron o actualizaron los datos por última vez. Así, comparando las marcas de tiempo de los sistemas de origen y destino, los procesos de integración de datos pueden determinar eficazmente qué registros deben actualizarse o insertarse.

En concreto, el proceso para gestionar la carga incremental de datos incluye:

• Identificación: Identifica los criterios para seleccionar datos incrementales, como marcas de tiempo o marcadores CDC.
• Extracción: Extrae datos nuevos o modificados de los sistemas fuente basándote en los criterios identificados.
• Transformación: Transforma los datos extraídos según sea necesario, aplicando las reglas empresariales o transformaciones necesarias para la integración.
• Carga: Carga los datos transformados en el sistema de destino, actualizando los registros existentes e insertando nuevos registros según proceda.

8. ¿Cuáles son los retos del ETL en escenarios de big data?

Los cinco retos principales del ETL en escenarios de big data son: 

1. Escalabilidad

Las herramientas ETL tradicionales pueden tener dificultades para escalar eficientemente cuando procesan grandes volúmenes de datos. A medida que crecen los datos, la potencia de procesamiento y los requisitos de almacenamiento aumentan exponencialmente, por lo que se necesitan soluciones escalables.

Este reto puede mitigarse con tecnologías como Hadoop y Spark, que proporcionan marcos informáticos distribuidos que pueden escalar horizontalmente a través de clusters de hardware básico. Estos marcos también permiten el procesamiento paralelo y pueden manejar conjuntos de datos masivos con más eficacia que las herramientas ETL tradicionales.

2. Variedad de datos

Los entornos de big data suelen incluir diversos tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados procedentes de diversas fuentes, como redes sociales, dispositivos IoT y registros. Los ingenieros deben integrar y procesar los diversos formatos y fuentes, lo que requiere transformaciones complejas y puede provocar un aumento del tiempo de procesamiento y posibles incoherencias en los datos.

Herramientas como Hadoop Distributed File System (HDFS) y Apache Spark admiten el procesamiento de diversos formatos de datos. Ofrecen capacidades flexibles de manejo de datos, incluyendo compatibilidad con JSON, XML, Parquet y Avro, entre otras. Esta versatilidad permite a las organizaciones ingerir y procesar datos en su formato nativo, facilitando una integración sin fisuras en los conductos de datos.

3. Rendimiento y caudal

Procesar grandes volúmenes de datos en plazos aceptables requiere procesos ETL de alto rendimiento. Una velocidad de procesamiento lenta puede provocar retrasos en la disponibilidad de los datos y afectar a la toma de decisiones.

Podemos mitigarlo con herramientas como Hadoop y Spark, que aprovechan el procesamiento en memoria y mecanismos eficientes de almacenamiento de datos en caché para mejorar el rendimiento. Optimizan los pipelines de procesamiento de datos, permitiendo operaciones ETL más rápidas incluso con grandes conjuntos de datos. Además, el procesamiento distribuido minimiza el movimiento de datos y la latencia, mejorando aún más el rendimiento.

4. Selección e integración de herramientas

Debido a la naturaleza diversa de las fuentes de datos, seleccionar las herramientas correctas e integrarlas en la infraestructura informática existente puede ser todo un reto. Los entornos de big data suelen requerir varias tecnologías para la ingesta, transformación y carga de datos, y es obligatoria la compatibilidad sin fisuras y la optimización del rendimiento en toda la cadena de procesamiento de datos.

Las organizaciones pueden mitigar esto evaluando las herramientas en función de sus casos de uso y requisitos específicos. Por ejemplo, las herramientas del ecosistema Hadoop como Apache Hive, Apache Kafka y Apache Sqoop complementan a Spark en distintas fases del proceso ETL. 

5. Calidad y gobernanza de los datos

Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos sigue siendo fundamental en escenarios de big data con volúmenes y fuentes de datos vastos y diversos. El gran volumen, variedad y velocidad de los datos puede dar lugar a incoherencias, imprecisiones y dificultades para mantener el cumplimiento y la normalización en diversas fuentes de datos.

