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¿Qué es Zero-ETL? Introducción de nuevos enfoques para la integración de datos
En las empresas modernas, cada vez es más necesario minimizar el tiempo que se tarda en desplegar la información sobre los datos. Se necesita un enfoque rápido para acelerar la transición de la recopilación de datos a la aplicación de la analítica, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Las arquitecturas ETL (extraer, transformar, cargar) tradicionales se enfrentan a retos para satisfacer las exigencias técnicas de los big data y el análisis de datos en tiempo real. Por tanto, ha surgido una nueva arquitectura de gestión de datos denominada ETL cero para minimizar o eliminar la necesidad de procesos ETL.
¿Qué es Zero-ETL?
Zero-ETL es un sistema de integraciones diseñado para eliminar o reducir la necesidad de crear canalizaciones de datos ETL. Al permitir las consultas a través de diferentes silos de datos sin mover físicamente los datos, cero-ETL pretende agilizar el procesamiento de datos y mejorar la eficiencia.
El término "zero-ETL" se introdujo durante la conferencia AWS re:Invent en 2022, cuando la integración de Amazon Aurora con Amazon Redshift fue anunciada. Desde entonces, AWS ha avanzado en este concepto, principalmente a través de servicios que soportan el análisis y la transformación directa de los datos dentro de las plataformas de datos sin requerir canalizaciones ETL separadas.
En una cadena de procesamiento de datos ETL típica, un profesional de los datos, como un ingeniero de datos o un científico de datos, recopila datos de una fuente, como una base de datos, una API, un JSON o un archivo XML.
Tras extraer los datos, se aplican diversas transformaciones, como combinar datos, realizar cálculos, fusionar tablas o eliminar información innecesaria, como marcas de tiempo o ID de usuario.
Por último, los datos transformados se cargan en una plataforma para su posterior análisis, como el aprendizaje automático, análisis estadísticoo visualización de datos. Este proceso exige mucho tiempo, coste y esfuerzo debido a su complejidad.
Arquitectura ETL tradicional
Considera esta analogía: En la fotografía tradicional, una imagen se captura con una película negativa (extracción de datos), se procesa en un cuarto oscuro (transformación), y luego se revela y se muestra (carga). Ahora, imagina una cámara digital en la que la imagen se captura, se revela y está lista para ser mostrada (o transmitida instantáneamente en directo), todo en un mismo lugar.
Del mismo modo, el ETL cero cambia el procesamiento de los datos al eliminar la extracción, la transformación y la carga. Esta arquitectura minimiza el movimiento de datos y nos permite transformar y analizar todos los datos dentro de una única plataforma.
Zero-ETL promete análisis de datos en tiempo real o de latencia mínima para los científicos de datos y las partes interesadas del negocio.
¿Cómo funciona Zero-ETL?
Zero-ETL simplifica la integración de datos vinculando directamente las fuentes de datos a almacenes o lagos de datosgarantizando la disponibilidad de los datos en tiempo real para el análisis y la elaboración de informes. Esto es posible gracias a varias tecnologías y servicios basados en la nube, como:
Replicación de bases de datos
La replicación de bases de datos es el proceso de copiar y sincronizar datos de una base de datos a otra.
En el contexto del ETL cero entre una base de datos y un almacén de datos, la replicación garantiza que los datos del almacén de datos se actualicen automáticamente en tiempo real o casi real, eliminando la necesidad de procesos ETL separados. Este es el caso de la integración entre Amazon Aurora y Amazon Redshift.
Consulta federada
La consulta federada se refiere a la capacidad de ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, como bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos, sin necesidad de mover o replicar los datos en una única ubicación.
En cuanto al ETL cero, la consulta federada permite a los profesionales de los datos acceder y analizar directamente los datos almacenados en diferentes plataformas de datos, proporcionando una visión unificada de los datos sin la sobrecarga de los procesos ETL tradicionales.
Transmisión de datos
El flujo de datos se refiere al procesamiento y transferencia continuos y en tiempo real de datos a medida que se generan.
En cero-ETL, el flujo de datos implica la captura de datos de varias fuentes (como bases de datos, dispositivos IoT o aplicaciones) y su entrega inmediata a un almacén de datos o lago de datos. Esto garantiza que los datos estén disponibles para análisis y consultas casi instantáneamente, sin procesos ETL por lotes.
Análisis de datos in situ
Para lograr el análisis de datos in situ, las transformaciones necesarias se integran en la plataforma de datos en la nube, como un lago de datos. Esta integración permite procesar y analizar los datos en tiempo real directamente donde residen, reduciendo la latencia y mejorando la eficacia.
