El Poder de la Transformación dentro del Data Warehouse (ELT)
Tradicionalmente, en los flujos ETL (Extract, Transform, Load), los datos se transformaban en un motor intermedio (como Dataflow) antes de cargarse en el Data Warehouse. Sin embargo, la increíble capacidad de cómputo de BigQuery nos permite adoptar un enfoque ELT: cargamos los datos primero (Load) y luego los transformamos (Transform) directamente dentro de BigQuery usando SQL.
Este enfoque tiene varias ventajas:
- Simplicidad y Velocidad: SQL es un lenguaje universal y ejecutar las transformaciones en BigQuery aprovecha su motor masivamente paralelo.
- Flexibilidad: Los datos crudos permanecen intactos, lo que permite crear múltiples transformaciones diferentes para distintos casos de uso a partir de la misma fuente.
- Reducción de la Infraestructura: Menos necesidad de gestionar y escalar sistemas de procesamiento intermedios.
Técnicas Clave de Preparación de Datos en BigQuery
Vamos a explorar las herramientas y técnicas de SQL que usaremos para preparar nuestros datos:
- Funciones de Limpieza de Datos: Utilizaremos un arsenal de funciones SQL para limpiar los datos:
- Gestión de nulos con `COALESCE` e `IFNULL`.
- Conversión de tipos de datos con `CAST` y `SAFE_CAST`.
- Limpieza de texto con `TRIM`, `LOWER`, `UPPER` y `REGEXP_REPLACE`.
- Manejo de fechas y timestamps con `PARSE_DATE`, `FORMAT_TIMESTAMP`, etc.
- Common Table Expressions (CTEs): Usaremos la cláusula `WITH` para crear CTEs. Estas nos permiten dividir una consulta compleja en pasos lógicos y legibles, como si fueran tablas temporales. Son fundamentales para construir transformaciones mantenibles.
- Vistas (Views): Una Vista es esencialmente una consulta SQL guardada que se puede consultar como si fuera una tabla real. Son la herramienta perfecta para exponer datos limpios y pre-agregados a los usuarios finales (analistas de datos, herramientas de BI). Encapsulan la complejidad de la lógica de negocio y aseguran que todos usen la misma definición.
- Tablas Materializadas (CTAS - Create Table As Select): A veces, el resultado de una transformación es consultado con mucha frecuencia y es computacionalmente costoso. En estos casos, en lugar de una Vista (que re-ejecuta la consulta cada vez), podemos materializar el resultado en una nueva tabla física usando `CREATE TABLE AS SELECT`. Esto optimiza el rendimiento a costa de usar más almacenamiento.