¿Cuál es la diferencia entre ETL y Data Warehouse?
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los diferencia principal entre ETL y Data Warehouse es que el ETL es el proceso de extracción, transformación y carga de datos para almacenarlos en un almacén de datos, mientras que el almacén de datos es una ubicación central que se utiliza para almacenar datos consolidados de múltiples fuentes de datos.
Un almacén de datos es un sistema que ayuda a analizar datos, generar informes y visualizarlos para tomar decisiones comerciales. Es orientado al sujeto, integrado, variante temporal y no volátil. Sin embargo, hay varios pasos a seguir antes de almacenar los datos en un almacén de datos. Este proceso se llama ETL. Implica extraer datos, transformarlos y, finalmente, cargarlos en un almacén de datos. Por lo tanto, la diferencia entre ETL y Data Warehouse proviene de estos conceptos básicos.
Áreas clave cubiertas
1. ¿Qué es ETL?
- Definición, Funcionalidad
2. ¿Qué es un almacén de datos?
- Definición, Funcionalidad
3. ¿Cuál es la diferencia entre ETL y Data Warehouse?
- Comparación de diferencias clave
Términos clave
Data Warehouse, ETL
¿Qué es ETL?
ETL significa Extraer, transformar y cargar. En este proceso, primero, los datos se extraen de múltiples fuentes de datos. Luego, se transforma y se carga en el almacén de datos. ETL denota todo este proceso. IBM Data Stage, Informatica y Microsoft Integration services son algunas herramientas ETL de nivel empresarial. Veamos ahora cada paso de ETL con más detalle..
Extracción
La extracción es el primer paso. Implica extraer datos de varias fuentes de datos, como las bases de datos. Un hecho importante a tener en cuenta al realizar la extracción es que no debe afectar el rendimiento o el tiempo de respuesta de la fuente de datos original. Por lo tanto, hay varias estrategias de extracción de datos.
Extracción completa - Esto implica extraer todos los datos de todas las fuentes de datos. El uso principal de esta estrategia es cargar el almacén de datos en la etapa inicial o cargarlo cuando es difícil identificar los datos modificados..
Extracción parcial (con notificación de actualización) - Esta estrategia es más fácil y más rápida que la extracción completa. Implica extraer solo los datos modificados..
Extracción parcial (sin notificación de actualización) - Se trata de extraer los datos en función de ciertas características clave. Por ejemplo, si ya hay datos extraídos hasta ayer, es posible extraer los datos de hoy e identificar los cambios en ellos..
Transformación
Los datos extraídos son datos en bruto, por lo que no es muy útil. Por lo tanto, la transformación de datos se lleva a cabo en el siguiente paso. Implica la limpieza, mapeo y conversión de los datos. Las tareas básicas de transformación son las siguientes:
Selección - Seleccionando los datos requeridos
Cartografía - Buscar los datos de varios archivos de búsqueda y hacer coincidir los datos que necesitan transformación.
Limpieza de datos -Limpiar los datos para estandarizarlos.
Resumen - Agregando y consolidando los datos.
Las principales tareas de transformación de datos son las siguientes.
Estandarizando - Dado que los datos provienen de varias fuentes, requiere estandarización
Conversión de conjuntos de caracteres y manejo de codificación - Convertir los datos en una codificación definida.
Calculando valores - Cálculo y derivación de nuevas columnas a partir de las columnas existentes..
Campos derramados y fusionados - Dividir un campo en varios campos o combinar varios campos en un solo campo según los requisitos.
Conversión de unidades de medida. - Involucrando conversiones de tiempo de datos, etc..
Resumen - Agregando y consolidando los datos..
Borrando duplicación - Eliminar los datos duplicados recibidos de múltiples fuentes.
Cargando
Este es el proceso de obtener los datos preparados y almacenarlos en el almacén de datos. Existen varias técnicas de carga..
Carga inicial - Cargando el almacén de datos por primera vez..
Carga incremental - Aplicar los cambios en curso según sea necesario de manera periódica..
Actualización completa - Borrando completamente el contenido de una o más tablas y recargando con datos nuevos.
¿Qué es un almacén de datos?
El almacén de datos es un sistema que soporta el proceso de inteligencia de negocios. Convierte los datos en información significativa para analizar el negocio. Por lo tanto, es un recurso valioso para la gestión de una organización en la toma de decisiones..
Además, una organización tiene varias bases de datos como MySQL y MSSQL. Todos estos datos se extraen, se transforman y se cargan en el almacén de datos. Luego, los datos se integran y procesan. Finalmente, los analistas de datos, los científicos de datos y los gerentes usan estos datos para obtener información empresarial.
Además, los datos en un almacén de datos se dividen en almacenes de datos. Cada uno de ellos contiene datos para usuarios específicos. Mejoran la seguridad y la integridad de los datos. Por lo general, un almacén de datos se encuentra en una ubicación separada de las bases de datos operativas normales.
Diferencia entre ETL y Data Warehouse
Definición
ETL es el proceso de extracción, transformación y carga de datos en un entorno de almacenamiento de datos. En contraste, un almacén de datos es un repositorio federado de todos los datos recopilados por los diversos sistemas operativos de una empresa. Así, esta es la diferencia básica entre ETL y data warehouse..
Uso
ETL es un proceso que se utiliza para modificar los datos antes de almacenarlos en el almacén de datos. Un almacén de datos se utiliza para tomar decisiones de negocios. Además, mejora la calidad y la consistencia de los datos y mejora la inteligencia empresarial. Por lo tanto, existe una diferencia entre ETL y el almacén de datos en función del uso individual.
Conclusión
En resumen, la diferencia básica entre ETL y el almacén de datos es que ETL es el proceso de extracción, transformación y carga de los datos para almacenarlos en un almacén de datos, mientras que un almacén de datos es una ubicación central que se utiliza para almacenar datos consolidados de múltiples fuentes de datos.
Referencia:
1. “3 - Tutorial ETL | Extraer transformación y carga ", Vikram Takkar, 8 de septiembre de 2015, disponible aquí.
2. “¿Qué es el almacén de datos? - Definición de WhatIs.com. ”SearchDataManagement, disponible aquí.
Imagen de cortesía:
1. "KrisangelChap2-ETL" Por Kkristangel - Trabajo propio (CC BY-SA 4.0) a través de Commons Wikimedia
2. "Descripción general del almacén de datos" Por Hhultgren - Trabajo propio (dominio público) a través de Commons Wikimedia
