🎯 Objetivo:
Entender qué es ETL, por qué es fundamental en la gestión de datos y conocer las fases principales para preparar datos para análisis y almacenamiento.
🌟 ¿Qué es ETL?
ETL es un proceso en tres fases para mover y preparar datos:
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Extracción: obtener datos desde diversas fuentes (bases de datos, archivos, APIs).
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Transformación: limpiar, convertir y preparar datos para que sean útiles y consistentes.
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Carga: insertar los datos transformados en una base de datos destino o sistema de análisis.
🔄 Fases detalladas
| Fase | Descripción | Ejemplo práctico |
|---|---|---|
| Extracción | Leer datos desde una fuente (CSV, SQL, API) | Extraer ventas diarias desde ERP. |
| Transformación | Limpieza y conversión de formatos | Convertir fechas, eliminar duplicados. |
| Carga | Insertar datos limpios en destino final | Guardar datos en un Data Warehouse. |
⚙️ ¿Por qué ETL es importante?
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Los datos suelen estar dispersos y en formatos diferentes.
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Permite tener datos limpios, actualizados y listos para análisis.
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Facilita la integración entre sistemas diversos.
🛠️ Herramientas comunes para ETL
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Python: pandas, Airflow, Luigi
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Herramientas comerciales: Talend, Informatica, Microsoft SSIS
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Bases de datos: con funciones para importación y transformación
🧩 Ejemplo básico en Python con pandas
📝 Actividad práctica
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Busca un archivo CSV con datos reales o crea uno simple.
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Usa Python para extraer y transformar (limpiar) los datos.
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Carga los datos transformados en una base SQLite o similar.
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Explica qué transformaciones hiciste y por qué.
✅ Revisión rápida
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¿Cuáles son las tres fases de ETL?
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¿Por qué es importante la transformación?
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Menciona una herramienta para ETL en Python.