Por ejemplo, los datos no estructurados recogidos en formato JSON o XML se transformarán y analizarán utilizando tecnologías de "esquema en lectura" dentro del propio lago de datos, eliminando los pasos intermedios del movimiento de datos al almacenamiento listo para la elaboración de informes.
Ejemplo de arquitectura de datos Zero-ETL
Los distintos componentes de Zero-ETL
Aunque la arquitectura cero-ETL pueda parecer que no tiene componentes o que todos los componentes están unificados, se pueden utilizar distintos elementos y servicios en función de las necesidades de la analítica de destino y de los recursos. Estos servicios incluyen:
Servicios de integración directa de datos
Los proveedores de la nube ofrecen servicios especializados que automatizan la integración cero-ETL. Como ya se ha mencionado, AWS proporciona la integración de Amazon Aurora con Amazon Redshift, donde los datos escritos en Aurora se replican automáticamente en Redshift. Estos servicios gestionan internamente la replicación y transformación de datos, eliminando la necesidad de los procesos ETL tradicionales.
Captura de Datos de Cambios (CDC)
La tecnología CDC es un elemento central de las arquitecturas cero-ETL. Supervisa y captura continuamente los cambios (inserciones, actualizaciones, eliminaciones) en las bases de datos de origen y replica estos cambios en tiempo real en los sistemas de destino.
Canalización de datos en streaming
Los pipelines de streaming mueven datos en tiempo real desde distintas fuentes al sistema de destino. Plataformas como Amazon Kinesis y Apache Kafka permiten el flujo continuo de datos, garantizando actualizaciones de baja latencia.
Computación sin servidor
Las arquitecturas sin servidor soportan cero-ETL gestionando automáticamente la infraestructura necesaria y escalando los recursos en función de la demanda. Servicios como AWS Lambda y Google Cloud Functions ejemplifican este enfoque permitiendo que se ejecuten funciones en respuesta a eventos de datos.
Tecnologías de esquema en lectura
Al aplicar el esquema cuando se leen los datos en lugar de cuando se escriben, el esquema en lectura admite flexibilidad en el manejo de formatos de datos no estructurados y semiestructurados como JSON y XML. Este enfoque reduce la necesidad de esquemas predefinidos y permite un análisis dinámico de los datos.
Federación y abstracción de datos
Zero-ETL facilita la ingestión y duplicación de datos de distintas fuentes mediante la federación de datos. Se trata de utilizar los lagos de datos y la virtualización de datos entre plataformas para crear una capa de objetos abstracta, simplificando la duplicación de datos sin necesidad de grandes transformaciones y movimientos de datos. La virtualización de datos permite a los usuarios acceder y consultar datos en distintos sistemas como si estuvieran en una única ubicación.
Lagos de datos
En un enfoque cero-ETL, las transformaciones y los análisis se realizan dentro de la plataforma de datos. Esto permite gestionar datos no estructurados en varios formatos (vídeo, imágenes, texto y numéricos) dentro de un sistema de almacenamiento de datos multiformato, como un lago de datos, a menudo sin necesidad de transformaciones intermedias.
Advantages and Disadvantages of Zero-ETL
Cero-ETL puede parecer un enfoque prometedor para aumentar la eficiencia en la ciencia de datos. Sin embargo, es importante comparar tanto las ventajas como los inconvenientes que puede conllevar una implantación cero-ETL.
Ventajas de cero-ETL
Zero-ETL aporta varias ventajas a la gestión y el análisis de datos, entre ellas
- Ingeniería racionalizada: Zero-ETL simplifica la arquitectura de canalización de datos integrando la extracción, transformación y carga en un único proceso o eliminándolo por completo. Esta racionalización reduce la complejidad y acelera las tareas de análisis de datos y aprendizaje automático, facilitando a los científicos de datos la obtención rápida de conocimientos.
- Análisis en tiempo real: Zero-ETL permite el análisis de datos en tiempo real fusionando las fases de extracción, transformación y carga directamente en la plataforma de datos. Cuando se recopilan nuevos datos, se pueden analizar inmediatamente, lo que permite tomar decisiones más rápidamente y obtener información a tiempo.
Desventajas de cero-ETL
A pesar de sus ventajas, cero-ETL puede plantear algunos retos, entre ellos:
- Solución de problemas complicada: Identificar y solucionar problemas puede ser más complejo porque todos los procesos de datos se realizan en un paso integrado. Aislar el origen de los problemas requiere un conocimiento profundo de todo el sistema.
- Curva de aprendizaje más pronunciada: Eliminar las canalizaciones ETL tradicionales podría reducir la necesidad de funciones intermedias de ingeniería de datos. Este cambio puede dar lugar a una curva de aprendizaje más pronunciada para los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático, que ahora deben gestionar tareas de las que antes se encargaban los ingenieros de datos.
