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La extracción, transformación y carga (ETL) de datos es un proceso crítico para las empresas que buscan aprovechar al máximo sus recursos de información. Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, los enfoques tradicionales de ETL completos se vuelven ineficientes y costosos. Es aquí donde entra en juego el ETL incremental, una estrategia que la mayoría de las empresas necesitan adoptar.
¿Qué es el ETL Incremental?
El ETL incremental es diferente a otros tipos de ETL como el ETL completo o el ETL de reconstrucción:
ETL Completo (Full Load):
Es el enfoque tradicional de ETL donde se extraen todos los datos de los sistemas fuente en cada ejecución del proceso.
Implica cargar la totalidad de los datos, independientemente de si han cambiado o no.
Es útil cuando los datos de origen han sufrido cambios masivos o cuando se requiere una actualización completa.
Pero puede ser ineficiente y costoso para grandes volúmenes de datos que solo tienen cambios incrementales.
ETL Incremental:
El ETL incremental es un enfoque donde, en lugar de procesar todos los datos desde cero cada vez, solo se extraen, transforman y cargan los datos nuevos o modificados desde la última ejecución del proceso. Esto reduce significativamente el tiempo y los recursos necesarios, al tiempo que mantiene los datos actualizados y sincronizados.
Es esencial para entornos con grandes volúmenes de datos que cambian constantemente.
ETL de Reconstrucción (Rebuild):
Es un enfoque híbrido que combina aspectos del ETL completo e incremental.
Primero realiza un ETL completo para crear una línea base de datos.
Luego, en ejecuciones posteriores, realiza un ETL incremental para capturar los cambios.
Puede ser útil cuando se necesita una carga inicial completa, seguida de actualizaciones incrementales.
La principal diferencia radica en cómo se manejan los datos: el ETL completo carga todo, el incremental solo carga lo nuevo/modificado, y el de reconstrucción combina ambos enfoques. La elección depende de los requisitos específicos del caso de uso, el volumen de datos y la frecuencia de cambios en los datos fuente.
Beneficios Clave del ETL Incremental
Reducción de tiempos de proceso: Al manejar solo los datos nuevos, los procesos de ETL se ejecutan mucho más rápido.
Menor uso de recursos: Se requiere menos potencia de cómputo, almacenamiento y ancho de banda de red.
Coherencia de datos: Los datos permanecen actualizados sin tener que reemplazar completamente los conjuntos de datos existentes.
Escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, el ETL incremental se vuelve esencial para mantener procesos manejables.
Microsoft Fabric: Facilitando el ETL Incremental
Microsoft Fabric es una plataforma de análisis de datos que combina un lago de datos, almacenamiento de datos y un entorno de análisis en una solución integral.
Fabric ofrece capacidades clave que facilitan el ETL incremental:
Data Flows Gen 2: Permite cargar datos de forma eficiente en un lago de datos, con capacidades como el filtrado incremental y el query folding para optimizar las cargas.
Data Warehouse: Almacena los datos estructurados y permite ejecutar procedimientos SQL para actualizar incrementalmente los datos de hechos en tablas existentes.
Data Pipelines: Orquesta y automatiza los flujos de trabajo de ETL incremental, ejecutando Data Flows y procedimientos SQL en el orden correcto.
Integración con Power BI: Los modelos de datos combinados en el Data Warehouse se pueden analizar fácilmente en Power BI para obtener información valiosa.
En este video se ilustra claramente cómo Fabric permite cargar datos incrementales de PostgreSQL a un lago de datos mediante Data Flows Gen 2. Luego, un procedimiento SQL anexa estos datos nuevos a los datos existentes en el Data Warehouse. Todo este proceso se orquesta mediante Data Pipelines, y el modelo final se analiza en Power BI.
ETL incremental es esencial para empresas que lidian con grandes volúmenes de datos en constante crecimiento. Microsoft Fabric proporciona una plataforma integral que simplifica y optimiza los flujos de trabajo de ETL incremental, desde la ingesta de datos hasta el análisis, ofreciendo una solución escalable y eficiente para las necesidades empresariales modernas.
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