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title: La nueva cara de los procesos ETL
description: Descubre los desafíos que big data plantea a los procesos ETL y cuál es su alternativa de futuro.
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[Blog de Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics)

# [La nueva cara de los procesos ETL](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-nueva-cara-de-los-procesos-etl)

 Escrito por [Logicalis](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/author/logicalis) | 13/05/15 6:00

Los **procesos ETL** han sido siempre una parte importante, aunque lamentablemente poco reconocida, del mundo del almacenamiento de datos. Parece imposible concebir un data warehouse sin pensar en los **procesos ETL.** Pero hay varias razones por las que su papel es más relevante y más difícil en estos días, motivos que exceden los desafíos que las migraciones de datos planteaban hasta ahora.

Créditos fotográficos: istock [revelpix](http://www.istockphoto.com/photo/data-screen-22872180?st=a796e42)

1. Heterogeneidad de orígenes de datos.  
2. Multiplicidad de tipos de datos.  
3. Requisitos de integración más exigentes que nunca.

Se requieren formas muy complejas y nuevas de transformación de datos para lograr la utilidad perseguida, aunque el cambio a nivel de volumen también es reseñable. Es tal la transformación, que los **procesos ETL** tradicionales pueden no servir ya que, en muchos casos, se precisa de un trabajo de procesamiento en profundidad de forma previa; por ejemplo, las fuentes orientadas a texto requieren del procesamiento del lenguaje por adelantado, para poder crear un significado estructurado que se pueda utilizar posteriormente en el análisis.  
 

## Procesos ETL: el futuro está aquí

 Las formas de **procesos ETL** más antiguas todavía funcionan con los datos estructurados para los que fueron diseñados para trabajar y todavía alimentan los almacenes de datos que son utilizados por cientos, si no miles, de usuarios cada día. También continúan agregando valor a los datos de la organización así que, ¿por qué prescindir de ellos a pesar de las dificultades?  
Después de todo, los **procesos ETL** permiten, entre otras cosas:

- Disponer de datos históricos donde se necesitan y cuando hacen falta.
- Asegurar la consistencia de datos en todas las fuentes, al ser compatibles con operaciones complejas de calidad de datos.

Puede ser que departamentos como el de marketing o el comercial prioricen la agilidad, sin embargo, en otras áreas de la empresa, como la de finanzas o contabilidad es preciso estar absolutamente seguro de la veracidad de datos antes de utilizarlos para el reporting y la toma de decisiones. Por eso, en vez de deshacerse de los **procesos ETL,** las organizaciones están optando por mejorar sus capacidades con otras tecnologías, como la virtualización de datos, que les ayuda a superar sus limitaciones en relación con los nuevos formatos y tipos de datos y la variedad de sus fuentes de origen.  
La virtualización de datos es el complemento idóneo de los **procesos ETL** al permitir conectarse a cualquier fuente de datos, interna o externa, estructurada o no estructurada; integrando sus datos para aportar diferentes perspectivas de sus variables, y exponiendo los distintos puntos de vista como servicios de datos.

 

**Post relacionados:**

- [**Información no estructurada: lo que nos enseñan los datos**](http://www.lantares.com/blog/informacion-no-estructurada-lo-que-nos-ensenan-los-datos)
- [**Data Quality: la calidad de datos en el Social Media Analytics**](http://www.lantares.com/blog/data-quality-la-calidad-de-datos-en-el-social-media-analytics)
- [**Inteligencia empresarial y social media analytics: quién es quién**](http://www.lantares.com/blog/inteligencia-empresarial-y-social-media-analytics-quien-es-quien)

 

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