Talend

Las herramientas para recopilar y gestionar los datos que van a guiar tu empresa.

Ayudas para la transformación digital de los sectores productivos estratégicos

Ayudas para la transformación digital de los sectores productivos estratégicos

Ayudas estatales destinadas a financiar los costes incurridos por los participantes en el proceso de incorporación efectiva aun espacio de datos. La finalidad del Programa es fomentar la participación de entidades en los espacios de datos sectoriales para poner en valor la utilidad e impacto de los casos de uso, escalar los ecosistemas de compartición en número departicipantes y aumentar los conjuntos de datos compartidos. Ayuda máxima a recibir: 50.000€ Quién puede pedir estas ayudas Pueden ser beneficiarias: a) Las entidades públicas y privadas, independientemente de su forma jurídica, que ejerzan una actividad económica, que tengan personalidad jurídica propia y domicilio fiscal ubicado en la Unión Europea. b) También podrán acogerse a las ayudas las Administraciones Públicas españolas. Requisitos generales de los beneficiarios: – Tener domicilio fiscal en la Unión Europea. – Estar al corriente de las obligaciones tributarias y frente a la Seguridad Social. – No estar sujeto a una orden de recuperación pendiente tras una decisión previa de la Comisión Europea que haya declarado una ayuda ilegal e incompatible con el mercado común. – No estar incurso en ninguna otra de las prohibiciones previstas en el artículo 13, apartado 2, de la Ley 38/2003, de 17 de noviembre, General de Subvenciones. Requisitos específicos de los beneficiarios: – Las entidades privadas, independientemente de su forma jurídica, que ejerzan una actividad económica, deberán estar inscritas en el Censo de empresarios, profesionales y retenedores de la Agencia Estatal de Administración Tributaria o en el censo equivalente de la Administración Tributaria Foral, que debe reflejar la actividad económica efectivamente desarrollada a la fecha de solicitud de la ayuda, y tener una antigüedad mínima de seis meses. – La condición de ente del sector público institucional se acreditará mediante la comprobación de la correspondiente inscripción en el Inventario de Entidades del Sector Público Estatal, Autonómico y Local, de acuerdo con el Real Decreto 749/2019, de 27 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento de funcionamiento del Inventario de Entidades del Sector Público Estatal, Autonómico y Local, siempre que el porcentaje de la participación pública sea superior al 50􀀀%. – Las entidades públicas y privadas, independientemente de su forma jurídica, que ejerzan una actividad económica, no podrán superar el límite de ayudas de minimis conforme a la normativa de aplicación dispuesta en el artículo 2, apartado 4, de la presente orden. Actividades subvencionables Se consideran actividades subvencionables aquellas ligadas indubitadamente con la incorporación de las entidades beneficiarias a un espacio de datos, entre ellas: a) Identificación de las oportunidades que ofrece un espacio de compartición de datos, selección del espacio de datos y casos de uso, elaboración del plan de negocio basado en la compartición de datos, y toma de decisión de inversión.b) Gestión de las condiciones y requerimientos jurídicos y regulatorios para la integración en un espacio de datos; evaluación del grado de cumplimiento legal de las principales normativas europeas en el ámbito de los datos, identificación de las brechas en su cumplimiento y posibles riesgos asociados.c) Preparación de los datos y creación de los productos de datos: disponibilización y preparación de los metadatos y datos a compartir.d) Implementación de la conexión técnica con un espacio de datos en lo referente a la adaptación de la arquitectura, infraestructura y software y a la participación en un caso de uso. En qué consiste la ayuda IMPORTES: Para los beneficiarios de la letra a), la ayuda podrá alcanzar hasta 30.000 € de gasto justificado.Para los beneficiarios de la letra b), la ayuda podrá alcanzar hasta 50.000 € de gasto justificado. *La ayuda se otorgará mediante el procedimiento de concurrencia no competitiva, teniendo en cuenta el orden de presentación de las solicitudes, una vez realizadas las comprobaciones de cumplimiento de los requisitos exigidos, y hasta que se agote el crédito presupuestario asignado en la convocatoria. Qué gastos o acciones cubre: a) Gastos de personal propio.b) Gastos de contratación de servicios.c) Gastos de adquisición de productos para la preparación de los datos y la conexión a un espacio de datos. Limites adicionales. No podrán ser beneficiarias: a) Las uniones temporales de empresas (UTES) b) Las personas en situación de autoempleo c) Las sociedades civiles, las comunidades de bienes, las comunidades de propietarios en régimen de propiedad horizontal o cualquier otro tipo de unidad económica o patrimonio separado que carezca de personalidad jurídica. Ayuda Estatal. Aplica a los siguientes sectores: Actividades inmobiliarias (68), Actividades sanitarias y servicios sociales (86–88), Agricultura, ganadería, silvicultura y pesca (01–03), Banca, seguros y fondos de pensiones (64–66), Comercios y locales comerciales (45–47, 95, 96), Construcción (41–43), Cultura (90, 91), Deportes (93), Edición, audiovisual y comunicaciones (58–61), Educación (85), Hostelería y turismo (55, 56, 79), Industria (05-33), Informática e Investigación y Desarrollo (62, 63, 72), Suministros, energía y residuos (35–39), Transporte y logística (49–53), Empresas de servicios (69-71, 73-82). 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Talend Open Studio y Talaxie: integración de datos gratuita, potente y sin límites