Es esencial implantar controles de calidad de los datos, gestión de metadatos y marcos de gobernanza. Las herramientas y plataformas proporcionan funciones de seguimiento del linaje de los datos, etiquetado de metadatos y validación automatizada de datos. Estas medidas ayudan a mantener la integridad de los datos y garantizan que las percepciones derivadas de los big data sean fiables y procesables.

9. Explica el concepto de asimetría de datos en los procesos ETL.

La asimetría de los datos en los procesos ETL se refiere a la distribución desigual de los datos en las distintas particiones o nodos de un entorno informático distribuido. Este desequilibrio suele producirse cuando determinadas particiones o nodos reciben una cantidad desproporcionada de datos en comparación con otros. Esto puede deberse a la naturaleza de los datos, a la distribución de claves utilizada para la partición o a desequilibrios en las fuentes de datos.

Hay varios problemas posibles causados por la inclinación de los datos, que pueden perjudicar el rendimiento de los procesos ETL. Por ejemplo: 

• Ineficacia de los recursos: Algunos nodos quedan infrautilizados mientras que otros están sobrecargados, lo que significa que algunos nodos deben manejar más datos de los que pueden procesar eficientemente. 
• Mayor tiempo de procesamiento: Los procesos ETL suelen estar diseñados para esperar a que todas las particiones completen sus tareas antes de pasar a la siguiente etapa. Si una partición es significativamente mayor y tarda más en procesarse, retrasa todo el trabajo ETL.
• Sobrecarga de memoria y CPU: Los nodos con particiones sesgadas pueden experimentar un uso excesivo de memoria y CPU. Esta sobreutilización puede provocar caídas del sistema o requerir recursos computacionales adicionales, elevando los costes operativos.
• Desequilibrio de carga: Una distribución desigual de la carga de trabajo puede afectar no sólo a los procesos ETL, sino también al rendimiento de otras tareas concurrentes que se ejecuten en la misma infraestructura. Este desequilibrio de la carga puede degradar el rendimiento de todo el sistema, provocando ineficiencias en diversas aplicaciones y procesos.

Abordar la asimetría de los datos requiere estrategias bien pensadas para garantizar una distribución más equilibrada de los datos entre nodos y particiones. Algunos ejemplos de técnicas que pueden utilizarse para mitigarlo son: 

• Partición de datos 
• Equilibrio de carga
• Gestión de uniones torcidas 
• Muestreo y agregación de datos 
• Ejecución adaptativa de consultas
• Lógica de partición personalizada

Preguntas de la entrevista sobre pruebas ETL

Estas preguntas explorarán tus conocimientos sobre el proceso de pruebas ETL. 

10. ¿Cuáles son los pasos del proceso de prueba ETL?

Los pasos que intervienen en el proceso de prueba ETL son: 

Paso 1: Analizar los requisitos empresariales 

Reúne y analiza los requisitos empresariales para la migración de datos, las reglas de transformación y la integración. Define claramente los objetivos de las pruebas ETL. 

Paso 2: Identificación de la fuente de datos 

Deben identificarse todas las fuentes de datos, incluidas las bases de datos y los sistemas externos. Analiza los modelos de datos y esquemas de los sistemas fuente para comprender las relaciones y dependencias de los datos. Una vez completado, desarrolla un plan para extraer los datos. 

Paso 3: Diseñar casos de prueba 

Define varios escenarios de prueba basados en los requisitos empresariales y las reglas de transformación de datos. Crea casos de prueba detallados para cada escenario, especificando los datos de entrada, el resultado esperado y los criterios de validación. Prepara datos de prueba para distintos escenarios, asegurándote de que cubren todos los casos extremos y variaciones de datos posibles. 

Paso 4: Realiza la ejecución de las pruebas

Hay tres fases de ejecución de las pruebas: 

• Prueba de la fase de extracción (fase 1): Aquí es donde verificas que los datos se extraen correctamente de los sistemas fuente y te aseguras de que el número de registros extraídos coincide con el esperado.
• Prueba de la fase de transformación (fase 2): En esta fase, quieres verificar que las transformaciones de datos se aplican correctamente según las reglas de negocio. Asegúrate de comprobar si hay problemas de calidad de los datos, como duplicados, valores que faltan y formatos de datos incorrectos.
• Prueba de la fase de carga (fase 3): Aquí es donde se valida si los datos se han cargado correctamente en el sistema de destino. Garantizar la integridad de los datos validando la integridad referencial y la coherencia. Una vez completado esto, evalúa el rendimiento del proceso ETL para asegurarte de que cumple los tiempos de carga y el rendimiento requeridos.

