¿Qué es Zero-ETL?
Zero-ETL es un tipo de integración que no depende de los procesos de ETL tradicionales, lo que permite analizar los datos en tiempo real
¿Qué es cero-ETL?
Zero-ETL (extracción, transformación y carga) elimina la necesidad de procesos de ETL tradicionales y costosos al permitir que los datos se transfieran y analicen sin problemas entre sistemas en tiempo real. Permite realizar consultas directas entre plataformas sin depender de complejos canales de datos y almacenamiento intermedio.
Continúa leyendo este recurso para obtener más información sobre cómo funciona zero-ETL, sus componentes y funciones, y cómo se compara con los métodos de ETL tradicionales. También aprenderás sobre los beneficios y los casos de uso de zero-ETL. Además, encontrarás una lista de herramientas que permiten implementar zero-ETL.
Cómo funciona cero-ETL
Imagina una plataforma de comercio electrónico que utiliza una base de datos en la nube (por ejemplo, Couchbase Capella™) para datos transaccionales y un almacén de datos en la nube (por ejemplo, Amazon Redshift) para análisis. Así es como fluye la información con zero-ETL:
Ocurre una transacción de usuario
Un cliente compra un artículo en la plataforma de comercio electrónico. Esta acción genera un registro de transacción en la base de datos operacional (Couchbase Capella).
Sincronización automática
Sin el ETL tradicional, la base de datos operacional automáticamente replica estos datos de transacciones al almacén de datos en la nube (Amazon Redshift) casi en tiempo real a través de Kafka Connect. Esto ocurre a través de una integración nativa proporcionada por el servicio en la nube (por ejemplo, la integración zero-ETL de Couchbase Capella con Kafka).
Compatibilidad de datos
Los datos llegan al almacén sin requerir transformaciones complejas, ya que los sistemas están configurados para compartir formatos compatibles (p. ej., almacenamiento en columnas o JSONCualquier transformación ligera requerida, como el cambio de nombre de las columnas, se maneja en línea.
Disponibilidad instantánea para análisis
Tan pronto como los datos llegan al almacén, están disponibles para consultas, análisis e informes. Los analistas pueden acceder inmediatamente a paneles actualizados o ejecutar consultas ad hoc utilizando herramientas como Tableau o Microsoft Power BI.
Este flujo de datos sin interrupciones desde el sistema de origen hasta el sistema de destino elimina la necesidad de trabajos ETL por lotes, reduce la latencia y simplifica el mantenimiento, lo que convierte a zero-ETL en un enfoque potente para los ecosistemas de datos modernos.
Componentes de cero-ETL
Zero-ETL se basa en una combinación de tecnologías y enfoques para optimizar la integración de datos sin los procesos ETL tradicionales. Estos son los componentes clave:
Sistemas de origen
Los sistemas de origen incluyen aplicaciones, sistemas transaccionales y bases de datos operativas. Ejemplos son Couchbase Capella, Microsoft SQL Server, Amazon Aurora y MongoDB Atlas. Los sistemas de origen producen datos y proporcionan mecanismos (como flujos de eventos o captura de datos modificados) para sincronizando datos en tiempo real.
Captura de datos modificados (CDC) y transmisión de datos
CDC y la transmisión de datos identifican y registran los cambios en el sistema de origen, como eliminaciones, actualizaciones e inserciones, en tiempo real.
CDC captura los cambios incrementales en una base de datos y los reenvía al sistema de destino. Ejemplos de herramientas que facilitan el proceso de CDC incluyen Kafka Connect, Debezium y el Servicio de Migración de Bases de Datos (DMS) de Amazon Web Services (AWS), que incluye funciones propietarias de CDC.
Los mecanismos de transmisión de datos garantizan que los datos se entreguen en tiempo real a medida que cambian. Ejemplos de herramientas de transmisión de datos incluyen Apache Kafka y Amazon Kinesis.
Sistemas de destino
Los sistemas de destino, como los almacenes de datos, las plataformas de análisis y las bases de datos, reciben y almacenan datos para su uso posterior. Algunos ejemplos son Amazon Redshift, Snowflake y Google Cloud BigQuery. Los sistemas de destino consumen datos directamente sin requerir transformaciones significativas de preprocesamiento.
