Wilson Marino Pablo Mendez
ETL(Extract, Transform and Load)
Shandy González B.
Gracias por compartir la infografía.
Usuario anónimo
UserBuena ilustracion del proceso de aplicar ETL.
ETL son las siglas de Extract, Transform, Load (extraer, transformar y cargar). Se trata de tomar datos de archivos muertos y convertirlos en algo que sea de utilidad para el negocio. También ayuda a tomar los datos vivos de la aplicación, transformarlos y guardarlos en un data warehouse periódicamente.
Wilson Marino Pablo Mendez
ETL(Extract, Transform and Load)
Shandy González B.
Gracias por compartir la infografía.
Usuario anónimo
UserBuena ilustracion del proceso de aplicar ETL.
Edwin Francisco Hernandez
Esta habilidad es indispensable para quien se quiera dedicar al data science, yo no sé los ustedes colegas pero mi objetivo es ese al 100%
Alejandro Muñoz
Somos dos!
Miguel Juan Carlos Rojas Ortega
somos tres!
Diego Armando Daza Quiroga
Ojo! No necesariamente etl toma datos de origen como bases de datos como Oracle, SQL, MySQL (bds relacionales) o alguna que otra BD no relacional. También puede tomar o extraer información desde archivos planos, csv, Excel o desde otro DTW.
Sergio mendoza Jiménez
De hecho excel dio un paso agigantado al permitir desde 2010 si no mal recuerdo, hacer consultas desde tabla transformando con power query y luego anaizarla con DAX.
Cesar Arturo Castanon Acuna
Yep, you're right! When learning Python we learn the same concept. . Thanks for the reminder. :D
damon steve valenciano
curso de ingenieria de datos en python es el curso que hay en platzi que ensena ETL
Fernando González Banda
Genial gracias
Mauricio Gonzalez Falcon
Muchas gracias tenía esa duda :D
Alejandro Muñoz
En mi día a día como consultor SEO, se utiliza mucho software as a service, software en la nube que cumplen la función exactamente como dice Israel de Data Pipelines, extraen información de los sitios webs, la transforman, y las analizamos para tomar decisiones entorno a acciones que nos permitan posicionar mejor los sitios webs, asi como estrategias de marketing orgánico e inbound marketing.
Bobionwa .
Tengo una duda, en ANALYTICS se usaría el data mining para analizar la información?
LAs ETL se usan en el ambito del DataWarehouse, sin embargo con el desarrollodel cloud nace el DataLake que usa las ELT, entonces, la diferencia entre ETL y ELT depende de dónde se transforman los datos y cuántos datos se retienen en almacenes de datos operativos.
ETL
ELT
Jaime Pinto Abad
Xavier Sebastian Vaca Ordoñez
Creo que cuando los datos se pasan de una fase como la extracion a transformacion deben estar en un estándar como csv para ser leidos y usados con mas facilidad por el mismo software.
Karen Andrea Gomez Gutierrez
Para realizar ETL les recomiendo utilizar la herramienta Pentaho
Sebastian Andres Barrero Sanchez
Yo utilizo Talend
Silvana Rolón
Anibal Español
Arquitectura ETL Tradicional
Yulieth Lubo
Al iniciar ésta clase de ETL menciona que ésta clase debe estar luego de la de DataMining, creo que deberían moverla, ya que es la primera clase de la unidad...
Mariandrea Cruz
hola! gracias por reportarlo. Ya hicimos el cambio :)
Moisés Cedeño
ETL:
Extraer datos ordenados o desordenados, Transformar estos datos y darle alguna estructura útil. Cargar estos datos para poder consultarlos con facilidad.
Jorge Cañas
Las ETL son muy utilizadas en empresas con múltiples sistemas donde se deben llevar datos de un sistema a otro. Como dice Israel , por ejemplo diariamente. En la empresa utilizamos SSIS , SQL Server Integration Services , aunque sea la ETL de Microsoft te permite conectarte a diversas bases de datos incluida Oracle.
Josue Noha Valdivia
ETL (Extract Transform Load) Consiste en la transformación de datos para darles un sentido, un valor. Pueden darse en:
Nota:
Andres Felipe Zabala velez
Gracias
Gonzalo Muñoz
Hay unos cursos geniales en platzi de ETL :)
Sergio mendoza Jiménez
Cuales son?
Sebastian Andres Barrero Sanchez
cuales son ?
Usuario anónimo
UserETL son las siglas de Extract, Transform, Load (extraer, transformar y cargar). Se trata de tomar datos de archivos muertos y convertirlos en algo que sea de utilidad para el negocio. También ayuda a tomar los datos vivos de la aplicación, transformarlos y guardarlos en un data warehouse periódicamente.
Gregorio Alfonso De León Martínez
ETL (Extract, Transform, Load)
Wilson Marino Pablo Mendez
What is a Data Pipeline?
Ariel Eduardo Grahl Chamorro
En linux se usan las tuberias pipeline para ir pasando la salida de un comando a la entrada de otro y sacar provecho de cada utilidad, para obtener el resultado deseado, en este caso supongo que esta relacionado con tratar pasandolos por direferentes "programas" y obtener datos los datos deseados y alojarlos en diferentes tipos de bases, a ver Amazon indica lo siguiente en uno de sus servicios: AWS Data Pipeline es un servicio web pensado para ayudarle a procesar datos y a transferirlos, de manera fiable y a intervalos definidos, entre diferentes servicios de almacenamiento e informática de AWS, así como entre orígenes de datos on-premise. Con AWS Data Pipeline, puede obtener acceso con regularidad a las ubicaciones en las que están almacenados los datos, transformarlos y procesarlos a escala, además de poder transferir los resultados con eficacia a los servicios de AWS como Amazon S3, Amazon RDS, Amazon DynamoDB y Amazon EMR.
AWS Data Pipeline le ayuda a crear con facilidad cargas de trabajo de procesamiento de datos complejas que sean tolerantes a errores, replicables y de alta disponibilidad. No tiene que preocuparse por garantizar la disponibilidad de los recursos, administrar las dependencias entre tareas, reintentar errores transitorios ni de los tiempos de espera en tareas individuales o la creación de un sistema de notificación de errores. AWS Data Pipeline también le permite transferir y procesar datos que se hayan guardado con anterioridad en silos de información on-premise.
Paul Cortes
Notas: ETL: sirve de 2 formas particulares para obtener valor de los datos en bruto,
Para extraer data muerta de un Data Warehouse y realizar diferentes procesos con ella (transformarla, calcularla, limpiarla, e.t.c) para obtener valor de ella
Sirve también para pasar información viva de la aplicación con sus estados actuales, y luego de un tiempo definido, realizar esta tecnica de ETL para transformar la información y luego almacenarla en un Data Warehouse