La proporción de compras en línea está en constante aumento, impulsada por cambios de paradigmas y la proliferación de tiendas en internet. La tendencia de vender productos en marketplaces, que ha visto un crecimiento significativo en los últimos años, está desacelerándose. Los consumidores optan cada vez más por tiendas en línea de nicho, y el número de dichas tiendas está creciendo cada año.
Al considerar una tienda en línea como un negocio completamente funcional, con un enfoque principal en el crecimiento de ventas, surge la necesidad de mejorar la eficiencia, tanto operativa como en marketing.
Especialmente durante la etapa de transformación de una tienda interna a un negocio de tamaño mediano, surgen numerosas preguntas sobre la toma de decisiones basada en datos, ya que las fuentes de datos (aplicaciones, servicios) son altamente diversas.
Por un lado, acceder a todos los datos disponibles o accesibles es fácilmente alcanzable (Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads, Stripe, Paypal) — todos estos sistemas ofrecen sus mecanismos para el acceso a datos y la generación de informes.
Por otro lado, todos estos sistemas son muy diferentes, y consolidar todas las métricas o gráficos necesarios en un informe unificado se convierte en una tarea desafiante sin un esfuerzo manual considerable.
Es precisamente en este punto donde surge la necesidad de consolidar datos de diversas fuentes en un solo lugar para su posterior análisis, visualización o informes.
¿Qué es ETL?
ETL (Extraer, Transformar, Cargar) es el proceso de extraer/reunir datos de una fuente, transformarlos y cargarlos en un destino objetivo. En otras palabras, es el proceso de mover datos de varias fuentes diferentes (entradas) a un solo lugar, como un almacén de datos. Primero y ante todo, esto es necesario para la estandarización del acceso a datos, ya que cada fuente tiene su interfaz para el acceso a datos (API), complicando la construcción de Informes de Shopify o análisis. Tener una única fuente con todos los datos simplifica significativamente el proceso de construcción de informes.
El proceso ETL es bastante complejo de implementar, pero a un nivel fundamental, consta de tres etapas:
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E - Extracción:
La etapa de obtención de datos de una fuente, que puede ser una base de datos, API o archivos de texto.
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T - Transformación:
La etapa de cambio de datos incluye limpiarlos de información inválida, alterar la estructura y transformar los datos en un formato más adecuado para el análisis.
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L - Carga:
La etapa de mover datos preparados al destino objetivo, que suele ser una base de datos como Progress, Google BigQuery, Snowflake, etc.
Como resultado, el almacén de datos contiene datos de alta calidad y homogéneos de diversas fuentes en un solo lugar, facilitando el análisis y la utilización de la información (especialmente para el comercio electrónico donde el número de fuentes de datos puede ser extenso).
Almacén de Datos
Un Almacén de Datos es un repositorio centralizado donde se almacena información preparada de diversas fuentes para su utilización. El propósito principal de crear su almacén de datos es preservar información de diferentes fuentes para su posterior uso en sistemas de inteligencia empresarial (BI), sistemas de informes internos o soporte operativo.
Los requisitos clave en el contexto del comercio electrónico incluyen:
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Relevancia:
Asegurar la actualización y sincronización continua de datos para mantener la información en el almacén de datos siempre actual y precisa.
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Integridad:
Almacenar todos los datos necesarios de diversas fuentes para tener un conjunto completo de información para un análisis y toma de decisiones posteriores.
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Conveniencia de Selección:
Establecer una estructura sensata y fácilmente accesible para el repositorio, que permita consultas eficientes (SQL) y obtención de datos necesarios para diversas necesidades empresariales.
Un almacén de datos dedicado en el comercio electrónico sirve como un punto central para el análisis y la interacción con los datos, permitiendo a las empresas obtener información valiosa, optimizar estrategias y refinar procesos operativos.
Shopify: ¿Qué datos se pueden extraer?
Como Shopify es una plataforma en la nube, el acceso directo a los datos no es posible. Sin embargo, Shopify proporciona una API de alta calidad para el acceso a datos. La API de Shopify es conveniente para procesar e integrar datos en un almacén de datos.