Cuando se habla de integración de datos, calidad de información y procesos de transformación complejos, muchos piensan en suites empresariales de alto coste y licenciamiento complicado. Sin embargo, Talend Open Studio rompe con esa idea al ser una de las herramientas open source más completas del mercado. Su gran fortaleza radica en que, pese a ser gratuito, ofrece una amplitud de funciones que rivalizan con soluciones comerciales de primer nivel. Con él es posible construir flujos de extracción, transformación y carga (ETL) sin necesidad de invertir grandes sumas de dinero, lo cual lo convierte en un recurso democratizador para empresas de cualquier tamaño. Talend Open Studio: la mejor herramienta ETL gratuita con todas las funciones profesionales El entorno de trabajo de Talend Open Studio es intuitivo y está basado en Eclipse, lo que facilita su adopción por parte de equipos técnicos que ya están familiarizados con ese ecosistema. Su diseño gráfico, sustentado en el arrastre y conexión de componentes, reduce la curva de aprendizaje y elimina gran parte de la complejidad habitual en desarrollos ETL. Aun así, bajo esa apariencia amigable, se esconde una potencia real: integración con bases de datos relacionales, sistemas en la nube, APIs, ficheros planos y un largo etcétera. Además, todo el código generado se traduce automáticamente a Java, lo que ofrece un nivel de transparencia y control muy valorado por los desarrolladores. El verdadero atractivo de Talend Open Studio no está solo en su interfaz o en la amplia biblioteca de conectores, sino en la posibilidad de manejar proyectos de alto volumen y complejidad sin coste de entrada. En la práctica, esto significa que tanto una startup en crecimiento como una multinacional pueden experimentar, prototipar e incluso desplegar soluciones de integración sólidas sin tener que adquirir licencias desde el primer día. Este factor resulta clave en contextos donde los presupuestos de TI son limitados o se exige un retorno de inversión rápido. Bajo esa apariencia amigable, se esconde una potencia real: integración con bases de datos relacionales, sistemas en la nube, APIs, ficheros planos y un largo etcétera. Talend Open Studio: la mejor herramienta ETL gratuita con todas las funciones profesionales El módulo de Data Integration (DI) es el núcleo de Talend Open Studio. Aquí se concentran las capacidades ETL más potentes: extracción de datos desde múltiples orígenes heterogéneos, transformación mediante una amplia gama de componentes preconfigurados y carga en prácticamente cualquier destino. Entre sus funciones destacan la conexión con bases de datos relacionales y no relacionales, manipulación de archivos planos, XML o JSON, consumo y publicación de APIs, procesamiento de datos en batch y la posibilidad de automatizar flujos con un control granular de excepciones. La riqueza de componentes de DI permite crear desde procesos simples hasta arquitecturas de integración a gran escala, siempre con un enfoque visual y con la posibilidad de personalizar cada detalle en Java. En lo que respecta al soporte de bases de datos (BD), Talend Open Studio ofrece una cobertura sobresaliente. Es compatible con los principales motores del mercado como Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, DB2, Teradata o Snowflake, así como con tecnologías más recientes como MongoDB, Cassandra y otros sistemas NoSQL. Este soporte no se limita a la simple conexión, sino que incluye capacidades de optimización de queries, gestión de transacciones, operaciones en paralelo y transformación pushdown para aprovechar el motor nativo de la base de datos. Además, el usuario puede combinar múltiples fuentes en un mismo flujo de trabajo, lo que permite consolidar información de diferentes sistemas en un único modelo de datos coherente y fiable. El módulo de Enterprise Service Bus (ESB) amplía aún más el alcance de Talend, llevándolo al terreno de la integración de aplicaciones y servicios en tiempo real. Con ESB es posible crear, exponer y consumir servicios web basados en SOAP o REST, implementar arquitecturas orientadas a servicios (SOA) y diseñar microservicios que se integren fácilmente con plataformas externas. También ofrece herramientas de mediación, enrutamiento dinámico de mensajes, transformación de formatos y seguridad a nivel de transporte y contenido. Esto convierte a Talend no solo en una solución ETL, sino en un verdadero middleware de integración capaz de responder a los retos de comunicación entre aplicaciones modernas y legadas. Talend Open Studio y Talaxie: soluciones de integración de datos open source para empresa Dentro de la evolución natural de la plataforma, conviene destacar Talaxie, la propuesta más reciente de Talend en su ecosistema. Talaxie no es simplemente una actualización, sino una reinterpretación del concepto de integración, diseñada para responder a entornos híbridos y multi-nube. Incorpora mayor capacidad de orquestación, escalabilidad nativa y un enfoque más claro hacia la gobernanza de datos. Si bien Talend Open Studio sigue siendo el punto de entrada gratuito y accesible, Talaxie representa el futuro de la plataforma, con una visión que trasciende la mera construcción de flujos ETL y se adentra en la gestión completa del ciclo de vida de los datos. La buena noticia es que la experiencia obtenida trabajando con Open Studio sirve como base sólida para migrar o complementar proyectos en Talaxie. En resumen, Talend Open Studio no solo es un software gratuito: es una puerta de acceso a un ecosistema profesional de integración de datos en constante evolución. Permite experimentar, aprender y desplegar soluciones robustas sin barreras económicas, lo que lo convierte en un aliado perfecto tanto para desarrolladores individuales como para organizaciones que buscan reducir costes sin sacrificar funcionalidad. Y aquí es donde entra Modus. Como partner especializado, Modus aporta no solo conocimiento técnico profundo de Talend Open Studio y Talaxie, sino también la experiencia de haber acompañado a múltiples organizaciones en su viaje hacia la integración de datos eficiente. Nuestra misión es traducir la potencia de la herramienta en resultados concretos: proyectos más ágiles, información más confiable y decisiones empresariales mejor fundamentadas. Con Modus, las empresas no solo adoptan Talend, sino que lo transforman en una ventaja competitiva real. Descargue desde aquí Taend Open Studio y Talaxie

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Arquitecturas para un eficiente Data Management