- Dependencia de la nube: Las soluciones Zero-ETL suelen estar basadas en la nube por diseño. Las organizaciones que aún no estén preparadas para integrar las tecnologías de la nube en sus sistemas pueden enfrentarse a dificultades a la hora de adoptar el cero-ETL. Esta dependencia puede suscitar preocupaciones sobre la seguridad, el cumplimiento y el control de los datos.
Casos típicos de uso de Zero-ETL
Zero-ETL ofrece ventajas significativas en diferentes escenarios de procesamiento y análisis de datos en tiempo real. He aquí algunos casos de uso típicos:
- Análisis en tiempo real: Zero-ETL elimina el tradicional proceso ETL por lotes y permite el acceso en tiempo real a los nuevos datos generados, incluidas las interacciones de los clientes, los comportamientos de los usuarios y los patrones de tráfico de vehículos. Esta automatización permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos al instante, mejorando la capacidad de respuesta y la eficacia operativa.
- Transferencia instantánea de datos: En una arquitectura de gestión de datos sin ETL, eliminar la canalización ETL significa que la duplicación de datos a otro almacén, donde los científicos de datos pueden acceder a ellos, ocurre mucho más rápido o incluso en tiempo real.
- Aprendizaje automático e IA: Zero-ETL es especialmente beneficioso para las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial, donde los datos puntuales son clave. El flujo de datos en tiempo real y la disponibilidad inmediata permiten entrenar y actualizar continuamente los modelos de aprendizaje automático con los datos más recientes, mejorando la precisión y relevancia de las predicciones y perspectivas de la IA.
Comparación entre ETL Cero y ETL Tradicional
La tabla siguiente ofrece una comparación detallada entre los procesos Cero-ETL y ETL tradicionales.
Zero-ETL |
Traditional ETL |
|
Virtualización de datos |
Utiliza tecnologías de virtualización de datos para facilitar la duplicación de datos entre almacenes. |
La virtualización de datos puede ser redundante o difícil de implementar porque los datos pasan de la fase de transformación a la de carga en ETL. |
Control de la calidad de los datos |
Se trata esencialmente de un enfoque automatizado de gestión de datos, por lo que pueden surgir problemas de calidad de los datos. |
Debido a la naturaleza discreta de la canalización del movimiento de datos en ETL, la calidad de los datos se controla y remedia mejor. |
Diversidad de tipos de datos |
Los lagos de datos basados en la nube permiten múltiples tipos y formatos de datos sin limitaciones arquitectónicas. |
La arquitectura de extracción y transformación puede limitar los tipos de datos (se necesita un esfuerzo de ingeniería adicional en las fases de extracción y transformación para distintos tipos de datos). |
Despliegue en tiempo real |
El análisis de datos puede realizarse en la plataforma con una latencia mínima desde la generación de datos hasta su transformación y análisis. |
La naturaleza programada por lotes de la tubería impide el análisis de datos en tiempo real. |
Coste y mantenimiento |
Es más rentable y fácil de mantener porque requiere menos componentes computacionales y codificación. La transformación y carga de datos puede hacerse bajo demanda. |
Es más caro porque requiere más recursos informáticos y profesionales de datos con experiencia. |
Escala |
Más rápido y menos costoso de escalar al eliminar el hardware intermedio para el movimiento de datos. |
Puede ser lento y costoso debido a la mayor necesidad de mejor hardware y optimización del código para acomodar fuentes de datos más extensas. |
Movimiento de datos |
Ninguna o mínima. |
El movimiento de datos es necesario porque la tubería es discreta y los datos deben transferirse a la etapa de carga. |
Zero-ETL frente a otras técnicas de integración de datos
A continuación se presenta una comparación de cero-ETL con otras técnicas destacadas de integración de datos, resaltando sus puntos en común y sus diferencias centrales.
Cero-ETL vs ELT
- Elementos comunes: Cero-ETL y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) reducen el tiempo y la complejidad del análisis de datos al posponer el proceso de transformación de los datos hasta que se cargan en el sistema de destino. El ELT se considera un predecesor del zero-ETL, ya que sentó las bases para aplazar la transformación a una fase posterior del proceso de datos.
- Principales diferencias: Zero-ETL elimina la fase intermedia de puesta en escena necesaria en el enfoque ELT, minimizando así la latencia y mejorando la disponibilidad de datos en tiempo real. Zero-ETL simplifica aún más la canalización de datos al reducir el número de pasos y los requisitos de infraestructura.
Zero-ETL vs API
- Elementos comunes: Zero-ETL y las API permiten realizar consultas a múltiples fuentes de datos, facilitando la integración de datos entre distintos sistemas.
