Arquitectura de Integración de Datos del ICANE

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1 Instituto Cántabro de Estadística (ICANE) Instituto Cántabro de Estadística (ICANE) Instituto Cántabro de Estadística (ICANE) Resumen: Exposición de necesidades y carencias en cuanto a las etapas iniciales del tratamiento de datos provenientes de muy diversas fuentes (extracción, transformación y carga) así como del modelo de arquitectura de solución implantado basado en Pentaho Data Integration y sus resultados. Palabras clave: datos, calidad, ETL, integración, Business Intelligence

2 Índice de contenido 1.Introducción Situación previa a la implantación Análisis de necesidades Elección de la solución Ejemplos prácticos Carga de PC-Axis Carga de Microdatos Carga de Series Actualizadas Conclusiones...19

3 1.Introducción El término integración de datos se entiende normalmente como el proceso de combinación de datos procedentes de distintas fuentes heterogéneas con el objeto de proporcionar una visión única y global de dichos datos combinados. Desde un punto de vista de muy alto nivel, el problema de poblar un almacén de datos se reduce a tres tipos de actividades de carácter general: Extracción (Extraction): proceso consistente en la adquisición de datos desde una o varias fuentes. Transformación (Transformation): proceso de acondicionamiento de la forma y/o contenido de los datos para encajarlos en la estructura del almacén de datos destino. Carga (Loading): proceso de carga de los datos en el almacén destino. Al conjunto de dichas actividades se le conoce comúnmente con la abreviatura ETL. Dentro de cada una de ellas, pueden identificarse otras sub-actividades que las conforman: Captura de cambios en los datos (Change Data Capture) Data Staging: guarda los datos en un almacenamiento temporal para procesarlos más tarde. Validación de datos. Limpieza de datos: Corrección datos no válidos. Decodificación y renombrado: Adecuación de datos al proceso. Agregación de datos Generación y gestión de claves Carga de tablas de hechos Carga y mantenimiento de tablas de dimensión Los trabajos realizados en este proyecto se enmarcan dentro del desarrollo del Plan de Sistemas de Información elaborado por el ICANE. En este contexto, se hallan definidos los siguientes objetivos estratégicos: Proposición de soluciones integradas: la concepción global de los sistemas de información garantizará que las soluciones a adoptar en el futuro estén basadas en la integración de las aplicaciones, permitiendo que desde cada Servicio se tenga acceso a una información fiable, actualizada y útil para la actividad que desarrolla. Mayor disponibilidad y calidad de la información, mediante el adecuado procesamiento de los datos con distintos orígenes para su posterior mantenimiento de forma integrada y accesible en todas las áreas. Mejora de la gestión operativa a través de la automatización de los procesos y procedimientos, ayudando a una mejor realización de los procesos de producción y difusión estadística así como de todas las funciones citadas en los Estatutos del Instituto Cántabro de Estadística. Para llevar a cabo la consecución de dichos objetivos, el Servicio de Informática y Banco de Datos del ICANE ha propuesto el despliegue de una solución de integración de datos (Data Integration), que actúe como plataforma sobre la que se desarrollen y se pongan en producción los distintos procesos ETL (Extraction, Transformation, Loading), tanto actuales como futuros. 3

4 2.Situación previa a la implantación El ICANE, como instituto de estadística y para el adecuado cumplimiento de sus funciones, recibe datos, de manera heterogénea, procedentes de un amplio conjunto de fuentes. Es habitual que dichos datos tengan que ser transformados y adecuados para su posterior introducción en el almacén de datos (datawarehouse). A continuación se describen, de forma general, las fases del ciclo de vida que siguen los datos recibidos así como las técnicas, herramientas o sistemas de información de apoyo aplicados en cada una de ellas: Recepción de los datos e inventariado de la misma: correo electrónico (ficheros encriptados), soporte magneto-óptico (CDs, diskettes), descargas directas desde los sitios web de los organismos correspondientes, etc. Procesamiento de los datos, validación e incorporación de los datos al almacén de datos Oracle 10g, a través de ficheros de diseño y scripts PERL y PL/SQL, ejecutándose a través del intérprete correspondiente y la aplicación SqlLoader de Oracle. Almacenamiento de la información y salvaguarda de la misma una vez procesados los datos correspondientes, a través de soportes ópticos. Explotación de datos a través de la herramienta Oracle Discoverer v9. Actualmente no existe un sistema de apoyo integral que cubra la totalidad de las fases del ciclo de vida de los datos. Los distintos procesos necesitan de intervención manual en muchos puntos, siendo, por tanto, fuertemente dependientes de la interacción humana, lo que los hace a su vez altamente susceptibles de error. Otra implicación directa de la intervención manual es el consiguiente consumo innecesario de tiempo en la preparación de la ejecución de los scripts y procedimientos de carga, convirtiendo dichos procesos en tediosos y arduos. Los componentes de los procesos de carga de los distintos conjuntos de datos se hallan categorizados, parcialmente documentados y almacenados en una unidad de red compartida CIFS. Por otra parte, no existe un conjunto de procedimientos uniformes que engloben y unifiquen las tareas de carga de datos en los motores principales del ICANE (almacén de datos y data-mart para el sitio web). A continuación se incluyen dos diagramas que resumen los ciclos de vida de los datos recibidos previos a la implantación. 4

