- La extracción, transformación y carga de datos (ETL) es un proceso crítico para las empresas que desean maximizar sus recursos de información. Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, los enfoques ETL completos tradicionales se vuelven ineficaces y costosos. Es aquí donde ETL incremental ¿Qué es la ETL incremental? La ETL incremental difiere de otros tipos de ETL, como la ETL completa y la ETL de reconstrucción:
- Carga completa ETL:
- Se trata del enfoque ETL tradicional, en el que todos los datos de los sistemas de origen se extraen en cada ejecución del proceso.
- Se trata de cargar todos los datos, hayan cambiado o no.
- Es útil cuando los datos de origen han sufrido cambios masivos o cuando se requiere una actualización completa.
- Sin embargo, para grandes conjuntos de datos con cambios sólo incrementales, puede resultar ineficaz y costoso.
- ETL incremental:
- En este enfoque, en lugar de procesar todos los datos desde cero cada vez, sólo 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 para mantener los datos actualizados y sincronizados.
- Es esencial para entornos con grandes conjuntos de datos en constante cambio.
- Reconstruir ETL:
- Se trata de un enfoque híbrido que combina elementos de ETL completo y ETL incremental.
- Primero realiza un ETL completo para crear una línea de base de datos.
- Las ejecuciones posteriores realizan ETL incrementales para capturar los cambios.
- Esto es útil cuando se requiere una carga completa inicial, seguida de actualizaciones incrementales.
- Reducción del tiempo de procesamiento: al manejar sólo datos nuevos, los procesos ETL se ejecutan mucho más rápido.
- Menor uso de recursos: Requiere menos potencia de cálculo, almacenamiento y ancho de banda de red.
- Coherencia de los datos: Los datos se mantienen actualizados sin necesidad de sustituir conjuntos de datos completos.
- Escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, el ETL incremental se vuelve esencial para mantener procesos manejables.
- Flujos de datos Gen 2: permite cargar datos de forma eficaz en un lago de datos, con funciones como la carga incremental y el plegado de consultas para optimizar el rendimiento.
- Almacén de datos: Almacena datos estructurados y permite que los procedimientos SQL actualicen incrementalmente las tablas de hechos con nuevos datos.
- Canalizaciones de datos: Orquesta y automatiza flujos de trabajo ETL incrementales, ejecutando Data Flows y procedimientos SQL en el orden correcto.
- Integración con Power BI: modelos de datos combinados en el Data
- Carga completa ETL:
- arehouse puede analizarse fácilmente en Power BI para obtener información valiosa.