Creación de canalizaciones de datos analíticos con SQL

Si está intentando crear una canalización de datos analíticos, SQL es la herramienta perfecta para ello. Ayudará a su organización a crear una base de análisis de datos que convierta los datos en valor empresarial.

¿Por qué debería preocuparse por crear canalizaciones de datos con SQL? Puede parecer un desafío técnico, pero una canalización de datos sólida es una de las herramientas más esenciales para convertir datos sin procesar en información práctica. Sin una canalización sólida, los datos permanecen aislados y son difíciles de analizar, por lo que se desaprovechan valiosas perspectivas empresariales.

Imagínese todo el proceso de recopilación, transformación y carga de datos de forma manual. Ahora piense en automatizarlo todo, ahorrando tiempo (y dinero) y minimizando el riesgo de errores humanos. ¿Le parece útil y digno de su atención? Si es así, ¡siga leyendo!

La importancia de las canalizaciones de datos

Seguro que ha oído más de una vez que los datos son el nuevo petróleo. Todas las empresas tienen procesos, herramientas y empleados que generan enormes cantidades de información. Aunque la mayoría de las veces estos datos son dispares, pueden ayudar a hacerse una idea de cómo se gestiona una empresa, su eficiencia, la eficacia de los empleados, etc.

Todos estos datos son generados por distintas herramientas, por lo que suelen almacenarse en lugares diferentes específicos para cada aplicación.

Sin embargo, supongamos que la empresa quiere tener una mejor visión de una determinada área de su negocio. Es posible que una herramienta o aplicación no disponga de todos los datos que necesita para ello, por lo que podría decidir utilizar datos de distintas aplicaciones. Aquí es donde entran en juego las canalizaciones de datos. De hecho, es uno de los casos de uso más comunes para las canalizaciones de datos.

Si crees que necesitas una comprensión más profunda de lo que es una base de datos SQL y del papel que desempeña en la gestión de datos, te recomiendo que consultes el artículo Qué es una base de datos SQL. Para una experiencia de aprendizaje más práctica, nuestro curso interactivo sobre Creación de estructuras de bases de datos satisfará tus necesidades.

Cómo añaden valor las canalizaciones de datos

Las canalizaciones de datos, un componente básico de los servicios de ingeniería de datos, ayudan a las organizaciones a recopilar y procesar datos para obtener un valor adicional. Las situaciones más comunes en las que se utilizan los data pipelines son:

1. Automatización del flujo de datos: Una canalización de datos reducirá la necesidad de intervención manual mediante la automatización de la recopilación de datos de diferentes sistemas. Procesa y almacena el conjunto de datos nuevo y mejorado, que se utilizará en sistemas y procesos posteriores.
2. Garantizar la coherencia: Contar con una canalización de datos garantizará que siempre se utilicen los mismos pasos para procesar y transformar los datos. Así se mantiene la integridad de los datos y se reducen a cero los errores manuales.
3. Permitir la escalabilidad: A medida que los datos crecen, un pipeline de datos bien construido y escalable puede manejar automáticamente volúmenes crecientes de datos sin un aumento proporcional del esfuerzo. Esto es lo contrario de lo que ocurre en el procesamiento manual de datos.
4. Mejora de la calidad de los datos: Una canalización de datos puede proporcionar una forma dinámica y estandarizada de limpiar los datos para garantizar que el resultado sea preciso y fiable.
5. Acelerar el conocimiento: Contar con un pipeline de datos permitirá a tu organización acelerar los plazos de entrega de insights. A medida que la canalización recibe nuevos datos, pone a disposición información nueva y procesable, lo que permite a las partes interesadas tomar decisiones en tiempo real.

¿Por qué elegir SQL para crear canalizaciones de datos?

SQL, acrónimo de Structured Query Language (lenguaje de consulta estructurado), es la principal herramienta para la recuperación y transformación de datos. Este proceso se denominó "ETL" (Extract Transform Load) una vez que las bases de datos relacionales se hicieron más populares y el almacenamiento de datos empezó a ponerse de moda.

SQL ha sido una habilidad esencial para cualquier profesional de las bases de datos. Ahora es aún más importante en la era de los datos; todo ingeniero de datos debe saber diseñar y construir canalizaciones de datos SQL.

Como lenguaje de programación, SQL es muy versátil, fiable y potente. Cuando se trata de crear canalizaciones de datos, SQL tiene sentido, ya que es compatible con casi todas las bases de datos del mercado. Y las canalizaciones de datos con SQL no consisten sólo en mover datos del sistema de origen A al sistema de destino B, sino también en transformar, limpiar y preparar esos datos para el análisis. Todas estas tareas se pueden realizar de forma eficaz con SQL.

