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Herramientas ETL: comparativa y principales categorías

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Tiempo de lectura: 9 minutos

Las herramientas ETL son los instrumentos principales que nos permiten construir un data warehouse o data mart. Sin embargo, no siempre es sencillo saber como elegir la herramienta correcta y que mejor se adapte a nuestros objetivos. En este post se explicarán las distintas categorías de herramientas ETL y se hará una comparativa de las principales herramientas en el mercado.

Una investigación de IDC e InterSystems reveló que, en las organizaciones con herramientas ETL no optimizadas, el 50% de los datos empresariales obtenidos llegan con 5 a 7 días de retraso a los software de analítica. Esta situación hace que, en promedio, el 75% de las empresas pierdan oportunidades de negocio al no poder contar con la información de manera rápida y oportuna.

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Mejorar los procesos ETL y sus herramientas asociadas es una necesidad para las organizaciones que deseen alcanzar un mayor crecimiento, tanto comercial como productivo. De lo contrario, el fracaso es latente.

¿Qué son las herramientas ETL?

ETL (del inglés extract, transform and load) es el proceso que permite extraer datos de fuentes heterogéneas y con distintos formatos en un único lugar; además, los datos se validan, se limpian y se aplican las transformaciones necesarias para que puedan ser analizados de forma sencilla; finalmente, los datos se cargan en una base de datos, data warehouse o data mart, donde se encuentran listos para ser explotados, según nuestros objetivos de negocio.

Un proceso ETL puede llegar a ser muy complejo, también teniendo en cuenta el elevado tamaño de los datos para extraer, transformar y cargar. Por lo cual, las herramientas ETL juegan un papel fundamental ya que son la base para cualquier estrategia de análisis de datos y de inteligencia de negocio.

¿Qué es el proceso ETL?

El proceso ETL es un método informático de gestión de datos que consta de tres etapas:

  1. Extract: extracción de datos desde distintas fuentes.
  2. Transform: transformación de los datos mediante su limpieza, organización y correlación.
  3. Load: carga de los datos a determinado almacén de datos para poder ser consultados, compartidos o analizados.

De esta manera, el proceso ETL es aquel que cumple la función de captar, organizar y hacer accesible los datos estratégicos para la empresa, especialmente si esta es data driven.

Etapas del proceso ETL

Cuando se trata de procesos ETL no complejos, las tres etapas suelen estar concatenadas entre sí. Sin embargo, a medida que un proceso aumenta de complejidad, cada fase puede desarrollarse por separado y mediante herramientas ETL específicas.

De manera específica, en las tres etapas sucede lo siguiente:

Etapa de extracción (extract)

En esta primera fase se obtiene la ‘materia prima’ con la que se trabajará en las siguientes. Se trata de extraer datos brutos o puros desde fuentes como: redes sociales, software CRM, registros telefónicos, facturas emitidas, entre otras.

Por ser de naturaleza variada, estos datos son sometidos a un proceso de homogenización antes de ser enviados a la fase de transformación.

Etapa de transformación (transform)

Luego de que los datos son obtenidos y homogenizados, se aplica sobre ellos un proceso para obtener valor y utilidad de los mismos. Es decir, en esta fase los datos homogenizados son convertidos en información práctica y útil para la empresa.

Etapa de carga (load)

Finalmente, la información saliente de la etapa de transformación es cargada a un almacén de datos. Una vez se encuentra en este sitio, puede ser consultada, compartida o analizada por el personal de la empresa.

Es decir, la fase de carga es la que pone los datos a disposición del personal no técnico.

Categorías de herramientas ETL

Hay distintas herramientas ETL en el mercado, cada una con sus características concretas. Sin embargo, a la hora de elegir la herramienta adecuada para nuestra empresa o proyecto, nos encontramos frente a cuatro distintas categorías principales:

  • Herramientas ETL Enterprise. Se trata de productos propietarios, con muchas funcionalidades incluidas y soporte para conexión con una gran cantidad de fuentes y suelen ser elegidas por grandes empresas ya que el coste de adquisición es elevado.
  • Herramientas ETL open source. Se trata de herramientas de código libre y de uso gratuito, lo que permite una mayor accesibilidad para empresas de tamaño reducido. Al ser productos con un enfoque general, es necesaria a menudo una personalización para que se adapten a objetivos concretos, lo que requiere consultoría especializada.
  • Herramientas ETL personalizadas. Se trata de herramientas desarrolladas a medida y de forma específica para una empresa o proyecto en concreto. Requieren un grande esfuerzo inicial de desarrollo, pero el resultado se ajusta mejor a los requerimientos.
  • Herramientas ETL Cloud. La nube nos puede proporcionar todas sus ventajas como una alta flexibilidad y el pago por uso a la hora de elegir herramientas ETL que se ofrecen como servicio.