5 Ilustración 1: Arquitectura ETL previa a implantación 5

6 Ilustración 2: Arquitectura ETL previa a implantación 6

7 3.Análisis de necesidades Para poder llevar a cabo los procesos de extracción, transformación, carga, calidad, verificación y consulta de datos de una manera eficaz y eficiente, el Servicio de Informática y Banco de Datos del ICANE detecta las siguientes necesidades para su sistema de datawarehousing: 1)Incrementar el nivel de automatización de los procesos que conforman el ciclo de vida de los datos en el ICANE, reduciendo el tiempo consumido en los mismos para lograr una mayor disponibilidad del personal asignado a las tareas de carga. 2)Crear un repositorio de procesos documentados que permita reducir la pendiente de la curva de aprendizaje (tomada ésta según su definición coloquial, es decir, reducir el tiempo de aprendizaje) en el caso de la incorporación o sustitución de personal. 3)Aumentar la calidad y el control en los procesos ETL (extracción, transformación y carga), reduciendo el número de errores así como el tiempo empleado en la posible corrección de los mismos. 4)Reestructurar los procesos ETL, de manera que hagan uso de estándares abiertos y sean reutilizables con distintos motores de bases de datos (Oracle, MySQL, etc.) 5)Proporcionar mayor facilidad de ejecución de los distintos procesos, permitiendo la posibilidad de que personal ajeno al Servicio de Informática ejecute tareas ETL simples por sí mismo. 6)Ofrecer integración con los productos y sistemas utilizados hasta la fecha, así como con los scripts desarrollados al efecto. 7)Unificar los procesos de carga de datos en el datawarehouse y el data-mart del ICANE. El sistema a implantar debe satisfacer las necesidades citadas, proporcionando apoyo en todas las fases y procesos que completan el ciclo de vida de los datos. 4.Elección de la solución Para satisfacer las necesidades descritas y para el cumplimiento de la relación de requisitos expuesta, el Servicio de Informática y Banco de Datos del ICANE valoró las siguientes soluciones: 1)Oracle Data Integrator: La Sección de Informática Estadística y Banco de Datos realizó la evaluación de este producto, destacando como características su buena integración con los productos existentes de Oracle, su dificultad de uso, su coste y tipo de licencia (privativa) y la relativa corta vida del producto. Estos últimos factores fueron determinantes en su descarte. 2)Talend ETL: Esta herramienta fue descartada casi inmediatamente debido a su falta de funcionalidad y escasa colección de transformaciones, si bien se presentaba como interesante 7

8 su integración nativa con el entorno integrado de desarrollo Eclipse. 3)Pentaho Data Integrator (PDI): Antes llamada Kettle, esta herramienta cuenta con su propia historia antes de pasar a formar parte de la actual suite Pentaho BI (desde antes de 2003 ya se contaba con su versión 2.5). Su elección ha venido determinada, principalmente y entre otros, por los siguientes factores: Satisfacción de las necesidades expuestas Cumplimiento de los requisitos establecidos Especial facilidad de uso, gracias a un interfaz muy intuitivo Completo catálogo de transformaciones ampliable Continuidad de proyecto (ciclo de desarrollo de 3 a 5 meses), ahora en su versión 4.01 Estrecha integración con soluciones punteras en sus ámbitos, como Mondrian (análisis OLAP) y Weka (Data Mining), también parte de la suite Pentaho Casos de éxito (organismos en los cuales se implantado con éxito alguno o todos los componentes de la suite Pentaho): Junta de Andalucía, Consejería de Sanidad de la Comunidad Autónoma de Cantabria, Agencia Tributaria, Junta de Extremadura, Generalitat de Cataluña, Centro Superior de Investigaciones Científicas, Instituto de Comercio Exterior... Software de fuentes abiertas, con las ventajas que ello implica, entre otras: coste de licencia nulo, independencia del proveedor, mejora de la calidad del código, comunidad viva, peticiones de cambios y mejoras, etc. Ilustración 3: Diseño de la Arquitectura de Pentaho 8