Paso 5: Informar

Documenta los resultados de cada caso de prueba, incluyendo las discrepancias o defectos encontrados. Asegúrate de registrar todos los defectos detectados durante las pruebas en un sistema de seguimiento de defectos y haz un seguimiento de su resolución.

A continuación, prepara un informe resumido en el que se detalle el proceso general de prueba, los casos de prueba ejecutados, los defectos encontrados y su estado de resolución. Este informe se comunicará a las partes interesadas. Después de comunicar los resultados, realiza una revisión posterior a la prueba para evaluar la eficacia del proceso de prueba e identificar áreas de mejora.

11. ¿Cómo garantizar la calidad de los datos en ETL?

Garantizar la calidad de los datos en los procesos ETL es crucial para mantener la integridad y fiabilidad de los datos a medida que pasan por las distintas etapas. Entre los métodos para validar la exactitud, coherencia e integridad de los datos a lo largo del proceso ETL se incluyen:

Perfilado de datos 

El perfilado de datos pretende comprender la estructura, el contenido, las relaciones y la calidad de los datos. 

El proceso implica analizar columnas individuales para comprobar tipos de datos, patrones, unicidad e integridad, identificar relaciones entre columnas para garantizar la integridad y coherencia referencial, y examinar distribuciones de datos para detectar valores atípicos, duplicados o ausentes. 

Esta técnica ayuda a identificar precozmente las anomalías de los datos e informa de los requisitos de limpieza y transformación de datos.

Depuración de datos 

La limpieza de datos consiste en corregir, enriquecer o eliminar datos inexactos, incompletos o incoherentes.

Los métodos para conseguirlo incluyen 

• Normalización: Normaliza los formatos de los datos (por ejemplo, fechas, direcciones) para garantizar su coherencia.
• Validación: Verifica los datos según reglas predefinidas (por ejemplo, formato de correo electrónico, rango numérico).
• Deduplicación: Identifica y elimina los registros duplicados para mantener la integridad de los datos.
• Imputación: Rellena los valores que faltan utilizando técnicas como la media, la mediana o el modelo predictivo.

Realizar una limpieza de datos es útil porque mejora la precisión e integridad de los datos, reduciendo los errores posteriores en el proceso ETL.

Normas y controles de calidad de los datos

Define y aplica normas de calidad de los datos para validar su integridad y exactitud.

Deben realizarse tres tipos de comprobaciones para llevarla a cabo con eficacia: 

• A nivel de campo: Valida los datos según reglas predefinidas (por ejemplo, rangos de datos, restricciones).
• Campo a través: Garantiza la coherencia entre los campos de datos relacionados (por ejemplo, las fechas de inicio y fin).
• Integridad referencial: Valida las relaciones entre tablas para mantener la coherencia de los datos.

Así se aplican las normas de datos y se garantiza el cumplimiento de las normas y reglamentos empresariales.

Validación de datos 

La validación de datos pretende garantizar que las transformaciones y agregaciones sean correctas y coherentes. 

Esto se hace mediante diversos métodos de validación, como: 

• Validación del recuento de filas: Verifica que el número de filas procesadas en cada etapa coincide con lo esperado.
• Validación de la suma de comprobación: Calcula sumas de comprobación o hashes para verificar la integridad de los datos durante las transformaciones.
• Validación estadística: Compara los resultados agregados con los valores previstos para detectar discrepancias.

Tratamiento de errores y registro 

Implantar mecanismos para capturar y gestionar los errores encontrados durante el proceso ETL permite identificar y resolver proactivamente los problemas de calidad de los datos, manteniendo su fiabilidad.