Comparativa de herramientas ETL

Si nos preguntamos cuáles herramientas ETL son mejores, quizás deberíamos antes tener claro para qué nos sirven, ya que cada herramienta tiene sus puntos fuertes que pueden hacer que encaje con nuestro proyecto (y presupuesto). A continuación, vamos a ver las principales características según las cuales es posible realizar una comparativa de herramientas ETL:

  • El coste, que no se limita únicamente el coste de adquisición, sino que también incluye el soporte, la formación y los costes de consultoría. Es importante tener en cuenta el total de estos costes para decidir entre una herramienta propietaria o de código libre.
  • El riesgo de que el proyecto no tenga éxito, lo que incluye no cumplir con el presupuesto, con el calendario o con los requerimientos o expectaciones de los clientes.
  • La facilidad de uso, lo que se mejora de forma sustancial si la herramienta dispone de una interfaz gráfica amigable, lo que puede reducir también el tiempo de aprendizaje.
  • El soporte y la atención al cliente. En este sentido hay que tener en cuenta si se ofrece en varios idiomas y países.
  • Los requerimientos de despliegue de la herramienta, lo que incluye la compatibilidad con las distintas plataformas y sistemas operativos, así como los requisitos de sistema en cuanto a hardware.
  • La velocidad, que depende en larga medida de la cantidad de datos que hay que transferir a través de la red y de la capacidad de cálculo requerida para las transformaciones.
  • La calidad de datos, quizás la característica más importante de las herramientas ETL ya que permite disponer de datos validados y limpios.
  • Herramientas de control, que permiten identificar y solucionar los problemas a lo largo de la fase de desarrollo y después.
  • La conectividad con todo tipo de sistema, lo que nos puede permitir extraer datos de todo tipo de aplicaciones heredadas, sean base de datos en Excel, mainframes, ficheros planos, XML, etc.

Las mejores herramientas ETL

Si queremos saber cuáles son las mejores herramientas ETL, una referencia importante es el Cuadrante Mágico de Gartner, que cada año indica cuáles son los proveedores leader del mercado, entre los cuales se encuentran:

  • Informatica: líder según Gartner. Su suite empresarial de integración de datos incluye la solución Informatica PowerCenter, una de las más populares. Así como también Informatica Data Integration.
  • IBM: proporciona la suite de soluciones InfoSphere, en la cual destaca su herramienta DataStage.
  • Talend: conocido por su software de integración de código abierto gratuito Open Studio y por su producto Talend Data Integration.
  • SAP: ofrece la herramienta ETL Data Services como parte de SAP BO (Business Objects)
  • SAS: proporciona una solución de integración de datos llamada Data Management
  • Oracle: proporciona la herramienta Oracle Data Integrator, que permite gestionar procesos de integración de datos en sistemas de inteligencia de negocio.

Otras herramientas también extremadamente potentes son: AWS Glue, Microsoft Azure Data Factory y Astera Centerprise Data Integrator.

Según una investigación de EY y Nimbus Ninety, el 81% de los directivos toman sus decisiones más estratégicas con base en la analítica de datos. De allí que los proveedores de soluciones tecnológicas diseñen herramientas ETL cada vez más potentes.

Importancia de saber escoger las herramientas ETL

Un estudio de Bain & Company indica que los negocios con procesos de analítica optimizados pueden tomar decisiones cinco veces más rápido que la competencia. Contar, o no, con las herramientas de gestión de datos que mejor se adapten a la organización puede marcar la diferencia entre su éxito o su fracaso.

En este sentido, elegir las mejores herramientas ETL trae los siguientes beneficios:

  • Aumenta la capacidad de tomar decisiones acertadas y a tiempo.
  • Filtra todos los datos obtenidos para disponer solo de aquellos con valor y coherencia.
  • Permite obtener datos de todo tipo y provenientes desde cualquier fuente.
  • Brinda apoyo automatizado al personal encargado de la gestión de datos.
  • Ofrece agilidad al procesar incluso enormes cantidades de datos.
  • Convierte a los datos no legibles en información legible, accesible y práctica.

Como hemos visto, todas las categorías de herramientas ETL tienen sus ventajas y desventajas. Por lo cual es importante tener en cuenta nuestros objetivos y necesidades, así como los costes y recursos que tenemos a disposición para elegir si adquirir una solución comercial, adaptar una herramienta open source, o desarrollar nuestra propia herramienta.

Mediacloud, como empresa certificada, dispone de las últimas tecnologías de Oracle, Microsoft Azure y VMware para la gestión de datos, big data y business intelligence. Esto con el fin de impulsar el crecimiento en las organizaciones con procesos ETL y de otros tipos.

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