ETL moderna: el tronco cerebral de la IA empresarial

Imagine un importante minorista que lanza una venta flash en cientos de tiendas y sus canales en línea. En cuestión de minutos, el tráfico de clientes supera los pronósticos, los sistemas de inventario comienzan a fallar y los datos de precios se desincronizan.

En una pila de datos on premises tradicional, las actualizaciones críticas, como los recuentos de ventas o las advertencias de inventario bajo, se procesan en lotes que consumen mucho tiempo . Cuando llegan los datos, ya están obsoletos. Ese retraso puede costar millones en ingresos perdidos.

La extracción, transformación y carga (ETL) moderna cambian eso. Funciona como el tronco cerebral de la inteligencia artificial (IA) empresarial, transmitiendo señales en tiempo real a través de un sistema nervioso digital en expansión. Los datos fluyen instantáneamente desde las cajas registradoras hasta los modelos de personalización de IA. Los precios se ajustan automáticamente. El inventario se redirige. Una posible crisis se convierte en una ventaja competitiva para el minorista hipotético. 

Este escenario pone de manifiesto una demanda creciente: la capacidad de mover, transformar e integrar datos en tiempo real. Durante décadas, las organizaciones han utilizado procesos ETL tradicionales para gestionar los flujos de trabajo de integración de datos, pero el ritmo actual de las empresas exige un enfoque más ágil y nativo de la nube. Esa necesidad ha dado lugar a la ETL moderna. 

Para entender qué diferencia a la ETL moderna, es importante comenzar con el enfoque convencional. La ETL tradicional es un proceso de integración de datos que se utiliza desde hace mucho tiempo para extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos en formatos utilizables y cargarlos en un sistema de destino, como un almacén de datos.

Pero la ETL tradicional tiene limitaciones, especialmente en los entornos de de big data actuales:

• Gran dependencia del procesamiento por lotes, que a menudo se ejecuta durante la noche
  
  
• Diseñado para infraestructura on premises con esquemas estáticos
  
  
• Difícil de escalar a escala en entornos de gran volumen y en tiempo real

A medida que los ecosistemas de datos se vuelven más complejos, han surgido enfoques como la extracción, la carga y la transformación (ELT) y la captura de datos de cambio (CDC) para respaldar la ingesta en tiempo real y el procesamiento de datos de gran volumen.

En conjunto, estas técnicas representan un cambio más amplio hacia la ETL moderna, un enfoque de próxima generación diseñado para la velocidad, la escala y la adaptabilidad. Volviendo a la analogía, si la ETL moderna es como un tronco cerebral, la pila de datos empresariales es como un sistema nervioso. La ETL moderna enruta continuamente información entre los sistemas centrales de la pila de datos y los modelos de IA que se basan en insights en tiempo real.

La ETL moderna emplea servicios en la nube, automatización y capacidades de streaming para entregar datos transformados en tiempo real. Herramientas como Amazon Redshift, Google BigQuery y Microsoft Azure Synapse respaldan esta orquestación, lo que permite tomar decisiones más rápidas a medida que la IA se vuelve más importante para las operaciones de las compañías.

La ETL tradicional se creó para cargas de trabajo predecibles y estructuradas en las instalaciones. Como se ha señalado, a menudo se basa en el procesamiento por lotes, las actualizaciones manuales y los pipelines rígidos, lo que dificulta la escalabilidad o el soporte de las demandas en tiempo real.

Por el contrario, la ETL moderna está diseñada para la nube. Admite flujos de trabajo por lotes y de transmisión , lo que permite a las empresas actuar sobre los datos en el momento en que se generan. Por ejemplo, las técnicas ELT trasladan la transformación al almacén de datos, acelerando la ingesta y aumentando la flexibilidad.

Las herramientas nativas de la nube, como Informatica, Apache Spark e IBM DataStage, junto con plataformas como Snowflake, ofrecen conectores predefinidos y herramientas de automatización. Esta flexibilidad respalda la diversa combinación de formatos, fuentes y volúmenes de datos que se encuentran en las empresas actuales.