Redactado por Juan Manuel Recio, CEO de Modus La  disciplina que trata la arquitectura de datos es un factor estratégico crucial para el uso de los datos y el análisis cuando necesita gestionar adecuadamente su Data Management . Para conectar eficazmente la estrategia de las empresas con su  implementación técnica, los CDAO (Chief Data and Analytics Officer)  deben diseñar una adecuada  arquitectura de datos, esto permite a los responsables de  D&A (Data & Analytics) planificar eficazmente, conectar la estrategia con los procesos y generar valor a largo plazo para la organización. La arquitectura de datos está evolucionando para ofrecer autoservicio de datos habilitado por metadatos Las mejores prácticas de la arquitectura de análisis de datos han evolucionado a lo largo de las últimas décadas, a medida que las iniciativas de transformación digital han puesto de relieve la necesidad de modernizar la estrategia de datos y aprovechar las oportunidades para su uso. Estas etapas incluyen: Período anterior al año 2000: La  era del Enterprise Data Warehouse: arquitectura de datos centrada en el éxito del (EDW). 2000-2010  Era posterior a EDW: Este período se caracteriza por el análisis fragmentado de datos, donde los data marts dependían del data warehouse. Y, según a quién se preguntara, se obtenía una versión diferente de la realidad, ya que cada consolidación de Data Marts generaba un nuevo silo de datos, lo que resultaba en análisis fragmentados e inconsistentes. 2010-2020 La era del Logical Data Warehouse  (LDW): Este período vio un análisis más unificado de los datos mediante una capa semántica común, lo que permitió el acceso a Data Warehouse, Data Marts y Data Lakes. Esta es la mejor práctica actual. 2020-futuro La era de metadatos activos: En el  futuro se  verá un análisis aumentado de datos utilizando todas las fuentes de datos relevantes, a las que se puede acceder y habilitar mediante análisis avanzados, motores de recomendación, orquestación de datos e IA, prácticas adaptativas y análisis de metadatos. Todo esto a través de los Metadatos Activos. La democratización del acceso a los datos y el análisis de autoservicio impulsa la evolución actual de la era de los LDW a la era de los metadatos activos. Los directores de datos y análisis (CDAO) también esperan ampliar los casos de uso de los datos más allá de los que los LDW pueden gestionar. Estos incluyen la gestión de datos maestros, el intercambio de datos interempresariales, la integración de datos B2B, el intercambio de datos de socios, la integración de datos de aplicaciones, entre otros. Pero ¿qué son los metadatos y qué papel desempeñan en esta evolución?: Los metadatos describen diferentes facetas de los datos, como el contexto de los datos. Se generan como subproducto de la transferencia de datos a través de los sistemas empresariales. Existen cuatro tipos de metadatos: técnicos, operativos, empresariales y sociales. Cada uno de estos tipos puede ser metadatos «pasivos» que las organizaciones recopilan pero no analizan activamente, o metadatos «activos» que identifican acciones en dos o más sistemas que utilizan los mismos datos. Los metadatos activos pueden facilitar la automatización, proporcionar información y optimizar la interacción del usuario, y son un elemento clave para el análisis de autoservicio. Sin embargo, para alcanzar su potencial se requiere una arquitectura de datos que equilibre los requisitos de repetibilidad, reutilización, gobernanza, autoridad, procedencia y entrega optimizada. Los líderes en análisis de datos ven dos opciones para evolucionar su arquitectura de datos desde la era LDW, donde la mayoría opera actualmente, hacia la era de los metadatos activos. Estas opciones son Data Fabric  o Data Mesh. Estos conceptos comparten el objetivo de facilitar el acceso a los datos a todos sus usuarios, incluyendo científicos, analistas e ingenieros de datos, así como a los consumidores de datos. Si bien muchos líderes de datos hablan de Data Fabric y Data Mesh como enfoques de arquitectura de datos que compiten entre sí, se consideran más acertadamente complementarios. Últimas tendencias y tecnologías en arquitectura de datos Data Fabric: Este concepto de diseño facilita el acceso a los datos en toda la empresa mediante una integración de datos flexible, reutilizable y mejorada. Aprovecha la tecnología y los metadatos existentes para modernizar la arquitectura de datos sin necesidad de una revisión completa. Data Mesh: Un enfoque arquitectónico que descentraliza la gestión de datos, asignando su propiedad a los dominios empresariales. Su objetivo es apoyar la definición, la entrega, el mantenimiento y la gestión de productos de datos, facilitando su localización y uso por parte de los consumidores. Active Metadata: La transición de metadatos pasivos a activos permite la automatización, proporciona información y optimiza el engagement con el usuario. Los metadatos activos identifican acciones en todos los sistemas utilizando los mismos datos, lo que facilita el análisis en forma de autoservicio. Best Practices para garantizar la escalabilidad y flexibilidad de la arquitectura de Data Management Diseño modular: Construya una arquitectura modular que permita el escalado independiente de los componentes a medida que evolucionan las demandas. Microservicios: Utilice microservicios para la implementación y el escalado de servicios de datos específicos, mejorando la flexibilidad y la agilidad. Escalado elástico: Adopte soluciones nativas de la nube para el escalado automático y así gestionar cargas de trabajo variables de forma eficiente. ¿Cómo cumple la arquitectura de Data Management con las normativas de privacidad de datos como el RGPD y la CCPA? Mediante un framework de gobernanza de datos: Implementar políticas de gobernanza sólidas para gestionar el ciclo de vida de los datos, garantizando su correcta creación, uso y control, de acuerdo con la normativa. Enmascaramiento y Encriptación: Aplicar estas técnicas para proteger los datos sensibles y mantener el cumplimiento de los estándares de privacidad. Información para auditoría: Mantener registros detallados del acceso y los cambios en los datos para facilitar la supervisión y la generación de informes de cumplimiento. Arquitectura Data Warehouse en la nube Suelen tener  tres componentes principales: fuentes de datos, almacenamiento de datos y procesamiento de datos. Las fuentes de datos incluyen diversos sistemas y aplicaciones, mientras que el almacenamiento de datos utiliza un sistema

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¿Qué es ETL?

