Los datos de varias fuentes se combinan en un único almacén de datos consistente mediante la técnica de integración de datos conocida como ETL, o extract, transform, and load. Este almacén de datos consistente se carga luego en un data warehouse u otro sistema de destino. Como método para integrar y cargar datos para su computación y análisis, ETL fue presentado inicialmente. Con el tiempo, se convirtió en la técnica principal para procesar datos en proyectos de data warehousing. Sobre la base que proporciona ETL, se construyen flujos de trabajo en analítica de datos y machine learning. ETL puede manejar análisis más avanzados que podrían mejorar las operaciones de back-end o las experiencias de los usuarios finales. Limpia y organiza los datos utilizando un conjunto de reglas de negocio para satisfacer requisitos específicos de inteligencia empresarial, como informes mensuales. ETL es frecuentemente utilizado por una empresa para extraer información de sistemas antiguos, depurar los datos para aumentar su uniformidad y calidad, e insertar los datos en la base de datos deseada.
¿Qué es ETL (Extract, Transform, Load)?