Usando la API de Shopify, puedes extraer varios datos, incluyendo:
- Datos de Pedidos
PedidosArtículos de PedidoPedidos BorradorReembolsosCumplimientosClientes
- Datos de Productos
ProductosVariantes de ProductoGalería
- Datos de Transacciones
Transacciones
- Datos de Pagos
PagosTransacciones de Pagos
- Datos de Usuarios (solo para Shopify Plus)
- Datos de Inventario
Niveles de InventarioArtículos de InventarioUbicaciones
- Checkouts
CheckoutsCarritos de Compras
Sin embargo, es esencial tener en cuenta que algunos datos no están disponibles a través de la API, lo que puede plantear desafíos para un análisis y reporte completos. Tales datos incluyen:
- Inventario Histórico: Cambios en la cantidad de productos en fechas específicas;
- Transferencias de Inventario: Datos sobre el movimiento de productos entre almacenes;
- Órdenes de Compra: Información sobre pedidos de proveedores;
- Analítica Web: Datos sobre visitantes, vistas de página y otras analíticas web.
Para compensar estos puntos de datos faltantes, se recomienda integrar datos de otros sistemas, como Google Analytics y Google Search Console, en el almacén. Esto permite una comprensión más completa de las interacciones de los clientes con el sitio web, consultas en motores de búsqueda, visibilidad y más.
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ETL para Shopify
Al considerar el proceso ETL para Shopify, surgen tanto aspectos positivos como algunos desafíos durante el procesamiento de datos de esta plataforma.
Aspectos Positivos:
Calidad de la API de Shopify:
La API de alta calidad de Shopify permite la recuperación de una gran cantidad de datos bien estructurados. Esto incluye información sobre productos, pedidos, clientes y más, proporcionando una excelente base para un análisis posterior y análisis empresarial.
Soporte para Webhooks:
Shopify admite webhooks, lo que permite que el sistema ETL reaccione a cualquier cambio en los datos en tiempo real. Esto significa que los datos pueden actualizarse casi en tiempo real, asegurando la frescura de los datos.
Desafíos:
Datos No Estructurados (JSON en bruto):
Algunos datos, como campos meta y etiquetas, se presentan en un formato no estructurado (JSON en bruto). Esto complica significativamente el procesamiento y análisis de estos datos, ya que carecen de una estructura clara. Utilizar estos datos requiere una etapa de transformación que analice los campos y los divida en tablas respectivas.
Rol de la Etapa de Transformación:
Dado que algunos datos llegan en un formato no estructurado, la etapa de transformación juega un papel crucial en el procesamiento de estos datos.
En conclusión, al utilizar el proceso ETL en conjunto con Shopify, es esencial considerar tanto los aspectos positivos como los desafiantes para asegurar un procesamiento y análisis efectivos de los datos del negocio de comercio electrónico.
Descripción General de los Sistemas ETL
Actualmente, varios sistemas ETL soportan ETL de Shopify a un nivel relativamente alto. Sin embargo, es importante señalar que ninguno de estos sistemas aprovecha completamente las capacidades de la API de Shopify. Esto puede llevar a limitaciones en la extracción de datos y procesamiento de campos especiales, como campos meta o etiquetas, en un formato adecuado para la construcción de informes.
En cuanto al procesamiento de campos especiales como campos meta o etiquetas, la mayoría de los sistemas ETL pueden no comprender completamente su esencia. Esto complica la construcción de informes y el análisis, ya que estos campos adicionales a menudo contienen información contextual crucial sobre productos, pedidos, clientes y aplicaciones de terceros.
Es crucial considerar estas limitaciones al elegir una herramienta ETL para Shopify. Con grandes volúmenes de datos y estructuras complejas, es importante seleccionar una herramienta que se adapte mejor a las necesidades únicas de su negocio y garantice la compatibilidad total con las características de la API de Shopify.
Resumen
Crear su almacén de datos a través del proceso ETL en el comercio electrónico moderno es un paso críticamente importante para el crecimiento futuro y la toma de decisiones informadas basadas en datos. A medida que su tienda crece, la urgencia de este proceso se vuelve cada vez más relevante.
En conclusión, establecer su almacén de datos no solo es un paso adelante, sino también una decisión estratégica para asegurar el éxito y la resiliencia ante demandas y tendencias que cambian rápidamente. Es una inversión en oportunidades de mejora, innovación y el desarrollo general de la empresa.
