Los procesos ETL son los que se aplican dentro de las organizaciones con la finalidad de realizar extracciones, transformaciones y cargas de datos (extraction, transformation and load). Estos procesos son de alta importancia dentro de las estrategias de data quality, debido a que mediante ellos, las empresas pueden obtener datos para realizar adaptaciones e incorporaciones a las bases de datos que utilizarán para realizar análisis.
Para asegurar que los procesos ETL son fiables se pueden realizar diferentes pruebas de calidad de datos. A continuación, podrás aprender un poco más sobre la importancia de contar con procesos ETL fiables aplicando data quality en tu empresa y las principales pruebas de calidad de datos que debes realizar.
¿Por qué es importante contar con procesos ETL fiables?
Actualmente, las empresas se encuentran en una dinámica de alta exigencia en materia de gestión de datos. Por lo general, cuentan con sistemas que están permanentemente conectados a múltiples fuentes de datos que deben ser combinados, transformados y posteriormente a su verificación, tienen que ser incluidos a las bases de datos de la empresa.
Que los datos al ser almacenados cuenten con principios de calidad, depende en gran parte de la forma en la que son incluidos en las bases de datos. Si los procesos de ETL de tu empresa no son fiables, puedes tener inclusión de datos de baja calidad a tus bases de datos.
Los procesos ETL usan una serie de cálculos y transformaciones de datos de muy alta complejidad, de forma que el resultado de las operaciones logre satisfacer las exigencias o estándares de datos de la organización.
Estos procesos deben estar acompañados por algunas pruebas que permitan detectar problemas relacionados con la calidad de datos: Las pruebas de sintaxis y de referencia. Gracias a las pruebas de sintaxis, podemos encontrar datos “sucios”. Esta categorización engloba a los caracteres no válidos, que tienen ordenación incorrecta y otros casos puntuales.
A través de las pruebas de referencia se puede comprobar la integridad de los datos para poder advertir la inexistencia de registros en determinados campos
Cómo garantizar fiabilidad en los procesos ETL de tu empresa
Para garantizar la fiabilidad de los procesos de extracción, transformación y carga de datos de tu empresa se deben desarrollar algunas pruebas, como ya lo hemos mencionado. Pero para explicarlo con más detalle, es importante mencionar que estas pruebas se deben ocupar de la integridad, la limpieza de los datos y de entender si las reglas de transformación se adecuan a las necesidades de la empresa.
Integridad de los datos
Aunque pueda parecer obvio, el paso inicial de las pruebas para verificar la fiabilidad de los procesos ETL es verificar si todos los registros han sido cargados en el almacén de datos. En algunos casos este proceso es fácil, ya que es suficiente con revisar mediante un recuento de registros entre el origen y el destino. Pero, en estructuras de datos más complejas, se necesitan técnicas de modelados de datos que ayuden a mantener la información histórica y que adicionalmente permitan ejecutar cálculos complejos de forma ágil para obtener informes sobre los resultados agregados.
Adicionalmente, estas pruebas nos deben permitir comprobar la existencia de datos truncados antes de llegar al destino de los datos. También debemos poder validar la carga de valores únicos en el destino de los datos, ya que no deben existir registros duplicados. Por último, las pruebas de integridad de datos deben ayudarte a verificar que los datos del periodo correcto son los cargados.
Limpieza de datos
Uno de los principios de la calidad de datos es contar con los datos correctos y precisos. Por eso, en los procesos ETL es fundamental eliminar las columnas de datos innecesarias antes de canalizar los datos.
Eliminar los caracteres o texto no deseado, fusionar columnas de datos compatibles o que pertenezcan a un mismo tipo de información y todo aquel proceso que nos permita contar con datos de mejor calidad es indispensables para incrementar la fiabilidad de las acciones ETL de nuestra empresa.
Transformación de datos
Durante la transformación de datos en un proceso ETL, los valores de las columnas de los registros sufren modificaciones. Se crean columnas nuevas que deben ser validadas y documentadas. Cumplir con estas actividades es fundamental, ya que sin estas buenas prácticas se puede ver afectada la integridad de los datos.
En estos casos es necesario realizar comprobaciones sobre los formatos de los datos (expresiones numéricas y formatos de fechas), precisión de los valores en la fuente de datos y en la nueva tabla donde serán almacenados. Adicionalmente, debe verificarse que los datos tengan coherencias de campos a nivel de indicadores que permitan ser estudiados de forma correcta.
Sigue estas recomendaciones y agrega mayor fiabilidad a los procesos ETL de tu empresa aplicando estrategias de calidad de datos.
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