Un proceso ETL personalizado para limpiar y validar los datos antes de una importante migración del sistema.

‍

El reto

Una empresa orientada a los servicios se estaba preparando para una migración de sus datos. Y, como paso previo y crítico, necesitaban limpiar y validar datos de inventario que procedían de distintas fuentes.

Nos contrataron para crear un proceso ETL. Comenzó como una tarea técnica, pero pronto se convirtió en una colaboración más amplia en torno a la arquitectura de datos y las recomendaciones estratégicas.

‍

• Sector: Servicios
• Tipo de solución: Depuración y validación de datos
• Pila tecnológica: Microsoft Fabric, Power BI

Lo que hicimos

El cliente manejaba datos procedentes de varias fuentes, con diferentes convenciones de nomenclatura y formatos. Nuestro trabajo consistía en unificar y preparar estos datos para su uso futuro.

Nuestra solución: hemos creado un ETL que sigue este proceso:

• Ingesta multifuente: Ingerimos datos de archivos en Excel y CSV, procedentes de diferentes fuentes a Microsoft Fabric.  

• Limpieza basada en reglas: Desarrollamos una lógica y codificamos reglas para esta fase de limpieza.  

• Validación empresarial: Los resultados, con los datos limpios, se almacenan en tablas Excel y se visualizan en cuadros de mando PowerBI . El usuario recibe una tabla con todos los datos para su validación, de acuerdo con las reglas de negocio, e iteramos constantemente a través del proceso.

‍

Lo que hemos conseguido

Nuestro equipo consiguió crear un ETL útil para preparar, limpiar y validar los datos antes del siguiente paso: la migración.

Pusimos en marcha el proceso y, aunque fue un reto trabajar con Microsoft Fabric (ya que es un producto relativamente reciente y algunas de sus funciones aún estaban en sus primeros pasos), fue un proyecto exitoso: establecimos el flujo de limpieza de datos con grandes resultados y comentarios positivos por parte del cliente.

Este proyecto es un buen ejemplo de cómo la preparación y limpieza de datos garantizan el éxito a largo plazo de una arquitectura de datos sólida.  

‍

"La migración de nuestro sistema no habría sido posible sin la ayuda del equipo de zenital . Gracias al ETL que construyeron para limpiar y validar nuestros datos, y a su asistencia en la aplicación de reglas de negocio, ahora tenemos una mejor calidad de datos y un proceso claro y estructurado, optimizando nuestro trabajo".

‍

Principales conclusiones

• ¿Qué reto empresarial ha resuelto este proyecto?

Nuestro ETL personalizado, construido aplicando reglas de negocio, permitió a los usuarios disponer de información procesable sobre los datos, de modo que pudieran tomar decisiones informadas para establecer una base limpia antes de la migración.

• ¿Cómo se aplicó la solución?

Construimos los canales en Microsoft Fabric, ingiriendo datos de distintos archivos, codificamos reglas y lógica para limpiar los datos y almacenamos los resultados, configurando visualizaciones para el cliente.

• ¿Qué resultados o repercusiones ha tenido el proyecto?

A partir de datos procedentes de diversas fuentes, con diferentes convenciones de nomenclatura y formatos, y con campos duplicados, entregamos un conjunto de datos limpios y fiables, con visualizaciones personalizadas.