Optimizando Procesos ETL: Lecciones Aprendidas en el Sector Financiero.

Un buen análisis depende de buenos datos. Y los buenos datos dependen de buenos procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga). Un ETL lento o propenso a errores puede contaminar todo el ecosistema analítico. Durante my tiempo en la Gerencia de Riesgos de Crediscotia, lideré proyectos para optimizar los ETL de todo el portafolio, reduciendo errores y tiempos de ejecución. Aquí comparto las lecciones más valiosas de esa experiencia.

Lección 1: La Extracción debe ser Inteligente, no Bruta (ELT vs. ETL)

Se discute cuándo es mejor extraer solo los datos necesarios (o los que han cambiado) en lugar de tablas completas. Se introduce el concepto de ELT (Extract, Load, Transform) y cuándo es apropiado, especialmente en arquitecturas de data warehouse modernas.

Lección 2: La Transformación debe ser Eficiente y Documentada

Se dan consejos para optimizar la fase de transformación.

• Realizar transformaciones en la base de datos siempre que sea posible (es más rápido).
• Evitar bucles fila por fila (row-by-row processing).
• La importancia crítica de mantener un diccionario de datos actualizado y documentar la lógica de negocio, una tarea clave realizada en Crediscotia.

Lección 3: La Carga debe ser Atómica y Verificable

Se explica el concepto de transacciones atómicas en la carga de datos para evitar estados inconsistentes. Se subraya la importancia de los logs y los mecanismos de alerta para detectar fallos en la carga.

El Rol de la Calidad de Datos (Data Quality)

Se enfatiza que ningún ETL puede arreglar datos fundamentalmente malos. Se relata la importancia de los procesos de monitoreo de calidad y validación de fuentes primarias implementados para garantizar la integridad de la información.

Conclusión y CTA

Un ETL optimizado es la columna vertebral de un departamento de datos fiable y eficiente. Llamada a la acción: "¿Cuál es el mayor dolor de cabeza que te ha dado un proceso ETL? ¡Comparte tu experiencia!"