b'\n_START_ARTICLE_\nExtract, transform and load\n_START_SECTION_\nExtraer\n_START_PARAGRAPH_\nLa primera parte del proceso ETL consiste en extraer los datos desde los sistemas de origen. La mayor\xc3\xada de los proyectos de almacenamiento de datos fusionan con datos provenientes de diferentes sistemas de origen. Cada sistema separado puede usar una organizaci\xc3\xb3n diferente de los datos o formatos distintos. Los formatos de las fuentes normalmente se encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden incluir bases de datos no relacionales u otras estructuras diferentes. La extracci\xc3\xb3n convierte los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformaci\xc3\xb3n._NEWLINE_Una parte intr\xc3\xadnseca del proceso de extracci\xc3\xb3n es la de analizar los datos extra\xc3\xaddos, de lo que resulta un chequeo que verifica si los datos cumplen la pauta o estructura que se esperaba. De no ser as\xc3\xad los datos son rechazados._NEWLINE_Un requerimiento importante que se debe exigir a la tarea de extracci\xc3\xb3n es que \xc3\xa9sta cause un impacto m\xc3\xadnimo en el sistema origen. Si los datos a extraer son muchos, el sistema de origen se podr\xc3\xada ralentizar e incluso colapsar, provocando que \xc3\xa9ste no pueda utilizarse con normalidad para su uso cotidiano. Por esta raz\xc3\xb3n, en sistemas grandes las operaciones de extracci\xc3\xb3n suelen programarse en horarios o d\xc3\xadas donde este impacto sea nulo o m\xc3\xadnimo.\n_START_SECTION_\nDesaf\xc3\xados\n_START_PARAGRAPH_\nLos procesos ETL pueden ser muy complejos. Un sistema ETL mal dise\xc3\xb1ado puede provocar importantes problemas operativos._NEWLINE_En un sistema operacional el rango de valores de los datos o la calidad de \xc3\xa9stos pueden no coincidir con las expectativas de los dise\xc3\xb1adores a la hora de especificarse las reglas de validaci\xc3\xb3n o transformaci\xc3\xb3n. Es recomendable realizar un examen completo de la validez de los datos (Data profiling) del sistema de origen durante el an\xc3\xa1lisis para identificar las condiciones necesarias para que los datos puedan ser tratados adecuadamente por las reglas de transformaci\xc3\xb3n especificadas. Esto conducir\xc3\xa1 a una modificaci\xc3\xb3n de las reglas de validaci\xc3\xb3n implementadas en el proceso ETL._NEWLINE_Normalmente los data warehouse son alimentados de manera as\xc3\xadncrona desde distintas fuentes, que sirven a prop\xc3\xb3sitos muy diferentes. El proceso ETL es clave para lograr que los datos extra\xc3\xaddos as\xc3\xadncronamente de or\xc3\xadgenes heterog\xc3\xa9neos se integren finalmente en un entorno homog\xc3\xa9neo._NEWLINE_La escalabilidad de un sistema de ETL durante su vida \xc3\xbatil tiene que ser establecida durante el an\xc3\xa1lisis. Esto incluye la comprensi\xc3\xb3n de los vol\xc3\xbamenes de datos que tendr\xc3\xa1n que ser procesados seg\xc3\xban los acuerdos de nivel de servicio (SLA: Service level agreement). El tiempo disponible para realizar la extracci\xc3\xb3n de los sistemas de origen podr\xc3\xada cambiar, lo que implicar\xc3\xada que la misma cantidad de datos tendr\xc3\xada que ser procesada en menos tiempo. Algunos sistemas ETL son escalados para procesar varios terabytes de datos para actualizar un data warehouse que puede contener decenas de terabytes de datos. El aumento de los vol\xc3\xbamenes de datos que pueden requerir estos sistemas pueden hacer que los lotes que se procesaban a diario pasen a procesarse en micro-lotes (varios al d\xc3\xada) o incluso a la integraci\xc3\xb3n con colas de mensajes o a la captura de datos modificados (CDC: change data capture) en tiempo real para una transformaci\xc3\xb3n y actualizaci\xc3\xb3n continua.'