Por qué ETL es el núcleo de tu estrategia de inteligencia de negocios

Seguramente te has cuestionado en algún punto si tu estrategia de negocios está lo suficientemente fundamentada, quizá no estés seguro si los datos que genera tu empresa sean de utilidad para la misma, o tal vez temes por la ventaja que puede tener la competencia a través de procesos confidenciales de los cuales quisieras tener conocimiento. En este artículo descubrirás que la solución a todas las cuestiones anteriores es más accesible de lo que te puedas imaginar: aprenderás por qué el ETL es la clave de una buena inteligencia de negocios para mantener a tu empresa a la vanguardia al descubrir el valor real de la información que produce.

¿Qué es un proceso ETL?

Existen una gran variedad de procesos que involucran mover, modificar y transformar datos, pero, particularmente, el ETL permite aplicar técnicas holísticas para obtener el máximo provecho de tu información.

ETL, por sus siglas en inglés (extract, transform and load), es un término que abarca todo tipo de procesos de extracción, transformación y carga de datos; son utilizados para realizar movimientos, migraciones y análisis desde múltiples fuentes, para almacenarlos en una base de datos y poderles dar un uso adecuado. 

Este proceso representa la fuente principal de información con respecto al estado de desarrollo de una empresa, ya que es la antesala para ver un panorama amplio sobre los movimientos que ha realizado, la adquisición y retención de nuevos clientes, la mejora o empeoramiento de las ventas, la rotación de personal y las posibles causas de la misma, entre otros datos de gestión empresarial. También aporta en cuestión de predicción y tendencias de movimientos, lo que facilita lograr una buena toma de decisiones.

Significado de las siglas ETL.

¿Qué es un proceso ETL?

Primera fase: extracción de los datos

La información ubicada en una o varias bases de datos —como dice el mismo término— es extraída de su origen; durante esta etapa, los datos se deben homogeneizar en una sola estructura ya que, generalmente, al estar almacenados en distintos lugares, suelen tomar diferentes formatos, lo que representa una dificultad para lograr una buena integridad de datos (explicada más adelante) durante el proceso. Este primer paso de estructuración es llevado a cabo a través de plataformas con el uso de algoritmos dentro de pipelines especializados que logran tomar la información y la analizan para determinar el formato de origen y modificarlos para lograr su unificación.

Otro paso esencial durante este proceso es identificar la volumetría de los datos para determinar el tipo de extracción que se hará: se debe definir si será una extracción incremental o extracción full.

• Incremental. Este tipo de extracción permite obtener los datos más recientes de la fuente original, para ser transformados y cargados al nuevo destino de acuerdo a las necesidades del negocio.
• Full. Permite extraer de manera completa los datos de su fuente original para reemplazar lo existente en el destino final.

Lo más importante a considerar dentro de esta fase es que, al momento de extraer, se afecten mínimamente los procesos cotidianos de la empresa; por ello, los procesos de extracción suelen realizarse en horas de poca o nula actividad dentro de la fuente inicial.

Segunda fase: transformación de los datos

La transformación versa en que, una vez extraída la información y habiéndo dado un formato homogéneo, se llega a la etapa de limpieza, ordenamiento y reestructuración profunda de los datos a como se vayan a utilizar. Se cambian los formatos, la disposición y los valores de los mismos.

Pueden haber cuatro tipos de transformaciones:

• Constructiva, que implica añadir, copiar y replicar los datos.
• Destructiva, que involucra eliminar campos y registros.
• Estética, que estandariza los formatos.
• Estructural, que renombra, mueve y combina columnas en la base de datos.

Estas transformaciones se pueden realizar dentro de una herramienta de ETL o las llevan a cabo equipos de científicos, ingenieros y analistas de datos con el uso de lenguajes como Python o SQL.

Antes de realizar cualquier transformación, es importante delimitar unas directrices de negocio para la modificación de los datos, las cuales pueden ser:

1. Declarativas.
2. Independientes.
3. Claras.
4. Intangibles.
5. Con una finalidad útil para el negocio.

Algunos ejemplos de transformaciones son:

• Traducir y modificar códigos para homologar cuestiones como lo son el denominar M para mujer y H para hombre; se pueden transformar a F de Femenino y M de masculino, dependiendo de lo que se busque.
• Unir datos múltiples que estén relacionados entre sí.
• Dividir columnas de información.
• Elegir solamente ciertas columnas de datos para su carga.

Tercera fase: carga de los datos

Una vez que los datos fueron transformados de acuerdo al uso que se les dará, éstos son transferidos al destino, que podría ser una nueva base de datos, un data mart o un data warehouse que se haya definido para sacarles el máximo provecho. Existen dos formas de llevar a cabo este proceso:

• Acumulación simple. Se sumarizan las transformaciones y se mandan todos los datos en un solo movimiento, llevando un registro de la magnitud considerada.
• Rolling. Para mantener una variedad de granularidad, es necesario ordenar la información en distintos niveles jerárquicos. Como por ejemplo: totales diarios, semanales, mensuales, etc.

 Proceso de extracción desglosado

El desarrollo de un ETL puede llegar a ser bastante complejo y, si el sistema está mal diseñado, puede causar graves problemas operativos. Para evitar que tus datos pierdan su integridad, en Arkon Data contamos con un equipo de científicos e ingenieros de datos que podrán asesorarte para hacer la correcta implementación de un proceso como estos con nuestra plataforma sencilla de usar.

Contexto actual del ETL

Es común entender a este proceso solamente como eso, como una herramienta más dentro de la gestión de datos que solamente da la posibilidad de ordenarlos. Pero, en los últimos años, hemos visto su evolución al formar parte indispensable de la generación de una buena integración de datos (o data integration). De manera amplia, esto abarca un data profiling, data quality, procesado de datos operacionales, servicios de transformación (CDC, SCD, etc.), acceso en tiempo real, gestión de metadatos, entre otros.