¿Qué es ETL? Un proceso clave para la gestión de datos En un mundo donde los datos se han convertido en el activo más valioso de las empresas, contar con procesos eficientes para su manejo es fundamental. Uno de los métodos más utilizados para gestionar grandes volúmenes de información es el proceso ETL (Extract, Transform, Load). Pero, ¿qué significa exactamente ETL? ¿Cómo funciona y por qué es tan importante? En este artículo exploraremos en profundidad este concepto clave en la gestión y análisis de datos. ETL es el acrónimo de Extract, Transform, Load (Extracción, Transformación y Carga). Se trata de un conjunto de procesos que permiten recopilar datos desde diversas fuentes, transformarlos en un formato adecuado y almacenarlos en un sistema de destino, generalmente un data warehouse o un data lake. Este proceso es crucial en el mundo de la inteligencia de negocios (BI), el big data y el análisis avanzado de datos. El proceso ETL es fundamental para cualquier empresa que desee aprovechar el potencial de los datos para la toma de decisiones. Permite estructurar, limpiar y transformar información proveniente de diversas fuentes, garantizando su calidad y disponibilidad para el análisis. Con una estrategia ETL bien definida y el uso de herramientas adecuadas, las organizaciones pueden mejorar su eficiencia operativa, detectar oportunidades de negocio y obtener ventajas competitivas en un mundo cada vez más impulsado por los datos. Extracción de Datos (Extract) La fase de extracción consiste en recolectar datos de diferentes fuentes, que pueden incluir bases de datos relacionales, APIs, archivos CSV, XML, JSON, o incluso sistemas en la nube y aplicaciones de terceros. La extracción de datos puede ser un proceso complejo debido a la diversidad de formatos y estructuras en los que la información se almacena. Algunos tipos de fuentes de datos comunes incluyen: Bases de datos estructuradas (SQL, PostgreSQL, Oracle, etc.). Aplicaciones empresariales (CRM, ERP, herramientas de marketing, etc.). Archivos de texto y hojas de cálculo. Datos de sensores y dispositivos IoT. APIs de servicios web. La extracción de datos debe ser eficiente para evitar la sobrecarga de los sistemas de origen y garantizar que se recolecta la información correcta en el momento adecuado. Transformación de Datos (Transform) Una vez extraídos los datos, es necesario transformarlos para que sean compatibles con el sistema de destino. La transformación puede incluir varias tareas como: Limpieza de datos: Eliminación de valores nulos, datos duplicados o registros incorrectos. Conversión de formatos: Adaptación de fechas, unidades de medida, códigos y otros formatos. Enriquecimiento de datos: Incorporación de información adicional proveniente de otras fuentes. Normalización y desnormalización: Ajuste de datos para mantener coherencia en la estructura de la base de datos. Agregaciones y cálculos: Creación de indicadores clave y resumen de datos según sea necesario. La transformación de los datos es una etapa crítica, ya que determina la calidad de la información final y su utilidad para la toma de decisiones. Carga de Datos (Load) Finalmente, los datos transformados se cargan en su destino final, que puede ser un almacén de datos (data warehouse), un data lake o una base de datos operativa. La carga puede realizarse de dos maneras: Carga completa: Se borra la información existente y se carga todo el conjunto de datos actualizado. Carga incremental: Solo se añaden o actualizan los registros que han cambiado desde la última carga, optimizando el rendimiento del sistema. La elección del tipo de carga depende de las necesidades del negocio y del volumen de datos procesado. ¿Por qué es importante el proceso ETL? ETL juega un papel clave en la gestión de datos empresariales por varias razones: Centralización de datos: Permite consolidar información de múltiples fuentes en un solo sistema, facilitando su análisis. Mejora en la calidad de los datos: Gracias a los procesos de limpieza y transformación, se eliminan errores y se garantiza la coherencia de la información. Optimización del rendimiento: Los datos organizados en un data warehouse facilitan la generación de reportes y dashboards de manera eficiente. Facilitación del análisis avanzado: Permite a los científicos de datos y analistas trabajar con información estructurada y de alta calidad. Herramientas ETL más conocidas Existen numerosas herramientas ETL en el mercado, tanto de código abierto como comerciales. Algunas de las más utilizadas incluyen: Talend: Plataforma ETL de código abierto ampliamente utilizada. Informatica PowerCenter: Solución empresarial con potentes capacidades de transformación. Apache Nifi: Herramienta de código abierto diseñada para la automatización del flujo de datos. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): Solución integrada con el ecosistema de Microsoft. Google Cloud Dataflow y AWS Glue: Opciones en la nube diseñadas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. La elección de la herramienta adecuada depende de factores como el presupuesto, el volumen de datos, la integración con otros sistemas y la facilidad de uso. ETL vs. ELT: ¿Cuál es la diferencia? Con el auge del big data, ha surgido una variación del proceso ETL conocida como ELT (Extract, Load, Transform). La principal diferencia es que en ETL los datos se transforman antes de ser almacenados, mientras que en ELT primero se cargan y luego se procesan dentro del sistema de destino. ELT es especialmente útil en entornos de big data donde los datos se almacenan en crudo y se transforman según sea necesario, aprovechando la potencia de procesamiento de plataformas como Apache Spark o Google BigQuery. Otros artículos ¿Qué es ETL? Learn more Implementación de Talend para una Data Fabric Learn more Talend Cloud: Gestión y integración de datos en la nube al alcance de tu mano Learn more Integración de Datos y Aplicaciones Ofrecemos herramientas líderes en el sector, así como servicios y formación adaptados a tu empresa Productos Talend Rapidminer Modus integration Logistics Política de privacidad   Servicios Business Intelligence Data integration Data Science Data Warehouse Integración de Aplicaciones Data Fabric Términos de uso  

