ETL y ELT: Definición Básica
ETL (Extract, Transform, Load) y ELT (Extract, Load, Transform) son procesos que se utilizan para mover datos de una fuente a un destino, típicamente en un entorno de análisis o almacenamiento de datos (data warehouse). Ambos tienen la misma finalidad, pero difieren en el orden de los pasos y en las herramientas empleadas.
Diferencias Principales entre ETL y ELT:
Aspecto | ETL | ELT |
---|---|---|
Flujo del proceso | Extract → Transform → Load | Extract → Load → Transform |
Transformación | Ocurre antes de cargar los datos. | Ocurre después de cargar los datos. |
Uso común | Sistemas tradicionales de análisis. | Plataformas modernas (e.g., Snowflake). |
Rendimiento | Limitado a la potencia del servidor ETL. | Escalabilidad del almacenamiento moderno. |
Herramientas Comunes para ETL/ELT:
- Apache Airflow (Open Source): Ideal para la orquestación de workflows.
- Matillion (Integrado con Snowflake): Herramienta visual fácil de usar para ELT.
- Informatica (Comercial): Amplias capacidades de integración para grandes empresas.
Ejemplo Práctico: Pipeline ELT con Snowflake y Python
Escenario:
Deseamos cargar datos desde un archivo CSV en Amazon S3 hacia Snowflake, transformarlos en la base de datos y prepararlos para análisis.
Paso 1: Extract (Extraer los datos) Los datos se encuentran en un archivo CSV almacenado en un bucket de Amazon S3.
# Subimos un archivo local a S3
aws s3 cp data.csv s3://mi-bucket/datos/
Paso 2: Load (Cargar los datos en Snowflake)
Cargamos los datos a una tabla de Snowflake utilizando Python.
import snowflake.connector
# Conexión a Snowflake
conn = snowflake.connector.connect(
user=’USUARIO’,
password=’CONTRASEÑA’,
account=’CUENTA’
)
# Ejecución de una consulta para cargar los datos
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(“””
COPY INTO mi_tabla
FROM ‘s3://mi-bucket/datos/’
CREDENTIALS=(AWS_KEY_ID=’KEY’ AWS_SECRET_KEY=’SECRET’)
FILE_FORMAT=(TYPE=CSV FIELD_OPTIONALLY_ENCLOSED_BY='”‘ SKIP_HEADER=1)
“””)
Paso 3: Transform (Transformar los datos en Snowflake)
Realizamos transformaciones en los datos directamente dentro de Snowflake.
— Limpiamos los datos y creamos una nueva tabla transformada
CREATE TABLE datos_limpios AS
SELECT
id,
UPPER(nombre) AS nombre_mayuscula,
fecha,
cantidad * 1.21 AS cantidad_con_impuestos
FROM mi_tabla;
Resultado Final:
Los datos ahora están disponibles en una tabla llamada datos_limpios, listos para ser analizados por equipos de negocio o visualizados en herramientas como Tableau o Power BI.
Beneficios de ELT con Snowflake:
- Escalabilidad gracias al procesamiento en la nube.
- Menos movimiento de datos, ya que la transformación ocurre en el destino.
- Integración sencilla con herramientas modernas como Python, Airflow y Matillion.
Conclusión:
Dominar los procesos ETL/ELT y las herramientas asociadas te permitirá trabajar de manera eficiente con grandes volúmenes de datos en arquitecturas modernas como Snowflake. ¡Practica creando pipelines simples y ve aumentando la complejidad con el tiempo!
- Apache Airflow: https://airflow.apache.org/
- Matillion: https://www.matillion.com/
- Informatica: https://www.informatica.com/
- Snowflake: https://www.snowflake.com/
- Python: https://www.python.org/
- Bash: https://www.gnu.org/software/bash/
Estos enlaces te llevarán a las páginas oficiales de cada herramienta, donde podrás obtener más información y acceder a recursos adicionales.