Las mejores estrategias para migrar datos a un dwh

La migración de datos se ha convertido en un proceso vital para las empresas que buscan evolucionar sus capacidades analíticas a través de un datawarehouse. Trasladar información de un lugar a otro es un desafío que abarca desde la extracción inicial hasta el continuo monitoreo y optimización. 

Es por ello que en este artículo te vamos a enseñar los fundamentos de la migración de datos y los pasos esenciales para llevar a cabo una transición exitosa, de la mano de nuestro querido Data Engineer, Faustino Correa.

Beneficios de la migración de datos a un dwh

1. Consolidar datos en un único lugar para disponibilizarlos y transformarlos en la  “fuente de la verdad”.

2. Apoyo en la toma de decisiones, facilitando el cruce y visualización de  datos de sistemas transaccionales en un mismo lugar.

3. Automatización de procesos manuales de obtención de información. 

4. Mejora de rendimiento y escalabilidad, permitiendo a cientos de usuarios interactuar con datos al mismo tiempo.

Tipos de migración de datos

Existen varios tipos de migración de datos y la elección del adecuado dependerá mucho de los requisitos y objetivos específicos de esta. Los tipos más comunes son:

1. ETL (Extract, Transform, Load): piensa en esto como una "cocina mágica" para datos. Primero, se sacan los datos de las fuentes, como si fueran ingredientes frescos; luego, antes de ponerlos en el refrigerador (o sea, en el datawarehouse), se cocinan y sazonan un poco, es decir, se transforman. 

Esto es ideal cuando necesitas mezclar datos de varios lugares y hacer cambios complicados en ellos. Pero tiene sus problemas: si cambias la receta (las lógicas de negocio), necesitas un chef especializado (un Data Engineer) para hacerlo, y si ya guardaste algunos ingredientes en la nevera (datos históricos), puede ser un problema volver atrás.

2.ELT (Extract, Load, Transform): este proceso, en cambio, es como poner tus ingredientes en la nevera primero, sin cocinarlos. Luego, cuando estás listo para preparar la comida (hacer las transformaciones), los sacas y cocinas como quieras. 

Esto es genial cuando necesitas cargar datos rápidamente y hacer los cambios después. Es como una cocina moderna donde puedes cambiar la receta en cualquier momento sin tocar los ingredientes guardados (además, es más fácil de entender, incluso para los que no son expertos técnicos).

Esta es la opción que usamos en Datalized y es especialmente útil en entornos de negocios cambiantes y en escenarios Big Data y almacenamiento en la nube, ya que evita tener que hacer cargas históricas masivas cada vez que cambia la receta.

La elección entre ETL y ELT dependerá de factores como la velocidad de carga, la complejidad de las transformaciones, la arquitectura de datos y las necesidades específicas del proyecto de migración de datos. Recuerda que cada enfoque tiene sus propias ventajas y desafíos.

Tips para migrar los datos

1. Preparación y planificación: la base del éxito

Antes de embarcarse en el proceso de migración de datos, la preparación y la planificación cuidadosas son esenciales. Aquí están los aspectos clave que tienes que considerar:

A)Definir requisitos y objetivos de datos

Comienza por comprender claramente qué datos necesitas. Define los objetivos de tu negocio y las preguntas específicas que buscas responder con tus datos. No tener claras las preguntas puede ser una señal de usar el método ELT.

B) Elegir el datawarehouse adecuado

Selecciona una plataforma que se ajuste a tus necesidades y presupuesto. Puedes comenzar con un motor de BD como Postgresql (si tienes pocos datos) y si por el contrario tienes mucha data y muchos usuarios concurrentes, puedes usar herramientas como Google BigQuery o Amazon Redshift.

C) Modelado de datos: construyendo el plan

Es un proceso crucial que implica la organización y estructuración de los datos para facilitar su almacenamiento y consulta de manera eficiente. El objetivo principal es proporcionar una estructura lógica que permita a los usuarios de la empresa comprender y acceder a los datos de una manera que respalde las necesidades de análisis y generación de informes.

