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ETL/ELT Processes and Tools: Qué son y ejemplo práctico

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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:

  1. Apache Airflow (Open Source): Ideal para la orquestación de workflows.
  2. Matillion (Integrado con Snowflake): Herramienta visual fácil de usar para ELT.
  3. 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:

  1. Escalabilidad gracias al procesamiento en la nube.
  2. Menos movimiento de datos, ya que la transformación ocurre en el destino.
  3. 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!

Estos enlaces te llevarán a las páginas oficiales de cada herramienta, donde podrás obtener más información y acceder a recursos adicionales.

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