Herramientas y conectores de integración en tiempo real
Las herramientas de integración y los conectores en tiempo real actúan como intermediarios (middleware), facilitando el flujo directo de datos entre los sistemas de origen y destino. Estos suelen estar integrados en los ecosistemas modernos en la nube. Ejemplos de herramientas de integración nativas incluyen:
- Integración zero-ETL de Amazon Aurora con Amazon Redshift
- Servicio de transferencia de datos de BigQuery
- Kafka Connect para transmitir datos directamente a almacenes de datos
Las herramientas de integración en tiempo real y los conectores manejan de manera eficiente el movimiento de datos sin requerir canales de ETL separados.
Formato de datos y compatibilidad
Zero-ETL se basa en formatos de datos estandarizados o compatibles para minimizar la necesidad de transformaciones y garantizar una integración fluida. Ejemplos de formatos incluyen:
- Formatos estructurados: Apache Parquet, Apache Avro y valores separados por comas (CSV)
- Semiestructurado formatos JSON (JavaScript Object Notation) y XML (Extensible Markup Language)
- Formatos binarios: Protocol Buffers (Protobuf) y MessagePack
Motores de consultas en tiempo real
Los motores y herramientas de consultas en tiempo real permiten analizar los datos directamente en el sistema de destino sin necesidad de pasos intermedios. Los ejemplos incluyen Amazon Athena y herramientas de inteligencia empresarial (BI) como Tableau o Power BI. Estas herramientas permiten realizar consultas en tiempo real de los datos integrados, evitando la necesidad de flujos de trabajo de preparación de datos.
ETL tradicional vs. zero-ETL
La siguiente tabla destaca las diferencias clave entre los dos enfoques en cuanto a complejidad, infraestructura, costo y otros aspectos.
| Aspecto | ETL tradicional | Zero-ETL |
|---|---|---|
| Proceso | Extraer datos, transformarlos en el área de staging, cargarlos en el sistema de destino | La sincronización directa de datos entre sistemas ocurre en tiempo real |
| Latencia | El procesamiento por lotes causa retrasos | Actualizaciones casi en tiempo real o instantáneas |
| Complejidad | Involucra múltiples etapas y herramientas, lo que aumenta la complejidad | Simplifica la integración con menos pasos y herramientas |
| Infraestructura | Requiere herramientas e infraestructura de ETL separadas para las canalizaciones | A menudo integrado en plataformas o API modernas en la nube |
| Disponibilidad de datos | Los datos solo están disponibles después de que finalizan los trabajos de ETL | Los datos se actualizan continuamente y siempre están disponibles |
| Transformación | Las transformaciones se gestionan en las herramientas de ensayo o ETL | Durante la sincronización se producen transformaciones en línea o mínimas |
| Idoneidad del caso de uso | Ideal para operaciones por lotes a gran escala | Ideal para análisis en tiempo real y casos de uso operativos |
| Coste | Mayor debido a los requisitos de mantenimiento de herramientas, computación y almacenamiento | Más bajo, ya que reduce el mantenimiento de la tubería y el uso de recursos |
| Escalabilidad | Es difícil de escalar con la creciente cantidad de fuentes de datos | Fácilmente escalable con infraestructura en la nube moderna |
Beneficios de cero-ETL
Zero-ETL ofrece una serie de ventajas que mejoran significativamente los procesos de integración de datos y la toma de decisiones. Estas incluyen:
- Tiempo acelerado hasta la obtención de información: Zero-ETL acelera el tiempo hasta la información (TTI) al permitir la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real o casi real, minimizar los pasos de transformación y reducir significativamente la latencia de los datos.
- Mejora de la calidad de los datos: Zero-ETL mejora la calidad de los datos al automatizar la validación de datos y minimizar la intervención manual para reducir el error humano y las inconsistencias en los datos.
- Mayor agilidad y escalabilidad: Zero-ETL ofrece flexibilidad y escalabilidad al permitir una fácil integración de nuevas fuentes de datos sin cambios significativos en el flujo de datos.
- Costos operativos reducidos: Zero-ETL reduce los costos operativos al minimizar la necesidad de costosos almacenes de datos y servidores ETL y automatizar los procesos de integración de datos para reducir la participación de ingenieros y analistas de datos.
Desafíos de ETL (y cómo el enfoque de cero ETL los resuelve)
Los procesos de ETL tradicionales, aunque fundamentales, traen consigo una buena cantidad de dolores de cabeza con los que las empresas batallan. Aquí hay una mirada más cercana a algunos desafíos comunes y cómo cero-ETL simplifica las cosas:
Los trabajos ETL consumen mucho tiempo y son lentos
Los trabajos de ETL suelen ejecutarse según un horario, ya sea todas las noches o cada hora, lo que significa que siempre hay un retraso entre el momento en que se crean los datos y el momento en que están listos para su uso. En entornos de rápido movimiento, este desfase resulta frustrante y potencialmente costoso.
