Descubre por qué Hadoop puede servir para mejorar rendimiento y fiabilidad en los procesos ETL y cómo el Data Warehouse de tu emprsa y su BI se benefician de ellos.
El diseño de los procesos ETL (extracción, transformación y carga) constituye un aspecto clave para llevar a buen puerto la integración de los datos, cuyo principal objetivo es conseguir un óptimo rendimiento en la obtención de información de calidad, que responda a las necesidades de la empresa de forma fiable.
Una gestión eficiente del movimiento y transformación de datos entre los sistemas y procesos aportará confiabilidad a la hora de tener acceso a una información que sea precisa, oportuna y de calidad y, en fin, idónea para tomar decisiones de negocio más inteligentes.
La versatilidad de las herramientas que dan soporte a los procesos ETL permite su uso amplio, no sólo orientado a la construcción y explotación del Data Warehouse (DW), puesto que también pueden ser útiles en otros muchos cometidos, como:
Su buen rendimiento será, en última instancia, el que permita maximizar el valor de los datos en la organización y, de hecho, únicamente una elección del software de ETL acertada facilitará el desarrollo del proyecto y garantizará la escalabilidad.
La integración de información más allá de los DW nos remite ineludiblemente a un entorno Big Data, lo que plantea un importante reto.Para superarlo hay que recurrir a las herramientas ETL, que habrán de responder a las nuevas exigencias que pueden plantearse al avanzar hacia el logro de una integración, ahora más compleja.
Así, la actual disponibilidad y también posibilidad de explotación de los grandes datos supone todo un desafío para los procesos ETL tradicionales, que hasta ahora sólo tenían que dar respuesta a sistemas de bases de datos relacionales.
Aunque actualmente las bases de datos relacionales siguen siendo muy utilizadas, resultan insuficientes para el almacenamiento de información desestructurada, en actualización permanente, proveniente de fuentes diversas que generan ingentes cantidades de información a una gran velocidad. Una lluvia constante de información que, en suma, exige un proceso ETL que pueda adaptarse sin dar problemas de rendimiento ni resultar excesivamente costosa.
De la gestión de DW con procesos ETL tradicionales se ha evolucionado a arquitecturas que permiten ampliar las capacidades, ofreciendo soluciones eficaces para procesos de limpieza y validación de datos o minería de datos en la propia base de datos. El procesado ELT y ETLT son ejemplos de soluciones que buscan mejorar el rendimiento en estos nuevos entornos.
Ni siquiera los nuevos avances que permiten tratar mayores volúmenes de datos en el DW logran dar una respuesta adecuada a los desafíos Big Data. Sin embargo, la adopción de Hadoop puede evitar problemas de rendimiento en los procesos ETL, entre otras razones gracias a:
El modelo de programación distribuido es útil para un amplio número de aplicaciones, una adaptabilidad que lo hace compatible también con los procesos ETL que combinan sistemas de datos relacionales y grandes datos. El objetivo final no será otro que construir soluciones completas que puedan tratar información heterogénea para su integración, tratamiento y posterior análisis para fines de BI.
Fuente imagen: twobee / FreeDigitalPhotos.net
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