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se da origen a las cintas magnéticas ayudando a la automatización de la información y realizar respaldos. Por medio de este mecanismo se comenzó a automatizar información, pero con la desventaja de que solo se podía hacer de forma secuencial.

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1970 Nacimiento de las bases de datos relacionales

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1970 Nacimiento de las bases de datos relacionales

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Edgar F. Codd introduce el modelo de base de datos relacional, lo que se comienzan a usar procesos manuales y scripts básicos para mover datos entre sistemas, lo que sienta las bases para la futura necesidad de integración de datos.

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Se empiezan a desarrollar las primeras arquitecturas de data warehouse, requiriendo procesos manuales de extracción, transformación y carga (ETL) para mover los datos desde sistemas transaccionales.

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Aparecen las primeras herramientas comerciales de ETL (por ejemplo, Informatica, IBM DataStage) para automatizar los procesos de integración de datos.

Tambien se empiesa a popularizar los Data Warehouses, las empresas comienzan a adoptar ampliamente los data warehouses, aumentando la demanda de soluciones ETL.

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Las herramientas ETL se vuelven más robustas y eficientes, con capacidades avanzadas de transformación de datos y conectividad a diversas fuentes de datos.

Además surgen las primeras implementaciones de ETL en tiempo real, permitiendo actualizaciones más rápidas y una mejor sincronización de datos.

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Con la explosión de Big Data, las herramientas ETL se adaptan para manejar grandes volúmenes de datos y se integran con plataformas de nube como AWS, Azure y Google Cloud.

ETL autoservicio: Aparecen herramientas que permiten a los usuarios no técnicos realizar tareas ETL, facilitando la democratización de los datos en las organizaciones.

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2020 ETL moderno y ELT, Automatización e IA

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2020 ETL moderno y ELT, Automatización e IA

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La arquitectura cambia con el procesamiento en la nube y el almacenamiento masivo, donde los datos se cargan primero (Load) y luego se transforman (Transform), conocido como ELT.

Automatización e IA: Las herramientas ETL empiezan a incorporar inteligencia artificial y machine learning para optimizar los procesos de integración y transformación de datos.