ETL (extraer, transformar y cargar) es uno de los procesos más importantes en el análisis de big data, y al mismo tiempo, puede ser uno de sus mayores cuellos de botella. (Para obtener más información sobre big data, consulte 5 cursos útiles de Big Data que puede tomar en línea).
La razón por la que ETL es tan importante es que la mayoría de los datos que recopila una empresa no están listos, en su forma cruda, para una solución analítica para digerir. Para que una solución de análisis cree ideas, los datos sin procesar deben extraerse de la aplicación donde reside actualmente, transformarse en un formato que pueda leer un programa de análisis y luego cargarse en el propio programa de análisis.
Este proceso es análogo a la cocción. Sus ingredientes crudos son sus datos crudos. Deben ser extraídos (comprados en una tienda), transformados (cocidos) y luego cargados (enchapados), antes de que puedan analizarse (probarse). La dificultad y el gasto pueden escalar de manera impredecible: es fácil preparar macarrones con queso para usted, pero es mucho más difícil crear un menú gourmet para 40 personas en una cena. No hace falta decir que un error en cualquier momento puede hacer que su comida no sea digerible.
