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Etl base de datos

Etl base de datos

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Normalmente, una herramienta ETL realiza estos tres pasos y es una parte fundamental para garantizar que los datos necesarios para la elaboración de informes, análisis y, ahora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial estén completos y sean utilizables. Pero la naturaleza de la ETL, los datos que maneja y el lugar en el que se lleva a cabo el proceso han evolucionado enormemente en la última década, y el software ETL adecuado es más importante que nunca.

El ETL tiene sus raíces en los años 70 y en el auge de los repositorios de datos centralizados. Pero no fue hasta finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, cuando los almacenes de datos ocuparon el centro del escenario, cuando vimos la creación de herramientas especialmente diseñadas para ayudar a cargar datos en estos nuevos almacenes. Los primeros usuarios necesitaban una forma de “extraer” los datos de los sistemas aislados, “transformarlos” en el formato de destino y “cargarlos”. Las primeras herramientas ETL eran primitivas, pero cumplían con su cometido. Es cierto que la cantidad de datos que manejaban era modesta en comparación con los estándares actuales.

A medida que aumentaba la cantidad de datos, crecían los almacenes de datos y las herramientas de software ETL proliferaban y se volvían más sofisticadas. Pero hasta finales del siglo XX, el almacenamiento y la transformación de los datos se realizaban principalmente en almacenes de datos locales. Sin embargo, ocurrió algo que revolucionó para siempre la forma de ver el almacenamiento y el procesamiento de datos.

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ETL se refiere al proceso de extracción, transformación y carga de datos en una nueva fuente de alojamiento, como un almacén de datos. Es un proceso necesario si quiere optimizar sus datos para la analítica. ETL resuelve dos problemas fundamentales que permiten mejorar la analítica:

Puede navegar a la sección Descripción del proceso ETL, que ofrece una explicación de lo que ocurre exactamente en el proceso ETL, así como las mejores prácticas actuales. O bien, haga clic en una de las imágenes siguientes para obtener información más específica sobre cada paso:

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En informática, extraer, transformar, cargar (ETL) es el procedimiento general de copiar datos de una o más fuentes en un sistema de destino que representa los datos de forma diferente a la fuente o fuentes o en un contexto diferente a la fuente o fuentes. El proceso ETL se convirtió en un concepto popular en los años 70 y se utiliza a menudo en el almacenamiento de datos[1].

La extracción de datos implica la extracción de datos de fuentes homogéneas o heterogéneas; la transformación de datos procesa los datos limpiándolos y transformándolos en un formato/estructura de almacenamiento adecuado para fines de consulta y análisis; por último, la carga de datos describe la inserción de los datos en la base de datos de destino final, como un almacén de datos operativos, un mercado de datos, un lago de datos o un almacén de datos[2][3].

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ETL, que significa extraer, transformar y cargar, es un proceso de integración de datos que combina los datos de múltiples fuentes de datos en un único y consistente almacén de datos que se carga en un almacén de datos u otro sistema de destino.

A medida que las bases de datos fueron ganando popularidad en los años 70, se introdujo el ETL como proceso de integración y carga de datos para el cálculo y el análisis, convirtiéndose con el tiempo en el método principal para procesar los datos de los proyectos de data warehousing.

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El ETL constituye la base de los flujos de trabajo de análisis de datos y aprendizaje automático. A través de una serie de reglas de negocio, ETL limpia y organiza los datos de una manera que aborda las necesidades específicas de inteligencia de negocios, como la presentación de informes mensuales, pero también puede abordar análisis más avanzados, que pueden mejorar los procesos de back-end o las experiencias de los usuarios finales. Una organización suele utilizar la ETL para:

La diferencia más obvia entre ETL y ELT es la diferencia en el orden de las operaciones. ELT copia o exporta los datos desde las ubicaciones de origen, pero en lugar de cargarlos en un área de preparación para su transformación, carga los datos en bruto directamente en el almacén de datos de destino para transformarlos según sea necesario.