Ventajas del uso de SQL en las canalizaciones de datos

1. SQL es un lenguaje universal. SQL se utiliza ampliamente con sistemas de bases de datos populares como MySQL, PostgreSQL, Oracle y SQL Server. Esto significa que los conocimientos de SQL que desarrolle en una plataforma de base de datos son transferibles (y muy demandados).
2. SQL destaca en la manipulación de datos. SQL está diseñado para consultar, filtrar, agregar y unir datos. Todas estas operaciones son fundamentales para transformar datos dentro de un canal de datos SQL.
3. SQL se integra bien. La mayoría de las herramientas y plataformas de datos son compatibles con SQL, lo que facilita la integración de varios componentes de la pila de datos. Por ejemplo, uno de los escenarios más comunes solicitados por las partes interesadas del negocio es integrar una base de datos con una herramienta de Business Intelligence para generar cuadros de mando y visualizaciones de datos. Una de las herramientas de BI más populares (y gratuitas) es Looker, que se integra fácilmente con SQL.
4. SQL es fácil de automatizar. Los scripts SQL pueden automatizarse y ejecutarse en un horario específico (por ejemplo, con cron jobs o programadores de bases de datos). Esto garantiza que su canal de datos se ejecute sin problemas, sin supervisión constante ni dependencia excesiva de los desencadenadores manuales.
5. SQL es rentable. Utilizar las bases de datos existentes en su organización es inteligente y vital; puede resultar más barato que invertir en software especializado en canalización de datos.

Si aprovecha las ventajas de SQL, podrá crear canalizaciones de datos eficientes y escalables. Puede diseñarlas para gestionar transformaciones de datos complejas y ofrecer resultados fiables. Y todo ello puede hacerse sobre la infraestructura de datos existente.

El proceso ETL: Extraer, transformar, cargar

En el centro de la creación de canalizaciones de datos con SQL se encuentra el proceso ETL. Extraer, Transformar y Cargar son los pasos habituales en una canalización de datos SQL:

1. Extraer es el primer paso en la mayoría de las canalizaciones de datos SQL. Es cuando se extraen datos de varias fuentes, como bases de datos, API o archivos planos.
2. La transformación suele ser la segunda fase de un canal de datos SQL. En ella se limpian y modifican los datos para adaptarlos al formato o estructura utilizados en tareas o sistemas posteriores. La fase de transformación puede contener varios pasos, como filtrado, agregación y otras operaciones analíticas.
3. La carga es el último paso del proceso ETL. Es donde los datos transformados en la fase anterior se guardan en una base de datos o almacén de datos de destino para su posterior análisis.

Comprender cada paso de este proceso es crucial para crear un canal de datos SQL eficaz. Examinemos un ejemplo de canalización de datos SQL implementado en un proceso ETL. Repasaremos cada paso por separado.

Paso 1: Extraer - Poner las manos en los datos

Lo primero es lo primero: tenemos que recopilar los datos. En SQL, esto suele implicar el uso de sentencias SELECT para extraer datos de varias fuentes.

Ejemplo:

SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email,
  purchase_amount,
  purchase_date
FROM raw_sales_data
WHERE purchase_date >= '2024-01-01';

Esta consulta extraerá la información del cliente y la información de compra de todas las ventas realizadas desde el inicio de 2024.

Pero, ¿y si nuestros datos están repartidos en varias tablas? No hay problema. Podemos utilizar operaciones JOIN para combinar datos de diferentes fuentes:

SELECT
  c.customer_id,
  c.first_name,
  c.last_name,
  c.email,
  o.order_id,
  o.purchase_amount,
  o.purchase_date
FROM customers c
JOIN orders o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.purchase_date >= '2024-01-01';

Esta consulta combina la información de clientes de la tabla customers con los detalles de los pedidos de la tabla orders tabla.

Paso 2: Transformar: hacer que los datos sean más útiles

Ahora que tenemos los datos en bruto, es hora de limpiarlos y prepararlos para el análisis. Esto puede implicar combinar datos de múltiples fuentes, limpiar valores desordenados o calcular nuevas métricas.

