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El servicio ETL en inteligencia de negocios extrae, transforma y carga datos de diversas fuentes
para garantizar coherencia y prepararlos para el análisis.
El servicio ETL (Extract, Transform, Load) es esencial en el ámbito de la inteligencia de negocios para la preparación y transferencia de datos desde diversas fuentes hacia almacenes de datos o sistemas de análisis.
Recopilación de datos desde diversas fuentes, que pueden ser bases de datos, archivos planos, aplicaciones, servicios web y más. Los datos se extraen en bruto, es decir, tal como están almacenados en las fuentes originales.
Los datos extraídos pueden estar en diferentes formatos, estructuras y calidades. La etapa de transformación se encarga de:
Los datos transformados se cargan en un almacén de datos o sistema de análisis para su uso futuro. Puede ser un almacén de datos tradicional (data Waterhouse), un lago de datos (data lake) o cualquier otro sistema adecuado
Los servicios ETL suelen ser programados para ejecutarse en intervalos regulares (diariamente, semanalmente, etc.) o en tiempo real, según la necesidad de actualización de los datos.
Los servicios ETL deben tener mecanismos para manejar errores y excepciones durante la extracción, transformación y carga de datos.
Deben generar registros detallados para rastrear el flujo de datos y las transformaciones realizadas. Esto es útil para fines de auditoría y resolución de problemas.
Los servicios ETL deben ser capaces de manejar grandes volúmenes de datos y crecer junto con las necesidades de la organización.
La integración fluida con herramientas de inteligencia de negocios y análisis permite que los datos transformados estén disponibles para la generación de informes y análisis.
Los datos sensibles deben ser manejados de manera segura durante todo el proceso ETL, garantizando la privacidad y la protección.
Pueden incluir técnicas para mejorar el rendimiento, como paralelización de tareas y optimización de consultas de base de datos.
Los servicios ETL deben estar preparados para cambios en las fuentes de datos, actualizaciones de esquema y evolución de requerimientos.
Se extraen datos de múltiples fuentes, incluyendo bases de datos, archivos planos y sistemas en la nube, asegurando la captura de información relevante para el análisis.
Los datos extraídos son transformados mediante procesos de limpieza, integración y enriquecimiento, garantizando su coherencia y calidad para su posterior análisis.
Los datos preparados son cargados en almacenes de datos o sistemas de análisis, asegurando su disponibilidad y accesibilidad para los usuarios finales.
