¿Cómo construir un ETL?

Cómo construir un pipeline etl en python

En el mundo actual de ecosistemas de datos heterogéneos, la gestión y el consumo de datos pueden ser engorrosos. Las organizaciones suelen tener múltiples sistemas de verdad en correspondencia con las aplicaciones que gestionan los datos.

Aunque los ingenieros de datos sueñan con un software que facilite el consumo y la digestión de diferentes flujos de datos procedentes de sistemas dispares, ese escenario rara vez se hace realidad. A menudo, los profesionales de los datos deben desarrollar una forma de extraer los datos de una fuente, modificar o masajear potencialmente los datos para que se ajusten a una estructura de datos concreta, y posteriormente insertarlos en otro almacén de datos. La gente del sector suele llamar a esto proceso ETL.

Hasta hace poco, la integración continua (CI) y el despliegue continuo (CD), a veces también llamados entrega continua o desarrollo continuo, se encontraban sobre todo en los ciclos de desarrollo de aplicaciones. Combinados, estos dos acrónimos definían un proceso global en el que el código, independientemente de si es una aplicación, código ETL o incluso código de base de datos, se libera sin problemas en los entornos. Este proceso se manifiesta utilizando herramientas específicamente diseñadas para llevar a cabo la liberación de código con poca o ninguna intervención humana. Debido a esta limitada interacción humana con el proceso de liberación real, se mitigan y reducen los errores, lo que permite al equipo dedicar más tiempo al trabajo de desarrollo.

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Spark etl

Hoy en día, es una práctica común para la mayoría de las empresas basarse en la toma de decisiones basada en datos. Las empresas recopilan un gran volumen de datos que pueden utilizarse para realizar un análisis en profundidad de sus clientes y productos, lo que les permite planificar las futuras estrategias de crecimiento, producto y marketing en consecuencia.

Para realizar un análisis adecuado, el primer paso es crear una fuente única de verdad para todos sus datos. Esto significa que los datos deben extraerse de todas las plataformas que utilizan y almacenarse en una base de datos centralizada. Teniendo en cuenta el volumen de datos que la mayoría de las empresas recogen hoy en día, esto se convierte en una tarea complicada.

Este artículo le proporcionará una comprensión completa de lo que es ETL, cómo puede configurar fácilmente ETL usando Python y cuáles son las mejores herramientas que puede aprovechar para hacer su transferencia de datos más precisa y eficiente.

Python es uno de los lenguajes de programación de propósito general más populares que fue lanzado en 1991 y fue creado por Guido Van Rossum. Se puede utilizar para una amplia variedad de aplicaciones como el desarrollo web del lado del servidor, el scripting de sistemas, la ciencia de los datos y la analítica, el desarrollo de software, etc.

Datos del proceso Etl

En mis artículos anteriores he explicado los diferentes conceptos de Business Analytics. En este artículo me gustaría explicar sobre la definición de ETL y el proceso de ETL en breve. Si usted ve que en el mundo real la persona siempre trata con diferentes tipos de datos. Hay muchas situaciones en las que el usuario necesita utilizar los datos físicos de forma digital. Al igual que una organización de activos físicos necesita gestionar sus activos de datos también.

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Aquí el ETL entra en escena. Como su nombre indica, ETL significa «Extract Transform and Load» (Extraer, Transformar y Cargar). Al igual que su nombre, la herramienta ETL extrae los datos de la fuente, los transforma en tránsito y los carga en la base de datos especificada.

El ejemplo más común de ETL es el que se utiliza en los almacenes de datos, ya que el usuario necesita obtener los datos históricos y los actuales para desarrollar un almacén de datos. Los datos del almacén de datos no son más que una combinación de datos históricos y datos transaccionales. El usuario necesita obtener los datos de múltiples sistemas heterogéneos y cargarlos en un único sistema de destino que también se denomina almacén de datos.

Ejemplo de canalización etl en Python

El quid de todas las soluciones basadas en datos o en la toma de decisiones empresariales reside en lo bien que las respectivas empresas recogen, transforman y almacenan los datos. Cuando trabajan en problemas empresariales en tiempo real, los científicos de datos construyen modelos utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Pero antes de sumergirse en la creación de los modelos, lo más importante es adquirir los datos correctos y significativos para obtener información de ellos. Es posible que hayas oído el famoso dicho Garbage In, Garbage Out (GIGO)

GIGO se refiere a los errores humanos que se producen como resultado de datos incompletos, imprecisos o defectuosos. Una entrada errónea puede dar lugar a una salida irreconocible (basura) en ordenadores que utilizan una lógica predefinida. Por ejemplo, construya un programa de calculadora que pida una entrada de números enteros. En su lugar, el usuario introduce una cadena o un texto alfanumérico. Puede obtener un resultado inesperado. Un programa bien escrito evitará producir una salida basura (utilizando algunas técnicas como el manejo de excepciones) no aceptándola en primer lugar.    Ahora que hemos comprendido el importante papel que juegan los datos, se abre el camino a una serie de preguntas más como

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