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Talend Cloud: Gestión y integración de datos en la nube al alcance de tu mano

Talend Cloud: Gestión e integración de datos en la nube Talend Cloud es una plataforma de gestión e integración de datos en la nube líder en Europa. Ofrece una solución completa para la ingesta, tratamiento y gobierno de datos en diferentes industrias y departamentos. Puedes construir canalizaciones de datos rápidas y sencillas en diferentes nubes y bases de datos, y cuenta con más de 1000 conectores para diferentes aplicaciones y fuentes de datos. ¿Qué es Talend Cloud? Talend Cloud es una plataforma líder en Europa de gestión e integración de datos en la nube. Con una amplia variedad de soluciones para la gestión de datos en diferentes industrias y departamentos, permite construir canalizaciones de datos de manera rápida y sencilla. Definición de Talend Cloud Talend Cloud es una herramienta de gestión e integración de datos en la nube. Ofrece una solución completa de extremo a extremo para la ingesta, tratamiento y gobierno de datos. Permite construir canalizaciones de datos de manera rápida y sencilla. Características de Talend Cloud Talend Cloud cuenta con una amplia variedad de soluciones para la gestión de datos en diferentes industrias y departamentos. La integración de datos en la plataforma Talend Cloud es posible en AWS, múltiples nubes y en combinación híbrida. Talend Cloud cuenta con más de 1000 conectores para diferentes bases de datos y aplicaciones. Ventajas de utilizar Talend Cloud Talend Cloud simplifica el cumplimiento de las reglas de uso. Permite a las organizaciones integrar y segmentar datos históricos y en tiempo real. Permite responder en tiempo real a nuevas oportunidades y retos. Permite crear información coherente mediante un conjunto de aplicaciones de colaboración. Talend Cloud ofrece precios asequibles, alta calidad de datos y variadas opciones de conectividad. ¿Cómo funciona Talend Cloud? Talend Cloud es la plataforma de integración de datos en la nube. En esta sección se describe cómo se lleva a cabo la integración de datos en Talend Cloud y cómo se puede utilizar en AWS. Integración de datos en Talend Cloud En Talend Cloud la integración de datos se lleva a cabo de manera rápida y sencilla. Cuenta con más de 1000 conectores para diferentes aplicaciones y fuentes de datos. Se pueden construir canalizaciones de datos con facilidad, permitiendo la ingestión, tratamiento y gobierno de datos de una manera eficiente. Opciones de integración en Talend Cloud Talend Cloud permite una amplia variedad de opciones para la integración de datos. Los usuarios pueden optar por la integración en la nube de Talend Cloud, en múltiples nubes o en combinación híbrida. La plataforma tiene una flexibilidad sin igual para resolver los desafíos de integración de una organización. Conectividad y compatibilidad de Talend Cloud Talend Cloud cuenta con más de 1000 conectores a diferentes aplicaciones y fuentes de datos, lo que facilita la integración de datos en cualquier empresa o industria. Talend Cloud está optimizada para AWS y se integra con facilidad a más de 900 componentes y conectores con soporte multi-nube e híbrido. La plataforma también cuenta con la solución Talend Data Quality, que limpia los datos inexactos e incoherentes. Uso de Talend Cloud en AWS Talend Cloud está disponible en AWS Marketplace y ofrece conectividad sencilla con AWS. Ofrece una variedad de beneficios, como la capacidad de responder en tiempo real a nuevas oportunidades y retos y crear información coherente mediante un conjunto de aplicaciones de colaboración. Integración de Talend Cloud en AWS La integración de Talend Cloud en AWS es sencilla y optimizada para esta plataforma. Se pueden construir canalizaciones de datos de manera rápida y sencilla, y cuenta con más de 1000 conectores para diferentes bases de datos y aplicaciones. La plataforma ofrece servicios de migraciones y expertos en integrar/mover todo tipo de fuentes de datos y de integraciones. Beneficios de utilizar Talend Cloud en AWS Talend Cloud en AWS ofrece varias ventajas, como la capacidad de segmentar y almacenar datos históricos y en tiempo real, y la simplificación del cumplimiento de las reglas de uso. La plataforma también permite a las organizaciones integrar datos de diferentes departamentos e industrias de manera eficiente. Soluciones de Talend Cloud Talend Cloud ofrece diversas soluciones para la gestión e integración de datos, con el propósito de mejorar la calidad de los mismos y simplificar su gobierno. A continuación, se describen las principales soluciones: Talend Data Quality Talend Data Quality es una solución específica de Talend Cloud para limpiar los datos inexactos e incoherentes. Esta herramienta permite identificar errores, como metadatos dobles o valores atípicos, y corregirlos antes de su utilización, mejorando así la calidad de la información manejada por la organización. Entre sus principales características se encuentran: Análisis de calidad de datos en tiempo real Identificación y corrección automática de errores de datos Implementación guiada con asistente de creación de reglas de calidad de datos Comprensión instantánea de los valores de los datos con una vista previa de los registros Talend Studio Talend Studio es la principal herramienta de diseño de canales de datos de Talend Cloud, permitiendo crear y diseñar integraciones desde cualquier lugar. Con una interfaz gráfica única, esta herramienta proporciona una flexibilidad sin igual para resolver los desafíos de integración de una organización. Entre sus principales características se encuentran: Creación y diseño de integraciones de datos Creación de canales de datos personalizados con una interfaz gráfica fácil de usar Automatización completa de procesos manuales y repetitivos Funcionalidades de preparación y enriquecimiento de datos Talend Data Governance La solución de Talend Cloud, Talend Data Governance, permite simplificar la gestión y el gobierno de los datos empresariales, garantizando su conformidad y la calidad de los datos. La solución está diseñada para simplificar el cumplimiento de las reglas de uso y garantizar la integración y segmentación de datos históricos y en tiempo real. Entre sus principales características se encuentran: Gestión centralizada de los datos y su calidad Automatización de procesos de gobierno de datos Control de acceso y seguridad de los datos Integración y segmentación de datos históricos y en tiempo real Servicios y formaciones de Talend Cloud Servicios de Talend Cloud

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Herramientas ETL más usadas

Cuales son las herramientas ETL más usadas?

