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Empodera tu Flujo de Trabajo ETL con DecisionRules
¿Estás familiarizado con los procesos de inteligencia empresarial? Tenemos una gran herramienta para ti, con una sencilla capa de transformación de datos en DecisionRules.
¿Qué es la transformación y enriquecimiento de datos?
La transformación de datos es un paso crucial en el proceso Extract, Transform, Load ("ETL") para Business Intelligence ("BI"). Durante esta fase, los datos brutos extraídos de diversas fuentes se limpian, formatean y estructuran para que sean adecuados para el análisis y la elaboración de informes. Esto implica varias operaciones, como la limpieza de datos, que remueve imprecisiones e incoherencias, y la normalización de datos, que estandariza los formatos de los datos.
La transformación de datos también puede implicar el enriquecimiento de los datos, proceso durante el cual se añade información adicional al conjunto de datos para proporcionar más contexto; y la agregación de datos, que resume los datos detallados en formas más digestibles, como totales o promedios. Estos pasos nos garantizan que los datos sean precisos, coherentes y estén listos para el análisis, lo que es fundamental para generar perspectivas empresariales fiables.
Al transformar los datos en un formato coherente, las empresas pueden realizar análisis más significativos, crear informes precisos y obtener información práctica que impulse la toma de decisiones estratégicas. La transformación eficaz de los datos permite a las organizaciones aprovechar al máximo sus activos de datos, proporcionando una base sólida para las iniciativas de BI.
DecisionRules como capa de transformación/enriquecimiento de datos
DecisionRules puede servir como herramienta eficaz para la transformación y el enriquecimiento de datos dentro de las capas ETL. La capa de transformación de datos puede funcionar como una composición de reglas DecisionRules, que procesa y da salida a datos enriquecidos para su posterior análisis y uso.
Esta implementación puede realizarse mediante una llamada estándar de la API DecisionRules a la regla de transformación primaria, que genera los datos enriquecidos. El siguiente ejemplo ilustra cómo se enriquece la entrada de datos utilizando salidas de Decision Tables. Este enriquecimiento es valioso para el procesamiento de inteligencia empresarial y con fines de marketing.
Toda la capa de transformación está estructurada con una regla de Scripting principal y una Decision Table. El código proporcionado se ha simplificado con fines de demostración y puede adaptarse para implementaciones más complejas. Las figuras siguientes muestran un modelo de entrada-salida para la regla de scripting principal responsable del enriquecimiento de datos.
La entrada de la regla de Scripting de comandos representa los datos proporcionados a la capa ETL que están pendientes de transformación. El modelo de salida representa los datos transformados, que se devuelven para su posterior procesamiento. En este ejemplo, DecisionRules calcula los descuentos potenciales basándose en los datos del cliente, el gasto total y la probabilidad de que el cliente pueda optar a una cuenta Premium. La implementación de la regla de Scripting se ilustra en la siguiente figura.
El script interactúa con una Decision Table que determina los importes de los descuentos en función de los puntos de fidelidad y de la suscripción del cliente al boletín de noticias de la tienda. La implementación de la Decision Table se ilustra en la siguiente figura.
Modelo entrada-salida de la tabla:
La ventaja de este enfoque es que las Decision Tables o los scripts son fácilmente gestionables por los usuarios de DecisionRules sin necesidad de modificar la propia capa ETL. Esto significa que si una empresa requiere cambios, se necesita un esfuerzo mínimo para actualizar las reglas. Además, estos cambios se aplican inmediatamente.
Conclusiones
En conclusión, aprovechar DecisionRules para la transformación y el enriquecimiento de datos dentro de las capas ETL ofrece ventajas significativas. Utilizando Decision Tables y Scripting Rules u otros tipos de reglas, las empresas pueden gestionar y adaptar eficazmente su lógica de procesamiento de datos sin necesidad de realizar grandes modificaciones en la infraestructura ETL. Esta flexibilidad permite realizar ajustes rápidos para adaptarse a la evolución de los requisitos empresariales, garantizando que los cambios se apliquen rápidamente y permitiendo a las organizaciones mantener la agilidad en sus flujos de trabajo de procesamiento de datos.
