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Catalina Velasquez
ETL es un tipo de integración de datos que hace referencia a los tres pasos (extraer, transformar, cargar) que se utilizan para mezclar datos de múltiples fuentes. Se utiliza a menudo para construir un almacén de datos. Durante este proceso, los datos se toman (extraen) de un sistema de origen, se convierten (transforman) en un formato que se puede almacenar y se almacenan (cargan) en un data warehouse u otro sistema. Extraer, cargar, transformar (ELT) es un enfoque alterno pero relacionado diseñado para canalizar el procesamiento a la base de datos para mejorar el desempeño.
• Cuando se utiliza con un almacén de datos empresarial (datos en reposo), ETL provee profundo contenido histórico para la empresa.
• Proporcionando una vista consolidada, ETL facilita a los usuarios de negocios analizar y generar reportes sobre datos relevantes para sus iniciativas.
• ETL puede mejorar la productividad de los profesionales de los datos porque codifica y reutiliza procesos que mueven datos sin requerir habilidades técnicas para escribir código o scripts.
• ETL ha evolucionado para satisfacer requisitos de integración emergentes para cosas como los datos transmitidos por streaming.
• Las organizaciones necesitan ETL y ELT para conjuntar datos, mantener la precisión y proporcionar el recurso de auditoría que suele requerirse en los almacenes, reportes y análisis de datos.
El término Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés) hace referencia al uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa.
El modelo de madurez de inteligencia empresarial es una escala de cinco niveles que le indica qué tan madura es su estrategia de datos y análisis. En realidad, existen múltiples modelos de madurez de inteligencia empresarial (cuento al menos ocho), pero uno de los mejores modelos es el de Gartner .
Aunque ambos son términos que se usan conjuntamente es importante tener en cuenta que no son lo mismo y es importante no confundirlos. Mientras que el Big Data está diseñado para capturar y almacenar datos de gran volumen, las herramientas de Business Intelligence son las encargadas de llevar a cabo el análisis de toda esta cantidad de información, siguiendo unos patrones predictivos de comportamiento, basados en los datos.
1. ETL es un proceso que organiza los flujos de datos entre diferentes sistemas en una organización.
2. ETL aporta metodos y herramientas necesarias para movilizar los datos desde multiples fuentes a un almacen de datos, para transformarlos, limpiarlos y cargarlos en otra Base de datos.
- Nebi.co, (s.f) ¿Por qué debes conocer el nivel de madurez de tu empresa?,NEBI.http://www.nebi.co/bi/por-que-debes-conocer-el-nivel-de-madurez-del-business-intelligence-de-tu-empresa/#:~:text=El%20modelo%20de%20madurez%20del%20Business%20Intelligence%2C%20es%20la%20forma,proceso%20de%20toma%20de%20decisiones.
- PowerData,(2022) Big Business: la conjunción perfecta entre Big Data y Business Intelligence https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/big-data-y-business-intelligence-motor-de-negocios-inteligentes#:~:text=Mientras%20que%20el%20Big%20Data,comportamiento%2C%20basados%20en%20los%20datos.
- SAS, (s.f) ETL ¿Qué es y por qué es importante? SAS https://www.sas.com/es_co/insights/data-management/what-is-etl.html