9 5.Ejemplos prácticos. A continuación se describen detalladamente algunos procesos ETL utilizados en el ICANE y que han agilizado las tareas de carga Carga de PC-Axis Índice de Precios de Consumo (IPC): Encuesta continua de periodicidad mensual cuyos datos son extraídos directamente de la página de INE en formato PC-Axis. Las series que se publican con respecto al IPC. Base 2006 en la página web del ICANE son las siguientes: Índice general y por grupos COICOP Índice por grupos Índice por rúbricas Índice por grupos especiales El proceso PDI carga los datos automáticamente en el banco de datos simplemente ejecutando el siguiente trabajo. Ilustración 4: Trabajo de carga IPC Un trabajo o job es similar al concepto de proceso, un conjunto sencillo o complejo de tareas con el objetivo de realizar una acción determinada. En los trabajos se pueden utilizar pasos específicos (diferentes a los disponibles en las transformaciones) como recepción de un fichero vía ftp, envío de , ejecución un comando, etc. Además, es posible ejecutar una o varias transformaciones de las que hayamos diseñado y orquestar una secuencia de ejecución de ellas. Los trabajos estarían en un nivel superior a las transformaciones. 9

10 El trabajo IPC_MENSUAL(PC-AXIS) está formado a su vez por otros cuatro trabajos: IPC_87 IPC_88 IPC_89 IPC_90 Debido a la similitud que presentan estos trabajos se procederá a explicar únicamente uno de ellos, en concreto IPC_87. Cada trabajo tiene la siguiente estructura : Ilustración 5: Trabajo IPC_87 Los bloques que forman el trabajo IPC_87 se describen a continuación: Descarga IPC_87: Este bloque hace referencia al archivo PC-Axis ubicado en la página web introducida en la URL del bloque (en este caso la página web del INE). Al mismo tiempo se aprovecha este bloque para ejecutar un script PHP que permite transformar el archivo en formato PC-Axis a un archivo de texto. Es decir, cuando se ejecute este bloque se descargará el archivo de la web, filtrando únicamente la Comunidad Autónoma que se haya indicado en el script PHP. Se transformará a formato de texto y se guardará en la ubicación especificada. El fichero de texto tendrá una estructura como la que se muestra a continuación: 10

11 Ilustración 6: Estructura fichero de texto IPC_87: La transformación es el elemento básico de diseño de los procesos ETL en PDI. Una transformación se compone de pasos o steps enlazados entre si a través de los saltos o hops. Los pasos son el elemento mas pequeño dentro de las transformaciones. Entrada fichero de texto: Se utiliza para leer diferentes tipos de archivos de texto (CSV, TXT). Este paso ofrece la posibilidad de especificar una lista de archivos para leer, o una lista de directorios con comodines en forma de expresiones regulares. Además, puede aceptar nombres de archivo de un nombre de archivo del paso anterior haciendo un manejo más aún más genérico. Partir campos: Este paso permite dividir los campos basados en la información delimitador. Para esta estadística en concreto el campo Periodo tiene la siguiente estructura: 2010M7 con lo que se utilizará el delimitador M para crear dos campos nuevos. Seleccionar / Renombrar valores: Este paso permite especificar el orden exacto y el nombre en el que los campos tienen que ser colocados en las filas de salida, marcar los campos que tienen que ser retirados de las filas de salida y cambiar el nombre, tipo, longitud y precisión de uno o más campos. Salida tabla: Permite cargar los datos en una tabla de base de datos. 11

12 Ilustración 7: Salida tabla 5.2. Carga de Microdatos Índice de Precios Industriales (IPRI): Encuesta continua de periodicidad mensual. El 12

13 proceso PDI carga los datos automáticamente en el banco de datos simplemente ejecutando el siguiente trabajo. Ilustración 8: Trabajo de carga Índice Precios Industriales IPRI_SERIES_2008.pl: Este bloque ejecuta un script Perl en el equipo donde está ejecutando el trabajo. Ilustración 9: Paso para ejecutar el script El script procesa los archivos.dat con las series mensuales del IPRI, extrae las series originales y crea un nuevo fichero con las series en formato legible para los scripts de carga en Oracle. 13

