En este webinar dictado por uno de nuestros especialistas en ETL, le mostramos desde la perspectiva de negocio, los aspectos fundamentales a tener en cuenta en la implementación de una estrategia de ETL orientada a proyectos de BI y analítica.

1. Webinar
Importancia de una estrategia de ETL en Proyectos
de BI y Analítica
Carlos Moreno – Consultor BI
Yenny Delgado – Consultora BI
Carlos Marín – Socio Director Noviembre 22 de 2016

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Somos una empresa de servicios profesionales de consultoría enfocada en lograr que la tecnología
apoye y potencialice los procesos de negocio de nuestros clientes, orientándonos en su satisfacción a
través de servicios de calidad para enfrentar y resolver los retos a nivel operativo y estratégico de las
organizaciones. Nuestro portafolio de productos y servicios se enfoca en:
Resolvem
os sus
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de negocio
Analítica
Inteligenci
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negocios
Integramos la estrategia de su compañíaIntegramos la estrategia de su compañía
Quienes somos ?

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6. Nuestra oferta de valor

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Estrategia de ETL en
Proyectos de BI y Analítica
“Integración de Datos”

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¿Qué es un proceso de “ETL”?
ETL son las siglas en inglés de Extraer,
Transformar y Cargar (Extract, Transform and
Load). Es el proceso que permite a las
organizaciones mover datos desde múltiples
fuentes, reformatearlos, limpiarlos y llevarlos a
otra fuente de datos, en el contexto de BI a una
bodega de datos (data mart o data warehouse)
para analizarlos o en otro sistema de información
para apoyar un proceso de negocio.

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Pasos de un proceso de ETL
Extraer de múltiples fuentes como ERP, CRM,
sistemas de información que proveen archivos en
diferentes formatos (host, csv, XML).
Transformar en la estructura definida en la bodega y
considerar validaciones sobre reglas de negocio, técnicas
(duplicados, limpieza, integridad, nulos), normalización y
homogeneización, cambios de formato, así como procesos
de ordenación, filtrados, cruces y agregados.
Cargar en las estructuras de almacenamiento de la
bodega. Puede ser realizado en procesos batch y ser de
diferentes tipos: por lotes, por registro, totales, deltas
incrementales, entre otros.

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Evolución de los procesos de ETL
Es necesario hablar de integración de datos
(Data Integration) como evolución de los
procesos ETL. Aspectos tan importantes y
decisivos para un buen resultado a nivel de
sistema como la calidad o el perfil del dato, se
han incorporado a la definición de ETL.

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La limpieza de datos
Es muy recomendable definir la limpieza de datos como una fase específica del proceso de ETL, debido
a que esta actividad permite:
•Ahorrar tiempo
•Ganar en efectividad
•Unificar criterios
“Información consolidada, con datos correctos y con una visión única para
todos los usuarios”

12. Desafíos para los procesos de ETL
• Realizar un examen completo de la validez de los
datos (Data profiling / Data quality), identificando
las condiciones necesarias para que los datos puedan
ser tratados adecuadamente por las reglas de
transformación especificadas.
• Lograr que los datos extraídos asíncronamente de
orígenes heterogéneos, se integren finalmente en un
entorno homogéneo.
• Asegurar la escalabilidad durante su vida útil
(volúmen de datos vs tiempo de procesamiento)
“Un sistema ETL mal diseñado, puede provocar importantes problemas
operativos en el momento de analizar la información”
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Beneficios de los procesos ETL
• Contar con un repositorio central estandarizado de todos
los datos de la organización con sentido de negocio.
• Posibilita a la organización tomar decisiones
estratégicas, basadas en el análisis de los datos cargados
en bases actualizadas y estandarizadas.
• Integrar sistemas de información, dado que las
organizaciones crecen de forma orgánica y cada vez van
agregando más fuentes de datos .
• Poder tener una visión global de todos los datos
consolidados de la organización.

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Evolución de los procesos de ETL: entornos
Big Data
Problemática actual
•Datos fuente con volúmenes altos
•Frecuencia de actualización alta en origen
•Datos no estructurados
•Datos en diferentes ubicaciones ( Onpremise, Cloud)
Soluciones de las herramientas Big Data
•Evita problemas de rendimiento en el ETL, realizando transformaciones en post-procesos (offload)
•Mayores capacidades de mapeo de fuentes (tipos de datos complejos o no estructurados)
•Arquitectura escalable, se pueden acelerar los procesos ETL de forma sencilla
•Su capacidad de almacenamiento permite mantener datos al nivel de granularidad más bajo
•Nuevos tipos de datos (datos de redes sociales, blogs, foros, entre otros)

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Aspectos importantes: herramientas de ETL

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Caso de negocio
• ¿Hay alguna relación entre la cartera y el análisis de sentimientos en la gestión de cartera (call center)?
• ¿Cómo se ha comportado la cartera históricamente?
Problemática
•Cartera en SAP solo por día
•Fuente de datos no
relacionadas
•Se hacen llamadas de cobro
pero no se analizan
• Ejecución diaria consulta de cartera
• Datos no estructurados
• Los datos de llamadas se deben
procesar con aplicaciones de analítica
cognitiva
•Análisis de información de
cartera

17. Preguntas

18. Carlos Marín
Socio Director
carlos.marin@it-nova.co
Tel 57 3156483049
John Ferro
Socio Director
john.ferro@it-nova.co
Tel 57 3167412231
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