Que es un etl

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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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Diferentes tipos de carga en los pasos de etl

En mis artículos anteriores he explicado los diferentes conceptos de Business Analytics. En este artículo me gustaría explicar sobre la definición de ETL y el proceso de ETL en breve. Si usted ve que en el mundo real la persona siempre trata con diferentes tipos de datos. Hay muchas situaciones en las que el usuario necesita utilizar los datos físicos de forma digital. Al igual que una organización de activos físicos necesita gestionar sus activos de datos también.

Aquí el ETL entra en escena. Como su nombre indica, ETL significa «Extract Transform and Load» (Extraer, Transformar y Cargar). Al igual que su nombre, la herramienta ETL extrae los datos de la fuente, los transforma en tránsito y los carga en la base de datos especificada.

El ejemplo más común de ETL es el que se utiliza en los almacenes de datos, ya que el usuario necesita obtener los datos históricos y los actuales para desarrollar un almacén de datos. Los datos del almacén de datos no son más que una combinación de datos históricos y datos transaccionales. El usuario necesita obtener los datos de múltiples sistemas heterogéneos y cargarlos en un único sistema de destino que también se denomina almacén de datos.

Integrador de datos oracle

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

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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.

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.

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ETL, que significa extraer, transformar y cargar, es un proceso de integración de datos que combina datos de múltiples fuentes de datos en un único almacén de datos consistente 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.

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