¿Qué son las herramientas ETL? Las herramientas ETL son un componente esencial para data warehousing y analítica y se encargan de asegurar la integración de datos entre bases de datos y aplicaciones mediante tres fases: Extracción: ·La fase de extracción consiste en la recuperación de información de varios sistemas de origen Transformación: la transformación involucra procesos para validar y transformar los datos extraídos en un formato útil y fácil de entender Carga: la carga es la fase final en la cual los datos se cargan en un almacén de datos. Las fuentes de datos pueden ser muy variadas, como bases de datos relacionales o no relacionales, ficheros, aplicaciones SaaS, CRMs, ERPs, APIs, páginas web o sistemas de logs. Para realizar estas transformaciones, es frecuente apoyarse en un Data Warehouse que almacena datos con diversas características. En los últimos años se han popularizado las herramientas ETL para tiempo real o streaming frente a los procesos de tipo Batch. Los casos de uso que requieren bajas latencias y obtener información de valor lo más rápido posible han aumentado mucho con los dispositivos IoT para Big Data y el enfoque hacia mejorar la experiencia de usuario. Herramientas ETL más usadas Las herramientas ETL más utilizadas en la actualidad son Apache NiFi, Streamsets, Talend, y Microsoft SSIS. A continuación, se detallan los pros y contras de cada una de estas herramientas: Apache NiFi Apache NiFi es una herramienta gratuita y open source que permite definir flujos o topologías de una forma visual, intuitiva y flexible para ETLs. Los procesadores son las unidades de procesamiento o carga de datos y se pueden extender con funcionalidad personalizada. Una de las principales ventajas de esta herramienta es su licencia Apache 2.0, el concepto de programación de flujo de datos, integración con Data Provenance y auditoría, y la posibilidad de manejar datos binarios. La interfaz de usuario es sencilla con grafos visuales y se puede gestionar la política de usuarios mediante LDAP. Sin embargo, algunos de sus contras incluyen la falta de estadísticas por registro procesado y su consumo elevado de recursos. StreamSets StreamSets es una plataforma empresarial centrada en construir y ejecutar procesos batch y flujos de datos en streaming. Se puede desplegar on premise y en cloud, y está preparada para escalar cómodamente. Streamsets se divide en varios componentes que se pueden configurar y desplegar por separado. Algunas de sus ventajas incluyen estadísticas individuales por registro, visualización pensada para realizar debugging, interfaz de usuario atractiva y facilidades para streaming. Algunas de sus desventajas son la falta de configuración JDBC reutilizable y que los cambios de configuración en el procesador requieren detener todo el flujo de datos. Talend Talend es una herramienta ETL empresarial open source que ofrece integraciones listas para usar con numerosas herramientas y tecnologías en cloud y on-premise. Además, cuenta con una versión de pago que ofrece componentes adicionales para el gobierno del dato, así como la monitorización de los procesos de integración del dato y ETL. Esta herramienta también permite descubrir fácilmente datos y relaciones, lo que la convierte en una opción popular en el mercado. Además, según el cuadrante de Gartner para herramientas de integración de datos, Talend es considerada una herramienta líder en su categoría. Entre sus ventajas, podemos destacar su gran cantidad de integraciones con tecnologías externas listas para usar, una versión open source gratuita disponible, una interfaz sencilla con funcionalidad de arrastrar y soltar, y su fácil extensibilidad con scripts y librerías en Java. Por otro lado, es posible que se requieran perfiles expertos en Java para crear elementos ad-hoc. Talend Data Fabric Talend Data Fabric es una plataforma de código abierto, perteneciente a Talend que ofrece un conjunto completo de herramientas para simplificar el procesamiento de datos. La herramienta ofrece una variedad de características, incluyendo la capacidad de conectar diferentes fuentes de datos, realizar análisis avanzados, desarrollar y ejecutar flujos de trabajo, así como realizar el seguimiento de los datos. Además, Talend es compatible con la mayoría de los sistemas operativos, incluidos Windows, Linux y Mac OS. Informatica PowerCenter Informatica PowerCenter, esta herramienta ha sido desarrollada por la empresa Informatica y es una solución empresarial para la integración del dato que requiere una licencia comercial. Es compatible con clouds de AWS y Azure. Entre sus ventajas, destaca la abundante documentación y formación, la facilidad de uso para gente no técnica ejecutando trabajos y su capacidad para integrar procesos de inteligencia artificial. También tiene una buena madurez y rendimiento. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el precio de la licencia comercial es elevado y la curva de aprendizaje es más elevada que otras herramientas de integración de datos. Si no estás dispuesto a pagar una licencia comercial y prefieres una curva de aprendizaje más suave, Talend puede ser una mejor opción para ti. Apache Airflow Apache Airflow es una plataforma gratuita y open source que te permite crear, programar y monitorizar flujos de trabajo. Está basada en Python y es compatible con gestores de recursos como Mesos y Yarn. Entre sus ventajas están la visualización clara para tener una vista general de tus flujos de trabajo y una interfaz fácil de usar para programar y modificar tus trabajos, escalabilidad para adaptarse a tus necesidades. Entre sus contras destacamos que no es adecuado para streaming de datos y que tiene una cantidad de operadores que pueden ser insuficientes. AWS Data Pipeline AWS Data Pipeline es la solución de Amazon Web Services para transferir y transformar datos en la nube. Aunque no es gratuita y Amazon cobra por uso, es una opción interesante si necesitas realizar transformaciones de datos sencillas y trabajar con las tecnologías y servicios de Amazon en la nube. Entre sus ventajas destacan la facilidad de uso y su flexibilidad para integrarse con otros servicios de Amazon. Además tiene un precio razonable. Pentaho Pentaho es una herramienta desarrollada por Hitachi para llevar a cabo procesos empresariales ETL. Incluye Pentaho Data Integration (PDI), también conocido como Kettle, que permite la transformación y migración de datos entre aplicaciones.