Una técnica habitual para tratar los errores es el tratamiento de excepciones, un proceso definido para mitigar los errores, como los mecanismos de reintento o las notificaciones de alerta. También ayuda a registrar y controlar todos los errores y excepciones con fines de auditoría y resolución de problemas. 

12. Explica los errores de ETL y los problemas habituales que se encuentran.

Los procesos ETL son propensos a errores y problemas que afectan a la exactitud, integridad y fiabilidad de los datos. He aquí algunos de los errores ETL más comunes: 

• Errores de cálculo: Se producen cuando la lógica de transformación no produce los resultados esperados, dando lugar a salidas de datos incorrectas. 
• Bicho fuente: Los errores de origen se deben a problemas en los propios datos de origen, como valores que faltan, registros duplicados o formatos de datos incoherentes.  
• Error en el control de versiones: Esto ocurre cuando hay una discrepancia o incoherencia entre distintas versiones de componentes ETL o modelos de datos.
• Error de entrada/salida (E/S): Un fallo de E/S se produce cuando se producen errores o incoherencias en la lectura de los datos de entrada o en la escritura de los datos de salida durante el proceso ETL. 
• Error en la interfaz de usuario (IU):  Los errores de interfaz de usuario se refieren a problemas relacionados con las interfaces gráficas o de comandos utilizadas para gestionar los procesos ETL
• Error en la condición de carga: Un fallo de condición de carga se produce cuando los procesos ETL no gestionan eficazmente las condiciones de carga esperadas o inesperadas.

Preguntas de la entrevista al desarrollador ETL

Si solicitas un puesto que requiere conocimientos prácticos de desarrollo, éstas son algunas de las preguntas a las que puedes enfrentarte: 

13. ¿Cómo optimizar el rendimiento ETL?

Entre las técnicas que pueden utilizarse para optimizar el rendimiento del ETL se incluyen: 

Procesamiento paralelo

El procesamiento paralelo consiste en dividir las tareas ETL en unidades más pequeñas que puedan ejecutarse simultáneamente en varios hilos, procesadores o nodos. Esto permite ejecutar varias tareas simultáneamente, reduciendo el tiempo total de ejecución del trabajo y utilizando eficazmente los recursos informáticos disponibles. 

Partición de datos

Al dividir grandes conjuntos de datos en particiones más pequeñas y manejables basadas en criterios predefinidos (por ejemplo, rango, hash, lista), los profesionales pueden distribuir el procesamiento de datos entre varios nodos o servidores, lo que permite mejorar la escalabilidad. Esto también mitiga los problemas de desviación de los datos. 

Optimizar consultas SQL 

Las consultas SQL utilizadas en los procesos ETL pueden optimizarse para mejorar el rendimiento, reduciendo el tiempo de ejecución y el consumo de recursos. Técnicas como la reescritura de consultas, que consiste en reescribir las consultas para eliminar las uniones innecesarias, reducir la duplicación de datos y optimizar las condiciones de filtrado, pueden aplicarse para optimizar el rendimiento general del proceso ETL. 

Gestión de memoria y caché

Una gestión eficiente de la memoria y las estrategias de almacenamiento en caché pueden mejorar significativamente el rendimiento de ETL, reduciendo las operaciones de E/S de disco y mejorando la velocidad de recuperación de los datos.

Las técnicas incluyen: 

• Procesamiento en memoria
• Amortiguación
• Asignación de memoria

Carga incremental y captura de datos de cambios (CDC) 

La carga incremental consiste en actualizar sólo los datos modificados o nuevos desde la última ejecución ETL, en lugar de procesar todo el conjunto de datos. Esto minimiza la cantidad de datos procesados, lo que permite una ejecución más rápida del trabajo ETL y facilita las actualizaciones casi en tiempo real al capturar los cambios a medida que se producen (CDC).

14. ¿Cuál es la función de las hojas de mapeo ETL?

Las hojas de mapeo ETL contienen detalles esenciales de las tablas de origen y destino, incluyendo cada fila y columna. Estas hojas ayudan a los expertos a elaborar consultas SQL para probar herramientas ETL. Pueden consultarse en cualquier fase de prueba para verificar la exactitud de los datos y simplificar la creación de consultas de verificación de datos.