- Principales diferencias: Zero-ETL es principalmente una tecnología sin código que requiere una codificación manual mínima para la integración y gestión de datos. En cambio, las API necesitan código personalizado para conectarse e interactuar con distintas fuentes de datos. Además, las API pueden ser más propensas a las brechas de seguridad debido a la naturaleza basada en código de su integración, que puede introducir vulnerabilidades si no se gestiona y asegura adecuadamente.
Las mejores herramientas Zero-ETL
Como hemos visto a lo largo de esta entrada del blog, el ETL cero es una herramienta de gestión de datos de vanguardia que ha ganado adeptos en el sector, popularizada en gran medida por AWS y adoptada por otros proveedores de la nube.
He aquí un breve resumen de las principales herramientas cero-ETL disponibles en la actualidad:
Herramientas AWS zero-ETL
- Integración directa de Aurora y Redshift: AWS ha integrado Amazon Aurora y Amazon Redshift para permitir el análisis en tiempo real sin necesidad de procesos ETL tradicionales.
- Espectro Redshift: Permite a los usuarios ejecutar consultas SQL contra exabytes de datos en Amazon S3 sin cargar ni transformar los datos. Este servicio admite la consulta sin fisuras de datos estructurados y no estructurados, por lo que es ideal para diversos conjuntos de datos.
- Amazon Athena: Una solución de análisis sin servidor que procesa grandes volúmenes de datos para el análisis in situ, incluido el aprendizaje automático y la IA, utilizando SQL o Python para conectar datos en flujo desde servicios en la nube.
- Ingestión de streaming de Amazon Redshift: Un servicio que proporciona ingesta de datos en tiempo real desde Amazon Kinesis Data Streams o Amazon MSK, soportando tareas intensivas de aprendizaje automático en tiempo real.
Herramientas Zero-ETL de otros proveedores de la nube
Aparte de AWS, otros proveedores de la nube ofrecen plataformas de datos unificadas con capacidades cero-ETL:
- Snowflake: Admite la creación de almacenes y lagos de datos capaces de manejar datos no estructurados utilizando una arquitectura cero-ETL. Copo de nieve simplifica los flujos de trabajo de datos y admite el análisis en tiempo real y el aprendizaje automático.
- Google BigQuery: Ejecuta consultas SQL complejas en grandes conjuntos de datos en tiempo real, admitiendo una integración perfecta con otros servicios de Google Cloud para realizar análisis en tiempo real. BigQuery está diseñado para manejar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
- Microsoft Azure Synapse Analytics: Proporciona ingesta y análisis de datos en tiempo real con una plataforma analítica unificada, compatible con aplicaciones avanzadas de análisis e inteligencia empresarial. Synapse se integra con varios servicios Azure.
Conclusión
La eliminación de las fases ETL tradicionales en la canalización del análisis de datos y el aprendizaje automático cambia significativamente el paradigma de la ingeniería de datos. Integrar la arquitectura cero-ETL ofrece ventajas sustanciales, como mayor velocidad, seguridad mejorada y mayor escalabilidad.
Sin embargo, este cambio también conlleva retos. La necesidad de habilidades tradicionales de ingeniería de datos puede disminuir, lo que requerirá que los analistas de datos, los científicos de aprendizaje automático y los científicos de datos adquieran conceptos y habilidades de integración de datos más avanzados.
Zero-ETL se centra en las necesidades de los analistas de datos y los ingenieros de aprendizaje automático, insinuando un futuro en el que estas funciones serán más importantes, lo que podría remodelar las demandas y las competencias del mercado laboral.
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Preguntas frecuentes
¿Cómo puede una empresa pasar de la ETL tradicional a una arquitectura ETL Cero?
Para la transición, evalúa tus procesos de datos actuales e identifica las áreas en las que se puede reducir el movimiento de datos. Céntrate en adoptar tecnologías basadas en la nube, como los lagos de datos y el streaming en tiempo real. El reciclaje de tu equipo para adaptarse a las nuevas herramientas y metodologías también es esencial para este cambio.
¿Qué tipos de organizaciones o proyectos son los más adecuados para Zero-ETL?
Zero-ETL encaja bien en organizaciones que necesitan análisis de datos en tiempo real, como en el comercio electrónico, los servicios financieros y las telecomunicaciones. Los proyectos que se benefician incluyen la supervisión en tiempo real, los precios dinámicos y la detección instantánea del fraude.
¿Cuáles son las implicaciones a largo plazo de la adopción de Zero-ETL para la gestión y el análisis de datos?
A largo plazo, Zero-ETL puede aumentar la agilidad de la organización y propiciar respuestas más rápidas a las percepciones de los datos. También puede desplazar las funciones laborales relacionadas con los datos hacia responsabilidades más centradas en la integración. Las actualizaciones periódicas de las medidas de seguridad y cumplimiento serán esenciales a medida que se racionalicen los procesos de datos.
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