Pero la ETL moderna es más que una actualización técnica, se ha convertido en fundamental para la toma de decisiones basada en datos y la habilitación de la IA. Los datos no estructurados, los flujos del Internet de las cosas (IoT) en tiempo real y las cargas de trabajo de machine learning (ML) están llevando los pipelines heredados más allá de sus límites. A medida que las organizaciones generan más datos a través de diversas fuentes, la ETL moderna ayuda a gestionar la creciente complejidad con un procesamiento escalable y nativo de la nube. 

La ETL moderna ofrece una gama de beneficios que ayudan a las organizaciones a gestionar la integración en los ecosistemas actuales basados en datos, que incluyen: 

• Arquitectura basada en la nube
• Ingesta de datos en tiempo real
• Fuentes y tipos de datos unificados
• Automatización y orquestación 
• Escalabilidad y rentabilidad
• Pipelines preparados para la IA

Las herramientas ETL modernas están diseñadas para almacenes de datos en la nube, lagos de datos y entornos de software como servicio (SaaS). Aprovechan las capacidades de escalabilidad, orquestación y almacenamiento datos nativas de la nube para que las organizaciones puedan gestionar volúmenes de datos crecientes sin grandes inversiones en infraestructura. Esta elasticidad garantiza que los pipelines de ETL puedan adaptarse a medida que evolucionan las necesidades del negocio.

Las plataformas de streaming como Apache Kafka permiten a las organizaciones consumir y procesar datos en tiempo real desde dispositivos IoT e interfaces de programación de aplicaciones (API). Esto reduce la latencia y permite que los canales de datos respondan a los cambios, ya sea redireccionando el inventario o activando modelos de machine learning (ML) para pronosticar la demanda. Aunque el término "ETL" persiste, muchos pipelines modernos siguen patrones ELT, cargando datos primero y luego transformándolos más tarde en el almacén utilizando lenguaje de consulta estructurado (SQL) o Python.

Las soluciones ETL modernas combinan información de diferentes fuentes de datos, incluidas bases de datos relacionales, API, datos no estructurados y flujos de telemetría. Al hacerlo, crean conjuntos de datos transformados listos para el análisis, alimentando business intelligence avanzada , mejorando la calidad de los datos y apoyando el entrenamiento de modelos de IA en diversos casos de uso.

Las herramientas de orquestación ETL gestionan flujos de datos en tiempo real, activan la validación de esquemas, monitorean el proceso de transformación y coordinan el movimiento de datos sin procesar en plataformas como AWS y Google BigQuery. Esta funcionalidad reduce las cargas de trabajo manuales de los ingenieros de datos y respalda procesos de integración de datos consistentes y confiables.

Las plataformas ETL modernas están diseñadas para la escalabilidad. Se ajustan automáticamente a los crecientes volúmenes de datos de diferentes fuentes, como dispositivos IoT y datos no estructurados. Las arquitecturassin servidor y los precios basados en el uso pueden ayudar a optimizar los recursos de computación en la nube y, al mismo tiempo, mantener la rentabilidad de los procesos ETL.

Sobre todo, la ETL moderna permite la entrega continua de datos transformados de alta calidad a flujos de trabajo posteriores de IA y machine learning. Al garantizar que los modelos se entrenen y actualicen con información nueva o en tiempo real, las organizaciones pueden reducir la desviación, mejorar la precisión de las predicciones e integrar la IA con confianza en las operaciones principales.

Varias plataformas forman la columna vertebral de los pipelines ETL modernos, sustentando los flujos de datos en tiempo real que alimentan a la IA empresarial.

• Amazon Redshift: un servicio de almacenamiento de datos a escala de petabytes totalmente administrado que se integra estrechamente con las herramientas ETL de AWS.
  
  
• Snowflake: una plataforma de datos en la nube diseñada para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos escalables y en tiempo real.
  