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Implementación de Jenkins: Parámetros y Elementos externos

Implementación de Jenkins: Parámetros y Elementos externos Como vimos en la primera parte, hemos elegido el flujo de trabajo siguiente: Los paquetes ejecutables obtenidos por el Build de Talend Open Studio (TOS), se almacenan con versionado en un repositorio de Nexus. Jenkins sacará la versión de producción. Puede ser una versión especifica o la última versión. El paquete ejecutable Java es un archivo comprimido zip, que se debe extraer al espacio de trabajo de Jenkins. Jenkins, a continuación, lanza uno de los scripts del paquete que son bat, powershell ou shell según la plataforma del agente. Un ejemplo de script Groovy completo (Jenkins File) se presentará en la tercera parte. La instalación de Nexus se realiza según el procedimiento detallado en le pagina de Sonatype https://help.sonatype.com/repomanager3/product-information/download Nexus puede instalarse en cualquier maquina de la red, siempre que se pueda acceder desde el agente y el controlador de Jenkins. El código del servidor Nexus está en forma de archivo comprimido. El servidor se lanza mediante comando “nexus run/start”. El comando exacto se encuentra en la pagina de https://help.sonatype.com/repomanager3/installation-and-upgrades/installation-methods Ejecutar Nexus como servicio en el servidor necesita pasos diferente descritos por plataforma https://help.sonatype.com/repomanager3/installation-and-upgrades/run-as-a-service Se crea un repositorio de tipo Maven / Hosted que es el tipo adecuado para los artefactos de Java tales como un paquete construido por Talend. En Jenkins, para que la magia actué, hay que realizar esos ajustes: Labels: Etiqueta para identificar la máquina aunque en principio, el controlador no servirá para ejecuciones, suelen identificar el sistema operativo o propiedades que permite al controlador de elegir la maquina para ejecutar una determinada tarea. # of executors: En el caso de maquina de producción que se usa solamente como controlador 0, sino el nombre de hilos paralelos que se pueden ejecutar URL IP y puerto de acceso en la red, evitando localhost No olvidar de añadir una variable para la URL del servidor Nexus, por ejemplo con nombre NEXUS_URL y valor http://IP_DE_NEXUS:PUERTO_DE_NEXUS En el apartado “Nexus Repository Manager 3.x Server” se configura el acceso de escritura al servidor Nexus y así poder cargar los artefactos Java de Talend desde un proyecto de Jenkins En los ajustes a nivel de nodo, las variables globales para identificar el camino de acceso a carpetas de datos y/o herramientas. En el caso de plataforma basada en Unix hay que tener wget instalado. Se configuran a nivel de nodo, ya que pueden ser diferentes en cada máquina. Con esos ajustes básicos, el controlador está preparado para funcionar, pero le falta definir nodos de ejecución. Por defecto ya existe el nodo del controlador (Built-In). Hay una sección de configuración que permite de agregar nuevos nodos: En general, lo mejor es instalar el código del agente automáticamente desde el controlador conectándolo por SSH. En cambio, si el nodo es una maquina Windows, se aconseja de instalar manualmente el agente en la maquina y lanzarlo. El controlador genera una línea de comando única que permite al agente Windows de llamar al controlador cuando está activo. Una vez acabada la configuración, se puede probar un primero proyecto freestyle para cargar nuestro primero artefacto en el repositorio Nexus.   Se crea un nuevo elemento de tipo “Freestyle Project” Se añade un paso de publicación a Nexus 3: Puesto que hemos configurado el servidor se nos aparece en el menú: Se escoge en el segundo menú el repositorio donde se quiere subir el artefacto ponemos los identificadores del paquete et del artefato que tenemos que subir Guardar y ejecutar (Build en el idioma de Jenkins). Jenkins nos indica que el build (la subida del artefacto, en nuestro caso) se ha ejecutado con éxito. Y podemos navegar en Nexus para ver el artefacto que acabamos de subir. De la misma manera podríamos componer un proyecto para automatizar las etapas para seleccionar un artefacto de Nexus, descomprimir el archivo y ejecutar el script lanzador de Java. Como ya vimos, hacer un seguimiento de etapas múltiples vistas como un solo bloque, no es lo más cómodo. Sobre todo que Jenkins dispone de una modalidad que nos permite de ver el resultado de cada etapa por separado. En la siguiente parte, veremos que los proyectos de tipo pipeline son la herramienta ideal para un seguimiento fino de ejecuciones de pasos múltiples. Post relacionados Cuales son las herramientas ETL más usadas? Learn more Implementación de Jenkins: Parámetros y Elementos externos Learn more Jenkins como gestor de ejecuciones de job de Talend Learn more Integración de Datos y Aplicaciones Ofrecemos herramientas líderes en el sector, así como servicios y formación adaptados a tu empresa Productos Talend Rapidminer Modus integration Logistics Política de privacidad   Servicios Business Intelligence Data integration Data Science Data Warehouse Integración de Aplicaciones Data Fabric Términos de uso  

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Jenkins como gestor de ejecuciones de job de Talend