Una buena integración de datos permite crear un panorama completo y profundo del estado actual de la empresa: el ETL puede impulsar el desarrollo de cualquier organización que lo implemente.

Ventajas de aplicar un proceso ETL

Uno de los dilemas más frecuentes dentro de las empresas es el encontrar la manera de ahorrar recursos económicos y de tiempo. Por lo general, las organizaciones suelen realizar sus movimientos y codificaciones de manera manual, pero, con la implementación de un ETL, éste se automatiza y reduce los tiempos de ejecución y el costo por llevarlos a cabo, así como disminuye la cantidad de errores humanos para tener procesos más precisos. Otros de sus beneficios son:

• Consolidación de un MDM (Master Data Management). Este proceso permite identificar, de manera automática y eficaz, los datos que forman parte de ciertos grupos de información esencial para la empresa.
• Mejoramiento de toma de decisiones. Gracias a los insights que genera este proceso, se puede encaminar a la empresa a los objetivos planteados al tener una perspectiva del histórico de negocio y considerar las decisiones a tomar.
• Es el siguiente paso hacia el Business Intelligence. Al contar con un gran manejo de tus datos, serás capaz de integrar todos los procesos de tu empresa para hacerla data-driven y consolidarla dentro de la categoría de inteligencia de negocios.

Cómo se integra el ETL en inteligencia de negocios

Anteriormente, el término de inteligencia de negocios se relacionaba al intercambio de información entre organizaciones, para después pasar a significar el uso de modelos informáticos para tener una buena toma de decisiones.

BI, por sus siglas en inglés, es Business Intelligence o inteligencia de negocios. Comprende una serie de prácticas e ideas dentro de la gestión empresarial que encaminan al uso de datos como piezas de valor para obtener retroalimentación de los mismos.

Involucra la extracción de datos desde distintas fuentes, la transformación de esos mismos para realizar consultas, informes y análisis, y finalizar con su carga en un almacén u otro depósito de datos centralizado.

Dentro de la inteligencia de negocios existen distintos procesos que la conforman, entre los cuales están:

• Minería de datos. Es la búsqueda y el análisis profundo de datos a través de estadísticas y machine learning para descubrir tendencias.
• Generación de informes. Como dice el nombre, se crean reportes sobre los datos para llegar a una buena toma de decisiones.
  
  
• Valores de referencia, métricas y rendimiento. Con el uso de los datos históricos de la empresa, se hace un seguimiento del rendimiento y se sacan valores de referencia y métricas para medir el cumplimiento de los objetivos.
  
  
• Análisis descriptivo, estadístico y visual. A través de la exploración de los datos de forma descriptiva, estadística y visual, se generan reportes para analizar el estado de salud de los flujos de los datos.
  
  
• Preparación de datos. Al compilar los datos, se analizan para su preparación y para su próximo análisis o transformación.

Del listado anterior, podemos observar que la mayor parte son, de algún modo, una extensión de un proceso de extracción, transformación y/o carga. La función ETL es el núcleo de los sistemas de Business Intelligence, ya que ayuda a crear predicciones sobre tendencias futuras, dinámicas de marketing, variaciones entre la oferta y demanda, entre otras variables que son de gran importancia para el BI: el ETL es esencial para obtener una vista consolidada de los datos que fomentan la práctica de tomar decisiones mejores e informadas.

Relación del proceso ETL con BI

Beneficios de la inteligencia de negocios con ETL

Existen muchas empresas que pasan de largo respecto a tener una estrategia fundamentada  en la inteligencia de datos basada en ETL; generalmente, estas organizaciones tienen sus datos sin una estructura sólida y en diversidad de formatos, sin considerar los grandes beneficios que trae la optimización de su información. Al aplicar una buena inteligencia de negocios a través del ETL, podrás:

• Aumentar la eficiencia de tu empresa para descubrir las demandas del mercado y los deseos particulares de tus clientes.
• Tener mayor ventaja competitiva al estar actualizado de las tendencias si entendemos los movimientos del mercado. Al introducir el BI a tu organización, podrás mantenerte a la vanguardia de las tendencias y hacer un seguimiento de los cambios para predecir las siguientes necesidades de tus clientes.
• Crear informes eficazmente a través del BI, que permite generar un análisis de datos más rápido por los procesos automatizados, lo que deriva en un ahorro de tiempo considerable.
• Asegurar el desarrollo de tu empresa por el panorama tan amplio que esta herramienta brinda al conocer el valor real de tus datos, al aprender sobre ellos y poder generar predicciones sobre las tendencias encontradas.

Ahora que ya tienes un panorama sobre la importancia de estas herramientas, podemos concluir que:

• El ETL es una herramienta esencial para lograr una buena integridad de datos.
• La transformación de los datos beneficia a los procesos de gestión empresarial.
• La inteligencia de negocios es una serie de procesos que encaminan al descubrimiento del valor real de tus datos.
• El ETL es el núcleo de los sistemas de inteligencia de negocios.

En Arkon Data contamos con un equipo completo de científicos e ingenieros de datos que analizan y encuentran las mejores soluciones para la gestión de tus procesos de negocio y los flujos de tus datos con la implementación de algoritmos y analítica avanzada. A través de nuestra plataforma, podrás generar tus procesos BPMN con un lenguaje gráfico sencillo y sin la necesidad de saber código. Con nosotros podrás lograr una buena estrategia de inteligencia de negocios a través del ETL y una buena integración de datos.