¿Qué es un ETL en ingeniería de datos?

¿Qué es una ETL y por qué es crucial en la ingeniería de datos?

La ingeniería de datos es el pilar de las decisiones basadas en datos y el proceso ETL (Extract, Transform, Load) es una de sus herramientas más esenciales, ya que asegura que los datos sean útiles y de alta calidad. Pero, ¿qué es una ETL exactamente? Este proceso implica la extracción de datos desde diversas fuentes, su transformación para adaptarlos a las necesidades de proyectos o análisis específicos, y finalmente, su carga en un repositorio unificado. Este enfoque no solo mejora la integridad y calidad de los datos sino también permite una mejor toma de decisiones al ofrecer una vista unificada y coherente de múltiples fuentes de datos.

El proceso desempeña un papel vital en proyectos que requieren análisis profundos, como el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, ya que todos estos procesos necesitan datos limpios y centralizados. Al seguir un proceso ETL, se crea un repositorio confiable y enriquecido que es fundamental para la ciencia de datos y la ingeniería de datos.

¿Cómo se utilizan las ETLs en la actualidad?

El mundo de los datos ha evolucionado significativamente, y el uso de ETLs es ahora más prevalente que nunca, abarcando desde soluciones en la nube hasta opciones corporativas y de código abierto. Empresas líderes como AWS, Google (a través de GCP) y Azure han desarrollado soluciones específicas para procesos ETL, remarcando su importancia.

Además, herramientas como Python con la librería Pandas permiten extraer datos de cualquier repositorio, procesarlos y luego cargarlos en bases de datos transaccionales o columnar. Los científicos de datos pueden manipular datos de cualquier naturaleza usando funciones creadas desde cero en estas herramientas. Para aquellos interesados en profundizar en Pandas, existe un curso complementario de manipulación de datos con Pandas y NumPy que puede ser de gran ayuda.

¿Cómo desarrollaremos proyectos ETL en este curso?

Este curso te guiará a través del desarrollo de un proyecto ETL detallado utilizando tanto Python como Pentaho. Se utilizarán diversas fuentes de datos como archivos CSV y JSON, además de bases de datos relacionales en Postgres a medida que avanzamos.

Proyecto de ETL con Python y Pandas

Se creará un proceso ETL desde cero utilizando Python y la librería Pandas para extraer, transformar y cargar datos claramente definidos. El objetivo es transformar estos datos en una estructura de estrella dentro de un Data Warehouse y cargar los datos en una base de datos de RepChit o cualquier otro repositorio elegido. Esta metodología se centrará en la limpieza y transformación de datos usando funciones personalizadas.

Proyecto de ETL con Pentaho

Además del enfoque con Python, utilizaremos Pentaho para desarrollar un proyecto ETL similar, pero a través de una interfaz más intuitiva y visual. Pentaho, como una herramienta de orquestación de ETLs de código abierto, permitirá realizar estas operaciones mediante la simple acción de arrastrar y soltar, facilitando la gestión de etapas en el flujo de trabajo.

Ambos proyectos trabajarán con datos de transacciones internacionales de importación y exportación de productos, manejando aproximadamente 6 millones de registros, asegurando que sea un esfuerzo robusto y enriquecedor.

¡Bienvenido a este apasionante curso! Prepárate para sumergirte en el mundo de las ETLs, donde transformarás y cargarás datos a través de proyectos prácticos que potenciarán tus habilidades en ingeniería de datos.