D) Seguridad de los datos: proteger los datos del cliente es fundamental. Es importante asegurar que los datos estén encriptados durante la transferencia (flujo de datos), y en el datawarehouse. Por ejemplo, no es necesario que traigas el teléfono de un cliente, dado que no sirve para procesos analíticos.

2. Extracción y transformación de datos

A) Crea un ETL: imagina el ETL (Extract, Transform, Load) como un súper recolector de datos. Toma información de diferentes lugares como bases de datos, sistemas CRM, APIs externas, incluso archivos de Excel. 

Para hacer esto, puedes usar herramientas hermosas como Airflow + Python o Pentaho Data Integration (Community Edition!), que hacen que el proceso sea más fácil de manejar.

B) Automatización: aquí la clave es hacer las cosas sin esfuerzo. Configura tu ETL para que se ejecute automáticamente en un horario fijo, ya sea una vez al día o una vez a la semana, dependiendo de lo que necesite tu negocio. 

De esta manera, siempre tendrás datos frescos en tu datawarehouse (soooo fresh!).

C) Aseguramiento de la calidad de datos: nadie quiere datos defectuosos. Para asegurarte de que tus datos sean confiables, necesitas poner algunos “guardianes” en acción. 

Estos guardianes, en forma de pruebas, identificarán y arreglarán cosas como datos faltantes, registros duplicados y otros problemillas. Herramientas como Great Expectations pueden ayudarte con esto.

D) Optimización de escalabilidad y rendimiento: piensa en tu datawarehouse como un clóset bien organizado. Usa índices y llaves de ordenación para que tus datos se almacenen de manera eficiente (esto hará que tus consultas sean más rápidas y efectivas). 

Así que dale ese toque de optimización para que todo funcione de maravilla.

3. Documentación y buenas prácticas: garantizar fiabilidad y responsabilidad

A) Documentación: la documentación es como el manual de usuario de tu ETL y tu datawarehouse. Esas notas detalladas son tu salvavidas cuando las cosas se vuelven abrumadoras. 

Si surge un problema o necesitas enseñar a alguien más cómo funciona todo, tener esa documentación lista te ahorrará un montón de dolores de cabeza.

B) Capacitación de los usuarios del dwh: piensa que tu datawarehouse es una máquina súper poderosa, pero si nadie sabe cómo usarla, no sirve de mucho. Capacitar a tu equipo, desde analistas de datos hasta personas del negocio, es crucial. 

Enséñales cómo sacar el máximo provecho de esos datos y cómo pueden ayudar a tomar decisiones más inteligentes.

C) Gobernanza de datos: la gobernanza de datos es como las reglas del juego para tus datos. Asegúrate de que solo las personas autorizadas puedan acceder a ellos y de que se usen de manera responsable. 

Esto evita problemas y asegura que los datos se manejen de manera ética y segura. Piénsalo como si fueran las llaves de tu casa: solo las personas adecuadas deben poder entrar.

4. Monitoreo, optimización e iteración: el camino hacia el éxito a largo plazo

-Monitoreo y alertas: imagina que tu datawarehouse es un barco en un océano de datos. Para evitar naufragios, necesitas herramientas que te avisen si hay tormentas. 

Configura alertas que te avisen de problemas si las consultas son lentas o si alguien intenta acceder sin permiso. Estas alertas, ya sea a través de Slack o correo electrónico, te mantienen atento y listo para tomar medidas inmediatas.

-Optimización del rendimiento: tu barco, tu datawarehouse, debe navegar suavemente. La optimización del rendimiento es como afinar el motor para que funcione de manera eficiente. 

Esto puede significar ajustar las rutas de navegación, asignar suficientes recursos y equilibrar las cargas. Así te aseguras de que todo funcione sin problemas y a toda velocidad.