--- title: Integración de datos description: Descubre por qué ETL beneficia a los procesos de integración y, con ellos, a la gestión de los datos en la empresa. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-531046823.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Integración de datos Publicado el 26/03/14 8:00 En el día a día las organizaciones van automatizando procesos y registrando datos de manera separada, pero de cara al mundo analítico es necesario adquirir una **visión única.** Aquí es donde entra en juego la integración de datos, una de las **claves de la [gestión de datos](http://www.lantares.com/blog/bid/370959/Gesti-n-de-Datos-10-Claves-para-Definir-la-Estrategia-Corporativa) en proyectos de Data Warehouse**, que logra correlacionar las diferentes áreas y procesos de la empresa como un todo, para dotar al análisis de esa imprescindible unificación de criterios transmisora de consistencia y completitud. Para lograr **integrar los datos origen en el Data Warehouse,** es necesario actuar a dos niveles: - Definiendo el ciclo de transición de los datos. - Estableciendo la frecuencia de refresco de cada uno de ellos.      ![ID-100159957](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-531046823.jpg) Créditos fotográficos: ["Business Man With Laptop,mobile Phone,touch Screen Device" by jannoon028](http://www.freedigitalphotos.net/images/agree-terms.php?id=100159957)     ### Procesos ETL en el Data Warehouse El primer paso para conseguirlo es mediante la definición del **proceso de extracción.** En este caso, suele haber dos prácticas habituales: **la invasiva y la de abstracción**, aunque es mucho más recomendable el uso de la segunda, sobre todo si se apela a la responsabilidad. Además, hay que tener en cuenta que el mundo de los sistemas transaccionales es muy dinámico y el método invasivo puede no dar los resultados esperados si se han producido transformaciones. La práctica invasiva, consistente en plantear los procesos de extracción atacando de forma directa a los orígenes de datos y procediendo al siguiente paso (transformación) en la misma operación, tiene el inconveniente de provocar que el conjunto del proceso quede excesivamente ligado a las estructuras del sistema origen. La desventaja es que si éste cambia de estructura, como suele ocurrir, por ejemplo, al actualizar su versión; se produce un impacto directo en todo el proceso. La práctica abstracta, la que Lantares recomienda, consta de generar una independencia a través de ficheros. Ello implica que, **desde los sistemas origen, se producirá la generación de ficheros de datos** (que pueden ser ficheros de texto plano, csv, o incluso xml), los cuales se depositarán en un **recurso compartido para su posterior transformación y carga.** Esta práctica, proporciona la garantía que, si el sistema origen cambia de estructura, por una actualización o cambio del ERP, por ejemplo; este hecho no causará impacto directo en los **procesos de integración ni en la estructura del Data Warehouse,** ya que sólo habrá que procurar que los ficheros mantengan la misma estructura. Una vez que la **fase de extracción** ha concluido con éxito, da comienzo el **proceso de transformación**. En esta etapa, se realizan cambios de los datos origen para lograr que terminen adecuándose al destino en el DWH. Existen muchas formas de lograrlo y algunas de las más frecuentes son: - Aplicando filtros: por ejemplo introduciendo el comando de recoger únicamente registros con datos mayores de cero. - Cambiando el formato: la manera de hacerlo podría ser transformando el formato americano en que las fechas han sido recogidas en origen (M/D/A) para establecer el europeo (D/M/A) como definitivo para todos los sistemas. - Llevando a cabo agregaciones: que permitan que, aunque los datos sean recogidos con una periodicidad diaria, se puedan extraer del DWH como agregados por meses. - Estableciendo uniones: por ejemplo, al recoger ventas de diferentes tiendas que, en el DWH, serán volcadas en una misma tabla de hechos. - Disponiendo transformaciones: para hacer posible la normalización de códigos de cliente, por ejemplo, a 4 dígitos. [![Descarga la Guía "10 Claves para tu Estrategia de Gestión de Datos"](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/8d6b9142-aef3-4865-87f2-536ab0bde2df) Si la transformación se ha llevado a cabo correctamente y así lo demuestran los **ciclos de prueba,** puede dar comienzo la fase de carga, que consiste en el **volcado de los datos procesados a las estructuras finales de los Datamarts que componen el DWH.** Es importante definir la estrategia de carga y para ello hay que escoger si tendrá lugar de forma: - Total: se borra todo el contenido y se recarga completo todo el histórico. - Incremental: sólo se cargan las novedades. No hace mucho tiempo, el proceso de diseño se llevaba a cabo en papel, para posteriormente proceder a programar sentencias SQL. Con la aparición de **herramientas ETL (Extract Transformation Load**), es posible realizar tanto el diseño como la construcción, en una única operación. **ETL es la alternativa óptima a codificar SQL**. SQL (Standar Query Language) es un lenguaje de programación empleado para hacer consultas a base de datos. Su rasgo más característico es que se hace manualmente por lo que puede contener errores y además puede también conducir a errores... **ETL** es la opción ya que está automatizada, de hecho la manera en que permite proceder a la construcción de los **procesos de integración** es simplemente arrastrando iconos (stages) que representan una función. Esta forma de diseño implica numerosos beneficios como: - Mejorar la arquitectura y reducir los costes de mantenimiento. - Reutilizar los perfiles profesionales y procedimientos. - Gestionar los Meta Datos. - Hacer foco en el negocio, en vez de programación y foco en interfaces. - Construir gestión dentro de las aplicaciones. - Ganar en seguridad. - Tener acceso a los sistemas de gestión y programación de eventos. - Disminuir notablemente el tiempo de desarrollo.   [![10 Claves para la tu estrategia corporativa de gestión de datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/848e1b15-7b8d-4eee-9ade-20459c89b780) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - 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