Introducción a Jenkins como gestor de ejecuciones de job de Talend Talend Open Studio (TOS) TOS, sin llegar a ser tan potente como su hermano mayor Talend Studio, tiene una oferta de módulos importante que no supone mayor impedimento para al desarrollo de jobs muy potentes. En cambio, a la hora de ejecutar el paquete Java compilado, se echa de menos a la funcionalidad de planificación y seguimiento que ofrece el TAC (con licencias on-premise) o la TMC (en el caso de licencias Cloud). Planificador de tareas de Windows La solución en plataforma Windows, es el “viejo” planificador de tareas de Windows. Basta con unos cuantos jobs para llegar a un cierto nivel de caos. Hay que diseñar job específicamente con salida de consola a ficheros para poder saber lo que pasa en caso de fallo en la ejecución. No es muy posible gestionar ejecuciones en varias maquinas y menos ejecutar jobs en instancia de cloud. Jenkins al rescate Hemos estado buscando una solución para crear un marco de ejecución mas eficiente y con más flexibilidad para job de Talend. Proponemos el uso de Jenkins junto con Nexus, ambos de código libre y gratuitos. Jenkins es originalmente, una aplicación para desarrollo o integración continuo. Por lo tanto, está integrado con los repositorios comunes de manera nativa o mediante cienes de plugins. Jenkins un proyecto basado en Java, muy activo, lo que asegura una buena protección contra los fallos de sus bibliotecas y módulos. Hemos elegido asociarlo con Nexus y así tener un almacenamiento con versionado de los diferentes ejecutables compilados desde TOS. De paso, si es necesario, podemos ejecutar otros script tales como Python u cualquier otro si fuese necesario. Qué es y qué hace Jenkins? Jenkins es un servidor de automatización de código abierto que supervisa las ejecuciones de trabajos repetidos, como la construcción de proyectos de software y otras tareas repetitivas. Tiene una arquitectura de plugins que permite ampliarlo con nuevas funciones o personalizaciones. Jenkins admite varios lenguajes de programación y herramientas para integrarse con diversos sistemas de control de versiones. Jenkins proporciona servicios de integración continua en un servidor en el que los desarrolladores pueden enviar código para que se construya, pruebe y despliegue. Ofrece muchas funcionalidades listas para usar, como notificaciones por correo electrónico, varios complementos para la gestión del control de código fuente, etc. Jenkins viene con configuraciones predeterminadas para las herramientas de desarrollo más populares, como Java, C/C++, Python, Ruby y otras. Un usuario puede configurar estos ajustes de acuerdo con los requisitos de su proyecto. La función de integración continua (CI) permite a los desarrolladores automatizar el proceso de construcción mediante la integración de todas las actividades de desarrollo en un solo sistema, tales como pruebas unitarias automatizadas y análisis de código antes de confirmar los cambios en el repositorio de código fuente. La función CI asegura que cada vez que un desarrollador realiza un cambio en cualquier rama o sistema de control de versiones, se actualiza inmediatamente en Jenkins sin tener que reiniciar manualmente los trabajos una y otra vez cada vez que algo cambia en ellos. Una instalación típica de Jenkins, se compone de un controlador y de un nodo. El nodo puede ser la misma maquina que el controlador, pero no se aconseja para entorno de producción por razón de seguridad dado que Jenkins tiene muchos derechos. En cambio el agente, está diseñado para ejecutar las tareas mandadas por el controlador con el menor impacto posible en la maquinas huéspedes que pueden ser además tanto una maquinas física, una maquina virtual, un contenedor Docker o incluso una instancia de cloud. El agente ejecuta el código Java que le transmite el controlador, en nuestro caso eligiendo la versión adecuada en el repositorio de Nexus. Freestyle versus Pipeline En Jenkins, la unidad de código que se ejecuta se llama proyecto, los hay de varios tipos. Hemos elegido 2 tipos: Freestyle y Pipeline. Freestyle Un proyecto freestyle se configura seleccionando los pasos en una interfaz de menú que lista todas las posibilidades tanto como proceso antes de ejecución, de trigger o de tratamiento después de ejecución. Es fácil de realizar un proyecto pero solo se ve como un único bloque de ejecución. Además es tedioso copiarlo e usarlo como plantilla.   Pipeline Jenkins, da la posibilidad de escribir todos los pasos de un proyecto con lenguaje Groovy en un bloque de texto de tipo “Jenkins File”. Se copia fácilmente, puede incluir paso de ejecución condicional, lectura de fichero externos… Groovy está derivado de Java y tiene acceso a todas sus bibliotecas.   Como vamos a bajar un ejecutable desde un repositorio para poder ejecutarlo en un agente, puede haber fallos en diferentes etapas. La vista de ejecución permite identificar inmediatamente donde ocurrió el fallo y consultar el log del paso correspondiente. Plugins A la hora de elegir de instalar un plugin, hay que tomar en cuenta si el proyecto es suficiente activo para asegurar una reacción rápida en caso de fallo de seguridad. Hay plugins que cubren casi cualquier necesidad. Presentamos una lista de los que pueden ser útiles. Locale: Para cambiar el idioma de la aplicación diferente del navegador, aconsejado para seguir los tutoriales que son mayoritariamente en inglés. Nexus Platform: Permite la integración con Nexus, no sirve para cargar código en el repositorio. Job Configuration History: Guarda copia de todo los cambio de configuración y Job. Permite comparar y restaurar versión antigua de un elemento. Calendar View: Nos da una vista de calendario de los proyectos planificados incluyendo el resultado para el pasado. PowerShell plugin Version: En caso de usar powershell permite de disponer de sus funciones dentro de un proyecto. En plataforma windows permite de diseñar pipeline más eficientes. Role-based Authorization Strategy: Añade una gestión fina de los accesos y capacidades, necesario para un uso en producción. Versions Node Monitors plugin: Ayuda a asegurar que los nodos de ejecución tienen la versión de Java y del agente adecuada para correcta actuación del controlador. Blue Ocean: Nuevo interfaz pensada para

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