El volumen cada vez mayor de datos disponibles brinda a su empresa oportunidades ilimitadas para tomar mejores decisiones y mejorar resultados. Sin embargo, ¿cómo puede partir de lo que sabe sobre su negocio, sus clientes y competidores y hacerlo más accesible para todos los integrantes de su empresa? La respuesta es la transformación de datos.

Definición de transformación de datos

La transformación de datos es el proceso de conversión de datos de un formato a otro, normalmente del formato de un sistema fuente al exigido por el sistema de destino. La transformación de datos es un componente de la mayoría de tareas de integración y gestión de datos, como por ejemplo el data wrangling o el almacenamiento de datos.

La transformación de datos, que constituye un paso del proceso de ELT/ETL, puede describirse como “simple” o “compleja”, según el tipo de cambios que exijan los datos antes de entregarse a su destino final. El proceso de transformación de datos puede automatizarse, administrarse manualmente o completarse combinando ambas opciones.

Hoy en día la realidad de los big data conlleva que la transformación de datos cobre una mayor importancia para las empresas en comparación con épocas anteriores. Cada vez son más los programas, aplicaciones y dispositivos que producen continuamente volúmenes ingentes de datos. Y con la llegada continua de datos tan dispares procedentes de fuentes diversas, la compatibilidad de los datos siempre está en riesgo. De ahí la importancia del proceso de transformación de datos: permite a las empresas y las organizaciones convertir datos desde cualquier fuente a un formato que pueda integrarse, almacenarse, analizarse y, en última instancia, extraerse para obtener una business intelligence operativa.

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Cómo funciona la transformación de datos

El objetivo del proceso de transformación pasa por extraer datos de una fuente, convertirlos a un formato explotable y hacerlos llegar a un destino. Todo este proceso se conoce por la sigla ETL (extraer, transformar, cargar). Durante la fase de extracción, los datos se identifican y extraen de ubicaciones o fuentes muy distintas y se introducen en un único repositorio.

Los datos extraídos de la ubicación de origen suelen estar sin tratar y, por lo tanto, no se pueden utilizar en su formato original. Para superar este obstáculo, deben transformarse los datos. Este es el paso del proceso de ETL que añade más valor a sus datos, al permitir su extracción para generar business intelligence. Durante la transformación se toman una serie de pasos para convertirlos al formato deseado. En determinados casos, esos datos deben limpiarse primero para transformarlos después. La limpieza de datos los prepara para la transformación resolviendo incoherencias o lagunas de valores. Una vez limpios los datos, se producen las siguientes fases del proceso de transformación:

  1. Descubrimiento de datos. El primer paso de la transformación consiste en identificar y comprender los datos en su formato original. Esto suele realizarse con la ayuda de una herramienta de creación de perfiles de datos. Es una etapa que permite decidir qué acciones son necesarias para lograr el formato deseado de los datos.
  2. Mapeo de datos. Durante esta fase, se planifica el proceso de transformación en sí.
  3. Generación de código. Para finalizar el proceso de transformación, debe crearse un código para ejecutar la tarea de transformación. Muchas veces estos códigos se generan mediante una herramienta o una plataforma de transformación de datos.
  4. Ejecución del código. El proceso de transformación de datos que se ha planificado y programado ahora se pone en marcha y los datos se convierten al formato deseado.
  5. Revisión. Los datos transformados se verifican para garantizar que se hayan formateado correctamente.

Además de estos pasos básicos, pueden realizarse otras operaciones según el caso. Por ejemplo:

  • Filtrado (p. ej., seleccionar tan solo determinadas columnas que cargar).
  • Enriquecimiento (p. ej., Nombre completo a Nombre de pila, Segundo nombre, Apellido).
  • Dividir una columna en varias o al revés.
  • Combinar datos de distintas fuentes.
  • Eliminar datos duplicados.

Una vez transformados, los datos están listos para cargarse en su destino final para darles rendimiento.

Por último, es importante mencionar que no todos los datos necesitan ser transformados. En algunos casos, los datos de la fuente ya presentan un formato explotable. Es lo que se denominan datos de «traslado directo» o de «transferencia».

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Ventajas de la transformación de datos

Tanto si se trata de información sobre conducta de clientes, procesos internos, cadenas de suministro o incluso el tiempo, las empresas y las organizaciones de todos los sectores entienden que los datos pueden llegar a aumentar la eficacia y generar ingresos. En este sentido el reto es asegurar que pueda darse un uso a todos los datos que se recaben. Al emplear un proceso de transformación de datos, las empresas pueden cosechar inmensas ventajas con sus datos, como por ejemplo:

  • Obtener el valor máximo de sus datos: Forrester afirma que entre un 60 % y un 73 % de todos los datos jamás se analizan a efectos de business intelligence. Las herramientas de transformación de datos ayudan a las empresas a normalizar sus datos con el fin de mejorar la accesibilidad y la usabilidad.
  • Gestionar datos de manera más eficaz: Como se generan datos de un número cada vez mayor de fuentes, las incongruencias de los metadatos pueden plantear una dificultad a la hora de organizar y comprender los datos. La transformación de datos refina los metadatos para facilitar la organización y comprensión de todo lo que contenga su conjunto de datos.
  • Realizar búsquedas más rápidas: Los datos transformados se normalizan y almacenan en una ubicación de origen, de donde pueden extraerse rápida y fácilmente.
  • Mejorar la calidad de datos: La calidad de datos se está convirtiendo en un ámbito preocupante para las organizaciones debido a los riesgos y los costes que entraña el uso de datos ineficaces para obtener business intelligence. El proceso de transformación de datos puede reducir o eliminar los problemas de calidad, como las incongruencias o las lagunas.

