La extracción, transformación y carga (ETL) es un proceso que consiste en obtener datos desde diferentes fuentes, transformarlos para adecuarlos a ciertos criterios o estructuras, y almacenarlos en un repositorio central de datos.
El proceso ETL incluye tareas como la limpieza, organización y preparación de los datos, de modo que puedan ser almacenados adecuadamente o analizados mediante herramientas de ciencia de datos o Machine Learning.
En bioinformática, una parte significativa del trabajo se relaciona con procesos de tipo ETL, como la extracción de variantes genéticas (mutaciones), su anotación con información proveniente de bases de datos externas y su preparación para análisis posteriores. Estos pasos suelen consumir una proporción considerable del tiempo y esfuerzo en muchos proyectos del área.
Actualmente, es común utilizar herramientas como Apache Spark SQL para llevar a cabo tareas de ETL, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos. De hecho, muchos proveedores de servicios en la nube, como Amazon Web Services o Microsoft Azure, recomiendan el uso de Spark como una solución eficiente para procesos ETL.
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Extract, Transform, Load (ETL) is a process that involves retrieving data from different sources, transforming it to meet specific formats or structures, and storing it in a central data repository, such as a data warehouse.
The ETL process includes tasks such as cleaning, organizing, and preparing the data so that it can be properly stored or analyzed using data science tools or machine learning.
In bioinformatics, a significant portion of the work involves ETL-like processes, such as extracting genetic variants (mutations), annotating them with information from external databases, and preparing them for downstream analysis. These steps often consume a considerable amount of time and effort in many bioinformatics projects.
Nowadays, tools like Apache Spark SQL are commonly used to perform ETL tasks, especially when handling large volumes of data. In fact, many cloud service providers, such as Amazon Web Services and Microsoft Azure, recommend using Spark as an efficient solution for ETL workflows.