  
• Google BigQuery: un almacén de datos en la nube sin servidor y altamente escalable, ideal para el procesamiento de ELT y el análisis de datos en tiempo real.
  
  
• Azure Data Factory: un servicio de integración de datos y ETL basado en la nube que ofrece conectores a diversas fuentes y orquestación en tiempo real.
  
  
• Informatica y Talend: soluciones ETL líderes que admiten la gestión híbrida de datos, la ingesta en tiempo real y la automatización.
  
  
• IBM DataStage: una plataforma ETL nativa de la nube en Cloud Pak for Data que admite integración en tiempo real, despliegues híbridos y flujos de trabajo automatizados.
   
• Apache Kafka: una plataforma de streaming distribuida que permite la ingesta en tiempo real desde múltiples fuentes. Aunque no es una herramienta ETL completa, desempeña un papel crítico en las arquitecturas ETL modernas.
  
  
• Infraestructura de código abierto: herramientas como Apache Airflow y la herramienta de creación de datos (dbt) son cada vez más populares para las organizaciones que buscan flujos de trabajo ETL personalizables y respaldados por la comunidad.

La implementación de ETL moderna va más allá de la selección de herramientas; requiere una planificación coordinada en la ingesta, la orquestación, la Transformación y la gobernanza para respaldar el análisis en tiempo real y el machine learning a escala. Los pasos para la implementación moderna de ETL incluyen:

• Evalúe las fuentes de datos y los métodos de ingesta 
• Seleccione los sistemas de destino adecuados
• Determinar las necesidades de transformación de datos
• Automatice la orquestación del flujo de trabajo
• Incorpore principios estables de gobernanza de datos 
• Estrategias optimizadas de gestión de riesgos

Las compañías deben identificar primero todas las fuentes de datos relevantes, incluidas las plataformas SaaS, las API, las bases de datos relacionales y los flujos de IoT. Comprender la variedad y la estructura de estas diferentes fuentes permite desarrollar estrategias de ingestión más eficientes y una mejor alineación con los flujos de trabajo posteriores.

Elegir el sistema de destino adecuado es clave para el éxito de ETL moderna. Los almacenes de datos en la nube, como Amazon Redshift e IBM Db2, admiten una variedad de necesidades de almacenamiento de datos, desde analytics escalables hasta entrenamiento de modelos de IA. La mejor opción depende de los volúmenes de datos, los tipos de carga de trabajo y la compatibilidad de la plataforma.

Los equipos deben evaluar si un enfoque tradicional o una estrategia ETL más moderna se ajusta mejor a sus necesidades. Factores como los formatos de datos, los volúmenes de datos y los requisitos de procesamiento en tiempo real influyen en cómo y cuándo transformar los datos.

La automatización puede ayudar a optimizar los flujos de datos, garantizar la precisión y mantener la coherencia en todas las plataformas nativas de la nube. Esto incluye programación, validación, monitoreo y gestión de esquemas para respaldar una integración de datos escalable y confiable.

La incorporación de la gobernanza de datos en el proceso ETL mejora la calidad de los datos y favorece el cumplimiento normativo. Las prácticas sólidas incluyen validación, controles de acceso, seguimiento de linaje y evaluación continua de los procesos de integración de datos.

Los procesos ETL modernos pueden manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente, pero la gestión de precios es clave. Las organizaciones deben evaluar los precios basados en el uso, las opciones sin servidor y las arquitecturas de nube híbrida para optimizar el coste y admitir análisis en tiempo real.

Varias tendencias están remodelando el panorama ETL moderno:

Estas tendencias reflejan un cambio continuo hacia prácticas de integración de datos más inteligentes y flexibles. A medida que la ETL moderna continúa evolucionando, sigue siendo fundamental para la inteligencia empresarial, dirigiendo los datos hacia donde más se necesitan y manteniendo los modelos de IA con los pies en la tierra.