¿Cuál es el proceso para la transformación de datos SaaS?

The first process in the SaaS Data transformation is the identification of the source and target systems. Secondly, the data is transferred from the source system and converted to another format that is usable in the target system. Lastly, the data is transferred to the target system and checked to confirm accuracy.

En una canalización ETL, el primer proceso es la extracción de datos de los sistemas de origen. Esto incluye la conectividad de datos a varias bases de datos, API o sistemas de archivos para recopilar los datos requeridos. Cuando se extraen los datos, pasan a la etapa de transformación. Esto implica la limpieza, el filtrado y la validación de datos para llegar a un conjunto de datos coherente. Los datos transformados se mueven luego al repositorio de destino, que puede ser un almacén de datos, un lago de datos o cualquier otra plataforma analítica.

Por ejemplo, en una aplicación SaaS donde se registran los pedidos de los clientes, la canalización ETL de datos hará una copia del registro de pedidos y procesará este registro eliminando entradas duplicadas, formateando el registro en formas adecuadas para su análisis luego cargando los datos transformados en un repositorio de datos. En entornos SaaS, los procesos ETL son regulares y con frecuencia automatizados para garantizar que el sistema de destino se actualice todo el tiempo.

Aunque la transformación de datos SaaS y las canalizaciones ETL parecen tener numerosos beneficios, es crucial considerar sus inconvenientes. De esta manera, las organizaciones se enteran de estas limitaciones y se ponen a trabajar para minimizar estos riesgos que podrían afectar sus operaciones de una forma u otra.

• Manejo de gran volumen de datos: Utilizando la gran escala del volumen de big data afecta a las herramientas y procesos ETL tradicionales, ya que son difíciles de contener debido a su tamaño. Las soluciones de transformación de datos SaaS tienen que manejar grandes datos sin introducir problemas relacionados con el rendimiento.
• Latencia de red: Requiere conexiones de red de alta velocidad para transferir una gran cantidad de datos. La latencia de la red, particularmente para transferencias de datos grandes a través de diferentes regiones, puede ser un aspecto relevante a considerar cuando se trata de la eficiencia de la transformación de datos SaaS.
• Entender las necesidades del negocio:  Para desarrollar una solución ETL, las organizaciones deben tener un buen entendimiento de sus necesidades comerciales y sistemas de origen. Sin una comprensión profunda, podría ser un desafío determinar los requisitos específicos de transformación e integración de datos.
• Diseño de canalización ETL: Establecer una base ETL sólida es imprescindible si se quiere procesar los datos rápidamente y obtener el máximo beneficio del proceso. Las herramientas ETL de SaaS deben proporcionar soluciones que puedan ajustarse para permitir la acomodación de diferentes fuentes de datos y diferentes enfoques para la transformación de datos.
• Optimización del flujo de trabajo ETL: El funcionamiento de ETL es mejor cuando se abordan formas óptimas de manejar desafíos como la autenticación de datos y la incorporación de procesamiento de datos mejorado dentro de los procesos de ETL. Las plataformas ETL de SaaS deben permitir una fácil usabilidad y también deben incorporar funcionalidades de gestión de datos eficientes y convenientes.
• Seguridad y Cumplimiento:  El procesamiento de datos de identificación personal a través de plataformas SaaS requiere consideraciones de privacidad y seguridad. Es importante que las organizaciones consideren los enfoques de seguridad, así como el estándar de cumplimiento ofrecido por los posibles proveedores de SaaS para obtener el mejor resultado en términos de Seguridad de Datos y políticas regulatorias.

Estos son los pasos que deben seguirse para completar el proceso.

1. Primero, identifique los requisitos para el procesamiento de datos de su empresa. Piense en estas preguntas:

• What specifically has to be done with your data?
• How frequently do you need to process it?
• How will the processed data be applied?

2. Study different SaaS data transformation and ETL pipeline tools present in the market. Evaluate them based on:

• Characteristics
• Estructuras de costos
• Ajustabilidad
• Compatibilidad con sistemas existentes

3. Evalúa cada una de las posibles soluciones en función de tus requisitos iniciales. Consulta las reseñas de los usuarios y las especificaciones técnicas para obtener más información y tener en cuenta factores clave como:

• La naturaleza en tiempo real de las capacidades de procesamiento.
• Capacidad de acomodar datos a medida que avanza el proyecto.
• Credibilidad de los procesos ELT automatizados

4. En caso de que tenga dudas sobre aspectos técnicos, no dude en contactar a especialistas de TI o a sus colegas. Sus opiniones pueden impactar su proceso de toma de decisiones.