15. Describe el uso de la Transformación de consulta en ETL.

La transformación de búsqueda enriquece y valida los datos haciendo coincidir y recuperando información adicional de una tabla de referencia basada en claves especificadas. Esta transformación es especialmente útil para tareas como actualizar tablas de dimensiones en un almacén de datos, gestionar dimensiones que cambian lentamente y garantizar la coherencia y precisión de los datos haciendo referencia a una única fuente de verdad. Simplifica las complejas uniones de datos y automatiza el proceso de mantener conjuntos de datos actualizados y precisos.

Preguntas de la entrevista SQL ETL

SQL suele ser una herramienta clave para quienes utilizan ETL, y como tal, deberías esperar algunas preguntas sobre el tema 

16. ¿Cómo se escriben consultas SQL eficientes para ETL?

Aquí tienes algunas técnicas para escribir consultas SQL eficientes para ETL: 

Indexación

Asegúrate de que las columnas de clave primaria y foránea están indexadas para acelerar las uniones y las búsquedas. Los índices compuestos para las columnas que se utilizan frecuentemente juntas en las cláusulas WHERE también ayudan, pero intenta evitar un exceso de índices. Aunque los índices mejoran el rendimiento de lectura, pueden degradar el rendimiento de escritura. Indiza sólo las columnas que se consultan con frecuencia.

Planificación de consultas

Utiliza las sentencias EXPLAIN o EXPLAIN PLAN para analizar cómo se ejecutará una consulta e identificar posibles cuellos de botella; también ayuda proporcionar pistas al optimizador de consultas para influir en los planes de ejecución cuando sea necesario.

Optimizar las uniones es otra estrategia que entra dentro de la planificación de consultas. Asegúrate de que se utilizan los tipos de unión adecuados y de que se selecciona el tipo de unión más eficaz (INNER JOIN, LEFT JOIN, etc.) en función de los requisitos de la consulta.

Trampas a evitar

También hay errores comunes que dificultan el rendimiento de las consultas SQL. Entre ellas están:

• SELECCIONA *: No selecciones todas las columnas cuando sea necesario. Es mejor especificar las columnas necesarias para reducir la cantidad de datos procesados y transferidos.
• Realizar muchas funciones en las cláusulas WHERE: Es mejor calcular los valores fuera de la consulta o utilizar columnas computadas indexadas.
• No utilizar el procesamiento por lotes: Divide las operaciones grandes en lotes más pequeños para evitar transacciones de larga duración y reducir la contención de bloqueos.
• Tipos de datos inadecuados: Elige los tipos de datos más eficientes para tus columnas, para ahorrar almacenamiento y mejorar el rendimiento.

17. ¿Cuáles son las funciones SQL más utilizadas en ETL?

En los procesos ETL, las funciones SQL más habituales son las uniones, las agregaciones y las funciones ventana. En concreto, es habitual ver el uso de INNER JOIN para combinar datos de varias tablas basándose en columnas coincidentes y agregaciones como SUM, AVG y COUNT para resumir datos. Las funciones de ventana como ROW_NUMBER también se utilizan con frecuencia para realizar cálculos en un conjunto de filas de un conjunto de resultados.

Conclusión

En el panorama actual impulsado por los datos, el dominio de los procesos ETL no es sólo una habilidad, sino un activo estratégico para las organizaciones. Desde garantizar la integridad de los datos hasta permitir una integración perfecta entre fuentes dispares, los especialistas en ETL son fundamentales para impulsar la visión empresarial y la eficiencia operativa. 

Si se preparan concienzudamente con las ideas proporcionadas en este artículo, los candidatos podrán superar con confianza las entrevistas de ETL, mostrando su capacidad para aprovechar los datos para obtener ventajas estratégicas y contribuir eficazmente a sus equipos y organizaciones.

Para aprender más, consulta algunos de los recursos que te ofrecemos a continuación: 

• Lista de las 20 mejores herramientas ETL y por qué elegirlas
• Construir un ETL Pipeline con Airflow
• Introducción a la Ingeniería de Datos
• Ingeniero de Datos en Python
• Certificación Profesional de Ingeniero de Datos