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. Aquí es donde entra en juego la ETL incremental, una estrategia que la mayoría de las empresas necesitan adoptar.
¿Qué es el ETL incremental?
La ETL incremental difiere de otros tipos de ETL, como la ETL completa y la ETL de reconstrucción:
La diferencia clave radica en cómo se manejan los datos: ETL completo carga todo, ETL incremental carga sólo los datos nuevos/modificados y ETL reconstruido combina ambos enfoques. La elección depende del caso de uso específico, el volumen de datos y la frecuencia de los cambios en los datos de origen.
Principales ventajas del ETL incremental:
- 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.
Microsoft Fabric: Habilitación de ETL incremental
MicrosoftFabric es una completa plataforma de análisis de datos que integra lagos de datos, almacenamiento de datos y análisis en una única solución. Fabric ofrece funciones clave que facilitan la implementación de ETL incremental:
- 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:
- 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.
En el vídeo adjunto se ilustra claramente cómo Microsoft Fabric permite la carga incremental de datos desde PostgreSQL a un lago de datos mediante Data Flows Gen 2. A continuación, un procedimiento SQL añade los nuevos datos a los ya existentes en el almacén de datos. A continuación, un procedimiento SQL añade los nuevos datos a los ya existentes en el almacén de datos. Todo este proceso se orquesta a través de Data Pipelines, y el modelo final se analiza en Power BI.
Conclusión
ElETL incremental es crucial para las empresas que gestionan grandes volúmenes de datos en constante crecimiento. Microsoft Fabric proporciona una plataforma integral que simplifica y optimiza los flujos de trabajo ETL incrementales, desde la ingesta de datos hasta el análisis, ofreciendo una solución escalable y eficiente para las necesidades de las empresas modernas.La tecnología está al alcance de su mano, ¿a qué espera para aprovecharla y liberar el poder de sus datos?
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