Ejemplo:

SELECT 
  customer_id,
  UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
  LOWER(email) AS email,
  ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
  COUNT(order_id) AS number_of_orders,
  ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
  MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
FROM raw_sales_data
GROUP BY
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  email;

Esta consulta tomará los nombres de los clientes y los estandarizará en mayúsculas. También se asegurará de que las direcciones de correo electrónico estén todas en minúsculas. Al final, calculará algunas métricas útiles como el importe total gastado, el número de pedidos, el valor medio del pedido y la fecha de la última compra.

He aquí otra transformación que clasificará a los clientes en función de su gasto (suponiendo que la columna total_spent ya esté disponible):

SELECT 
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Value'
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Value'
    ELSE 'Low Value'
  END AS customer_category
FROM raw_sales_data;

Esta consulta añade una nueva columna que clasifica a los clientes en función de su gasto total.

Paso 3: Carga - Almacenamiento de los datos procesados

Ahora que tenemos los datos en el formato deseado, el paso final es cargar los datos transformados en su destino, normalmente un almacén de datos independiente o una base de datos analítica.

Ejemplo:

INSERT INTO customer_analytics (
  customer_id,
  customer_name,
  email,
  total_spent,
  number_of_orders,
  average_order_value,
  last_purchase_date,
  customer_category
)
SELECT *,
  CASE
    WHEN total_spent >= 1000 THEN 'High Spending’
    WHEN total_spent >= 500 THEN 'Medium Spending’
    ELSE 'Low Spending'
  END AS customer_category
FROM (
  SELECT
    customer_id,
    UPPER(first_name) || ' ' || UPPER(last_name) AS customer_name,
    LOWER(email) AS email,
    ROUND(SUM(purchase_amount), 2) AS total_spent,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    ROUND(AVG(purchase_amount), 2) AS average_order_value,
    MAX(purchase_date) AS last_purchase_date
  FROM raw_sales_data
  GROUP BY
    customer_id,
    first_name,
    last_name,
    email
) AS temp;

¡Y ya está! Ha limpiado, agregado y enriquecido los datos originales. A continuación, los ha trasladado a un nuevo conjunto de datos que ya está listo para su análisis. Todo esto lo ha hecho utilizando la potencia de SQL y, en el proceso, también ha creado una canalización de datos SQL.

Automatización de la canalización de datos SQL

La creación de una canalización de datos SQL ya ofrece un gran valor, pero la verdadera magia se produce cuando se automatiza. La mayoría de los sistemas de bases de datos y soluciones de almacenamiento de datos modernos ofrecen funciones de programación integradas. Puede configurar fácilmente una tarea para que ejecute su canal de datos SQL cada noche, garantizando así que los datos estén listos para su análisis por la mañana.

Ejemplo:

He aquí un ejemplo de pseudocódigo de cómo podría programar su canalización:

CREATE JOB daily_customer_pipeline
SCHEDULE = EVERY DAY STARTING AT '00:00'
AS
BEGIN
  EXECUTE extract_raw_data;
  EXECUTE transform_customer_data;
  EXECUTE load_customer_analytics;
END;

Esta tarea ejecuta toda la canalización diariamente, manteniendo los datos actualizados sin intervención manual.

Técnicas avanzadas para canalizaciones de datos SQL

Una vez que domine los conceptos básicos, puede explorar técnicas más avanzadas. Dichas oportunidades para mejorar sus canalizaciones de datos SQL incluyen:

1. Carga incremental

En lugar de procesar todos los datos cada vez durante cada ejecución de su canalización, la carga incremental le permite procesar sólo los datos nuevos o actualizados. Si los datos de su base de datos crecen, sus canalizaciones de datos empezarán a ser más lentas o a consumir más recursos. Por este motivo, la carga incremental es un concepto fundamental a la hora de crear canalizaciones de datos. Hay que asegurarse de mantener bajos los costes y de que las canalizaciones funcionen con rapidez.

Ejemplo:

INSERT INTO customer_analytics
SELECT *
FROM transformed_customer_data
WHERE last_update_date > (
  SELECT MAX(last_update_date)
  FROM customer_analytics
);

Esta consulta de carga incremental procesará e insertará solo las filas que se hayan actualizado desde la última ejecución del pipeline.

2. Gestión y registro de errores

Los procesos robustos deben tener una buena gestión de errores. Esto garantiza que los problemas se detecten y solucionen rápidamente durante la ejecución de la canalización y requieran la menor intervención manual posible.

Ejemplo:

BEGIN TRY
  -- Your pipeline code here
END TRY
BEGIN CATCH
  INSERT INTO error_log (error_message, error_timestamp)
  VALUES (ERROR_MESSAGE(), GETDATE());
END CATCH;

Esta configuración detecta cualquier error durante la ejecución del pipeline y lo registra para su posterior revisión.