Zero-ETL permite la sincronización de datos en tiempo real, por lo que los datos fluyen instantáneamente de un sistema a otro. Con zero-ETL, no es necesario esperar a que se completen los trabajos por lotes.
Los pipelines de ETL son complejos
Los canales ETL involucran múltiples pasos: extraer datos de las fuentes, transformarlos para que se ajusten al esquema de destino y cargarlos en el sistema de destino. Administrar y solucionar problemas en estos canales puede sentirse como hacer malabarismos con una docena de platos giratorios.
Zero-ETL simplifica el proceso al eliminar la necesidad de pasos separados de extracción y transformación. Las herramientas modernas gestionan el movimiento directo de datos, eliminando la complejidad.
Los pipelines de ETL requieren mucho mantenimiento
Las canalizaciones ETL son frágiles. Cada vez que cambian tus fuentes de datos o esquemas, tu proceso ETL también requiere actualizaciones. Esto genera un mantenimiento constante, lo que consume el tiempo de tu equipo que podría dedicarse a tareas de mayor prioridad.
Zero-ETL aprovecha integraciones nativas entre sistemas o API que se adaptan más fácilmente a los cambios. Las integraciones nativas ayudan a reducir el trabajo manual necesario para mantener los canales de datos en funcionamiento.
Casos de uso para zero-ETL
Zero-ETL no es solo una teoría; resuelve problemas reales en escenarios donde las canalizaciones de datos tradicionales se quedan cortas. Aquí hay algunos casos de uso práctico para zero-ETL.
Analítica en tiempo real para comercio electrónico
En el mundo de las compras en línea, las empresas necesitan información en tiempo real. Por ejemplo, rastrear el comportamiento del cliente o los niveles de inventario en tiempo real puede hacer o deshacer una venta.
Con zero-ETL, los datos fluyen directamente desde la base de datos operacional hasta la plataforma de análisis, lo que garantiza que los paneles siempre transmitan datos precisos. Puede detectar tendencias o escasez de inventario de inmediato en lugar de esperar a que se completen los trabajos de ETL nocturnos.
Detección de fraudes en la banca
Sistemas de prevención de fraude debe analizar las transacciones a medida que ocurren. Un retraso en la identificación de actividades sospechosas podría provocar pérdidas financieras o daños a la reputación.
Zero-ETL ayuda con la sincronización en tiempo real entre las bases de datos de transacciones y los sistemas de monitoreo, por lo que el fraude potencial se puede marcar y detener en cuestión de segundos.
Experiencias de cliente personalizadas
Las plataformas de streaming, las redes sociales y las aplicaciones minoristas prosperan porque son capaces de adaptar el contenido y las recomendaciones a los usuarios individuales en tiempo real.
Con zero-ETL, los datos de los clientes fluyen de forma continua hacia los sistemas de análisis, lo que permite personalización instantánea. Esto permite a los servicios de streaming recomendar programas basándose en lo que un usuario acaba de terminar de ver sin demora.
Herramientas de cero ETL
Las herramientas de cero ETL simplifican y automatizan el movimiento de datos en tiempo real entre sistemas. Estas herramientas suelen depender de integraciones nativas, arquitecturas orientadas a eventos y una infraestructura moderna en la nube para permitir una sincronización de datos fluida. Aquí presentamos un vistazo a algunas potentes herramientas y plataformas de cero ETL:
- Analítica de Couchbase Couchbase servicio de análisis elimina las complejidades de ETL al unificar los almacenes de datos operativos y analíticos en una sola plataforma, lo que permite cero ETL, reduce costos y mejora el TTI.
- Integración cero-ETL de Amazon Aurora con Amazon Redshift: AWS ofrece integración nativa de cero ETL entre Aurora (una base de datos relacional) y Redshift (un almacén de datos). Los cambios en Aurora se transmiten automáticamente a Redshift para su análisis.
- BigQuery Data Transfer Service Este servicio administrado de Google permite la transferencia de datos nativa desde fuentes como Google Cloud Storage, Google Ads y otros servicios de Google directamente a BigQuery.
Puntos clave y recursos
Al comparar zero-ETL con el ETL tradicional, queda claro que cada enfoque tiene sus puntos fuertes; sin embargo, uno está transformando la forma en que las empresas piensan sobre la integración de datos. Si bien el ETL tradicional nos sirvió bien en el pasado, zero-ETL ofrece ventajas significativas para las empresas que buscan simplificar sus operaciones y obtener información más rápida a partir de sus datos.
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