Permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y cargarlos en otra
base de datos (denominada data mart o data warehouse) con el objeto de analizarlos.
Objetivo: facilitar el movimiento de los datos y la transformación de los mismos
Extraer.
Transformar
Carga
Se envian los datos para su
creacion
Peticiones GET con la informacion a crear
Se depuran y formatean los datos
extraidos
Listas de clases depuradas y formateadas
Se extraen los datos y se almacenan en listas de clases
Listas de clases con informacion extraida
Procesos
Fase de Transformación
Aplica una serie de reglas de negocio o funciones
sobre los datos extraídos para convertirlos en
datos que serán cargados.
● Declarativas. ● Independientes. ●
Claras. ● Inteligibles. ● Con una
finalidad útil para el negocio
Proceso de Carga
Los datos procedentes de la fase anterior son cargados
en el sistema de destino. Dependiendo de los
requerimientos de la organización
Acumulación simple
Es la forma más sencilla y común
de llevar a cabo el proceso de
carga.
Rolling
Sería el más recomendable en los casos en
que se busque mantener varios niveles de
granularidad
Referencias:
Morales Y.(2012) Herramientas ETL. Bases de datos: recuperado de:
https://basesdatoscms.files.wordpress.com/2012/09/interacion-de-datos-y-almacenes-de-datos.pdf
N. D. Duque Méndez, E. J. Hernández Leal, Á. M. Pérez Zapata, A. F. Arroyave Tabares, D. A. Espinosa
(2016). Modelo para el proceso de extracción, transformación y carga en bodegas de datos. Una
aplicación con datos ambientales. Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 26 (2), pp. 95-109, DOI:
http://dx.doi.org/10.18359/rcin.1799