3. Comprobaciones de la calidad de los datos

La implementación de comprobaciones de calidad de datos ayuda a mantener la integridad de su canalización.

Ejemplo:

SELECT 
  COUNT(*) AS total_rows,
  COUNT(DISTINCT customer_id) AS unique_customers,
  AVG(total_spent) AS avg_total_spent,
  MIN(last_purchase_date) AS earliest_purchase,
  MAX(last_purchase_date) AS latest_purchase
FROM customer_analytics;

La ejecución de esta consulta una vez finalizada la canalización proporciona una instantánea de los datos recién generados, lo que ayuda a detectar posibles problemas.

Mejores prácticas para las canalizaciones de datos SQL

1. Empiece poco a poco y amplíe. Comience siempre con una canalización de datos SQL sencilla. Puede ir añadiendo complejidad a medida que confíe en que el resultado de cada paso es correcto.
2. Supervise el rendimiento de la base de datos: Asegúrese de vigilar los tiempos de ejecución de las consultas, los tiempos de ejecución de las canalizaciones y el uso de los recursos; optimice según sea necesario. Utilice el comando EXPLAIN mientras ejecuta sus consultas para comprender cómo se ejecutan. Se trata de un tema más avanzado, pero debe tenerlo en cuenta a la hora de crear sus canalizaciones.
3. Gestiona los errores con elegancia: Como se ha mostrado anteriormente, es importante implementar el registro de errores y las notificaciones en tus canalizaciones de datos. No dejes que un solo error detenga todo el proceso.
4. Utiliza el control de versiones: Aunque rara vez se menciona, merece la pena hacerlo. Trate sus secuencias de comandos SQL como si fueran código, es decir, utilice el control de versiones para realizar un seguimiento de los cambios en el código y colaborar con sus colegas.
5. Documéntalo todo: asegúrate de añadir comentarios a tu código y de mantener documentación externa. Tu futuro yo (y tus colegas) te lo agradecerán.
6. Pruébalo todo: Desarrolla pruebas para tu pipeline. Incluya pruebas unitarias para las transformaciones individuales y pruebas de integración para todo el proceso.
7. Cumpla las normas: Asegúrate de que cuando trabajes con datos PII (personalmente identificables o sensibles), sigues las regulaciones de privacidad de datos como GDPR o CCPA.

Aplicaciones reales de las canalizaciones de datos SQL

Las canalizaciones de datos SQL se utilizan en innumerables escenarios del mundo real, como:

1. Comercio electrónico: Seguimiento del comportamiento de los clientes, gestión del inventario y generación de informes de ventas, seguimiento del rendimiento de las ventas de diferentes artículos, etc.
2. Finanzas: Casi todos los pipelines del mundo de las finanzas son pipelines de datos. Normalmente se trata de agregar datos de transacciones, calcular métricas de riesgo de préstamos, generar informes normativos, etc.
3. Sanidad: Es importante tener una visión completa del estado de un paciente. Las canalizaciones de datos SQL combinan datos de pacientes procedentes de varios sistemas para realizar análisis e informes completos.
4. Marketing: En el sector del marketing, los pipelines se utilizan para analizar el rendimiento de las campañas, la segmentación de los clientes y la personalización de las recomendaciones.

Más información sobre SQL y las canalizaciones de datos

La creación de canalizaciones de datos analíticos con SQL puede transformar la forma en que su organización gestiona los datos. Al dominar estas técnicas, no sólo está moviendo datos, sino que está creando un marco sólido para obtener información valiosa. Está proporcionando información que puede ayudar a su empresa a tomar decisiones mejores y más rápidas.

Recuerde que la clave para crear canalizaciones de datos eficaces con SQL es la práctica. Empiece poco a poco. Experimente con diferentes técnicas y enfoques de transformación mientras gestiona el rendimiento de las consultas y las canalizaciones. A continuación, construya gradualmente canalizaciones más complejas a medida que se sienta más cómodo con el proceso. Por último, asegúrese de tener en cuenta un equilibrio entre rendimiento y coste. No tenga miedo de cometer errores, ¡a menudo son los mejores maestros!

A medida que continúe su camino, siga explorando nuevas funciones de SQL y las mejores prácticas. El mundo de los datos está en constante evolución y el futuro de un ingeniero de datos es brillante. Mantenerse al día con las tecnologías actuales le ayudará a construir pipelines más eficientes y eficaces.

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