14 Estructura del fichero antes de ejecutar el script: Ilustración 10: Fichero enviado por el INE El fichero de texto tendrá una estructura como la que se muestra a continuación después de ejecutar el script: Ilustración 11: Fichero preparado para la carga IPRI_CARGA_MENSUAL: La transformación se compone de los siguientes pasos. 14

15 Ilustración 12: Transformación IPRI_CARGA_MENSUAL IPRI: Entrada fichero de texto, lee el archivo. Insertar / Actualizar: Este paso primero busca una fila de la tabla especificada mediante una o más claves de búsqueda. Si la fila no se encuentra, se inserta la fila. Si se encuentra y los campos de actualización son los mismos, no se hace nada. Si no son todos iguales, la fila de la tabla se actualiza. Ilustración 13: Paso Insertar / Actualizar 15

16 5.3. Carga de Series Actualizadas Pesca Desembarcada por Especies: Encuesta de periodicidad mensual cuyos datos muestran los puertos de Cantabria y el tipo de especie desembarcada en los mismos, tanto en toneladas pescadas como en euros. El proceso PDI carga los datos automáticamente en el banco de datos simplemente ejecutando el siguiente job. Pesca_Especies: La transformación se compone de los siguientes pasos. 16

17 Entrada Excel: Este paso ofrece la posibilidad de leer los datos de uno o más archivos de Excel. La pestaña archivos es donde se define la ubicación de los archivos de Excel que desea leer. Normalización: En este paso se realiza la normalización, se intercambian columnas por filas para trabajar con los datos de manera más ordenada de acuerdo a la base de datos. Añadir constantes: Para agregar valores fijos, sólo tiene que especificar el nombre, tipo y valor en forma de una cadena. Unión Ordenada: Une filas procedentes de pasos de entrada múltiples y los ordena de acuerdo a los campos de clave dados. Ordenar filas: Este paso ordena las filas basándose en los campos que se especifiquen y si no se les debe ordenar de forma ascendente o descendente. Se considera importante añadir este 17

18 paso previo a una unión por clave para así realizar la unión correctamente. Unión Euros + Toneladas: Este paso realiza la unión entre los conjuntos de datos con datos provenientes de diferentes pasos de entrada. Filtrar filas: Este paso permite filtrar las filas en función de las condiciones y las comparaciones. Dummy Plugin: Este paso no hace nada. Su función principal es actuar como un marcador de posición en caso de que quiera probar algo. Mapeo Meses: Debido a que en la base de datos los meses están definidos con un valor numérico se realiza el mapeo de valores asignando a cada mes un valor numérico. Quitar espacios y comas: Ilustración 19: Paso Mapeo de Valores Se trata de un paso 18

19 desarrollado a medida en Javascript que permite cambiar comas por puntos, quitar espacios y sustituir nulos. SP_PESCA_ESPECIES: Salida a tabla correspondiente a la base de datos. 6.Conclusiones El periodo total de automatización de las cargas ha sido aproximadamente de un año ya que muchas de las encuestas son de periodicidad anual y se han automatizado en el momento de recepción. Desde la implantación de Pentaho Data Integration en el ICANE se han logrado grandes mejoras como reducir el tiempo consumido en los procedimientos de carga de datos mediante la automatización de procesos. Se ha permitido reestructurar los procesos ETL, de manera que hagan uso de estándares abiertos y se han reutilizado con distintos motores de bases de datos (Oracle, MySQL, etc.). El uso de software de fuentes abiertas ha permitido adquirir ciertas ventajas, entre otras: coste de licencia nulo, independencia del proveedor, mejora de la calidad del código, comunidad viva, peticiones de cambios y mejoras, etc. Se ha reducido el número de errores aumentando la calidad y el control en los procesos ETL. En resumen, se ha conseguido que los procesos ETL sean fáciles de generar, mantener y desplegar, a través de un interfaz muy intuitivo. 19

20 Bibliografía [1] [Bouman y Van Dongen 2009] R.Bouman, J.Van Dongen, Pentaho Solutions: Bussiness Intelligence and Data Warehousing with Pentaho and MySQL, Wiley(2009) [Casters, Bouman y Van Dongen 2010] M. Casters, R.Bouman, J.Van Dongen, Pentaho Kettle Solutions: Building Open Source ETL Solutions with Pentaho Data Integration, Wiley(2010) 20

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