La transformación de datos en acción

Las empresas y organizaciones de todos los sectores tienen necesidades en materia de transformación de datos. Tanto si se trata de una empresa de comercio electrónico que tiene que gestionar millones de transacciones en centenares de países, como si es una ONG que necesita combinar datos de donantes de un sinfín de procedencias, las herramientas de transformación de datos eliminan los obstáculos a la productividad y proporcionan una perspectiva de alto nivel de los datos en los que han invertido.

  • RingCentral ofrece soluciones cloud de telecomunicaciones, mensajería y colaboración a pymes y clientes corporativos. Con más de 100 sistemas distintos en uso, los procesos de flujo y normalización de datos resultan de importancia crítica para su éxito. Al utilizar una solución de integración de datos que incorpora ETL, RingCentral ha automatizado los principales procesos de RR. HH. para que sus empleados puedan dedicar más tiempo a la estrategia y menos a las tareas administrativas.
  • La ONG Save the Children UK protege y salva vidas preparándose y reaccionando ante catástrofes naturales y crisis humanitarias. Para cumplir sus objetivos, la organización debe gestionar eficazmente ingentes volúmenes de datos relativos a los donantes, los voluntarios y las iniciativas de cumplimiento legal. El empleo de una plataforma de gestión de datos permite a Save the Children integrar datos de distintas fuentes de CRM para crear bases de datos unificadas que les ayudan a encontrar la información que necesitan rápidamente.
  • Johnson Controls, una empresa internacional de tecnología y fabricación, depende de 200 sistemas de ERP y CRM para administrar sus operaciones por todo el mundo. Y, con 120 000 empleados, y clientes en más de 150 países de todo el planeta, es un requisito sine qua non disponer de un acceso rápido a datos operativos. Johnson Controls utiliza una exhaustiva plataforma de gestión de datos para consolidar y racionalizar procesos de datos en toda su operativa.

Herramientas de transformación de datos

Resulta tentador utilizar programación manual para desplegar funciones de transformación de datos, pero a menudo es más rentable y eficiente hacer uso de una herramienta o una plataforma de transformación de datos. La programación manual aumenta las oportunidades de cometer errores y no resulta fácil de reproducir. Muchas veces los códigos deben reescribirse cada vez que tiene lugar el proceso. Por ello los costes de programar manualmente suelen ser mucho más elevados que los de poner en marcha una herramienta de ETL.

Las herramientas de ETL presentan otras ventajas que van más allá del ahorro. Son capaces de generar representaciones visuales de un flujo de datos para que sean más fáciles de entender y las herramientas de ETL suelen incorporar funcionalidades de paralelización, seguimiento y tolerancia a fallos. Por último, el código personalizado inhibe el escalado y la innovación, puesto que las habilidades necesarias para trabajar con integraciones a medida no suelen ser fáciles de encontrar. Cualquier ahorro inicial que se logre programando manualmente suele perderse por el aumento considerable de los costes de mantenimiento y la incapacidad de escalar.

Al plantearse opciones de transformación de datos, también es importante ser conscientes de que los actuales entornos híbridos de tratamiento de datos son mucho más complejos que antes. Los servidores convencionales están vinculados a plataformas de analítica de big data y cada vez hay más datos tanto en entornos locales como en cloud. A su vez, se depende cada vez más de un número creciente de ofertas «como servicio» a la hora de administrar un gran abanico de activos de datos. Las herramientas de ETL suelen incluir los conectores necesarios para migrar datos desde todas estas fuentes.

Por último, las herramientas de ETL están diseñadas para optimizar cada fase del proceso de ETL, lo que reduce la cantidad de tiempo que se tarda en convertir datos sin tratar en información útil para la empresa.

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Preparados, listos… ¡a transformar!

La transformación de datos permite a las organizaciones convertir datos de distintas procedencias y formatos en información explotable. Esto se logra unificando los procesos que refinan, normalizan y consolidan esta amplia tipología de datos.

Talend Open Studio for Data Integration ofrece una única plataforma con el fin de extraer, transformar y cargar sus datos, sea cual sea su formato o lugar de almacenamiento. Las herramientas gráficas de arrastrar y soltar y una amplia gama de componentes y conectores facilitan la puesta en marcha y ejecución rápida de sus tareas de ETL/ELT. Descárguelo hoy mismo.