¿Qué es la canalización de datos?

Definición e importancia

Una canalización de datos es una serie de pasos que realizan los datos. Considérelo como una línea de ensamblaje de fabricación, pero en lugar de productos físicos, maneja datos sin procesar y los refina en una forma utilizable. Esto implica procesos como:

• Ingestión : Recopilación de datos brutos procedentes de distintas fuentes (bases de datos, API, sensores, redes sociales...).
   
• digital Limpiar, validar y convertir los datos en un formato coherente. Esto puede implicar filtrar información irrelevante, corregir errores o agregar puntos de datos.
   
• Transporte : Mover los datos procesados a su destino final, como un almacén de datos, un lago de datos o una plataforma de análisis de datos.

Las canalizaciones de datos automatizan el flujo de datos, eliminando el manejo manual de datos, ahorrando tiempo y reduciendo los errores. Mejoran la calidad de los datos, asegurando que los datos sean precisos, consistentes y listos para el análisis.

Las canalizaciones de datos permiten un análisis eficiente al proporcionar a los analistas y a las herramientas de inteligencia empresarial un flujo confiable de datos procesados. Además, apoyan la toma de decisiones en tiempo real al ofrecer datos actualizados para obtener información inmediata.

Procesamiento de datos en tiempo real

Mientras que algunas canalizaciones de datos procesan datos en lotes, la necesidad de información en tiempo real se está disparando. El procesamiento de datos en tiempo real implica el manejo de los datos a medida que se generan con una latencia mínima. Esto permite a las organizaciones:

• Reaccione instantáneamente a los acontecimientos: Por ejemplo, detectar transacciones fraudulentas, supervisar el tráfico de un sitio web o ajustar las campañas de marketing en tiempo real.
   
• Personalizar las experiencias del cliente: Ofrecer ofertas y recomendaciones específicas basadas en el comportamiento actual del usuario.
   
• Obtenga una ventaja competitiva Tomar decisiones más rápidas y basadas en datos para mantenerse por delante de la curva.

Las canalizaciones de datos en tiempo real a menudo utilizan tecnologías como motores de procesamiento de flujos (por ejemplo, Apache Kafka , Apache Flink) para manejar el flujo continuo de información.

Arquitectura de canalización de datos

Mientras que los componentes de una canalización de datos describen sus partes individuales, la arquitectura hace referencia a la forma en que estos componentes están organizados e interconectados. Esta estructura determina cómo fluyen los datos a través de la canalización, dónde se almacenan y cómo se accede finalmente a ellos. Dos patrones arquitectónicos comunes utilizados en las canalizaciones de datos son los lagos de datos (un data lakehouse ) y los almacenes de datos.

Lagos de canalización de datos

Imaginemos un inmenso y extenso depósito en el que todos los tipos de datos fluyen libremente y se mezclan. Esa es la esencia de un lago de datos. Es un repositorio centralizado diseñado para almacenar datos sin procesar en su formato nativo, independientemente de su estructura u origen. Considérelo un grupo de almacenamiento masivo en el que coexisten datos estructurados de bases de datos, datos semiestructurados de fuentes de redes sociales y datos no estructurados como imágenes y archivos de texto.
Esta flexibilidad es una ventaja clave de los lagos de datos. No imponen esquemas rígidos de antemano, lo que le permite incorporar datos rápidamente sin preocuparse de predefinir su estructura o propósito. Esto hace que los lagos de datos sean ideales para manejar diversos tipos de datos y explorar nuevas posibilidades analíticas a medida que surgen.
Sin embargo, la flexibilidad también puede generar desafíos. Sin una organización adecuada y la administración de metadatos, un lago de datos puede convertirse en un "pantano de datos", donde la información valiosa se pierde en la inmensidad. La implementación de prácticas de catalogación y control de datos es crucial para garantizar la capacidad de descubrimiento y la calidad de los datos.

Data Warehouses

A diferencia de la naturaleza fluida de los lagos de datos, los data warehouses están más estructurados y diseñados para un propósito específico. Considérelas bibliotecas cuidadosamente organizadas en las que los datos se clasifican y guardan ordenadamente para necesidades analíticas específicas. Los datos de un almacén de datos suelen ser estructurados y relacionales, limpiados, transformados y cargados de acuerdo con un esquema predefinido.
Esta estructura hace que los data warehouses sean altamente eficientes para consultar y analizar datos para tareas específicas de inteligencia de negocios y reporting. Proporcionan una fuente confiable de información para los indicadores clave de rendimiento (KPI, Key Performance Indicators ), tendencias históricas y otras métricas críticas del negocio.
Sin embargo, la estructura rígida de un almacén de datos puede limitar su flexibilidad. Agregar nuevos orígenes de datos o adaptar los cambios en la estructura de datos puede requerir un esfuerzo significativo y modificaciones del esquema.

Data Lakehouse

Los data lakehouses ofrecen simplicidad, flexibilidad y rentabilidad al implementar estructuras de datos y funciones de administración similares a data warehouses en soluciones de almacenamiento de información de bajo costo típicas de data lakes. Este modelo híbrido es más económico que las soluciones de data warehousing tradicionales y proporciona una sólida gobernanza de los datos, garantizando su calidad y cumplimiento de normas.

Casos de uso Los data lakehouses se adoptan en varias industrias, entre ellas:

• Salud: Almacenar y analizar datos de registros médicos electrónicos y dispositivos médicos para mejorar la atención al paciente.
• Finanzas Gestión y análisis de transacciones financieras y datos de gestión de riesgos para tomar mejores decisiones de inversión.
• Modernización de los datos : Actualización de los sistemas de datos existentes para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.
• Procesamiento de datos en tiempo real Analizar los datos a medida que se generan, lo que permite realizar análisis e informes en tiempo real.

Cloud Data Tools

Los proveedores de cloud ofrecen amplias herramientas y servicios específicamente diseñados para construir y gestionar canalizaciones de datos. Estas herramientas cubren cada etapa del viaje de datos, desde la ingesta hasta el análisis.

• Ingestión : Las plataformas de nube proporcionan servicios para la rápida ingesta de datos de varias fuentes, incluidas bases de datos, API, fuentes de redes sociales y dispositivos de IoT. Estos servicios a menudo incluyen integraciones y conectores preconstruidos, lo que simplifica la conexión a diferentes fuentes de datos.
   
• Procesamiento Los potentes motores de procesamiento de datos basados en la nube, como Apache Spark y Apache Flink, permiten una transformación y un análisis eficientes de grandes conjuntos de datos. Estos motores se pueden escalar fácilmente para manejar volúmenes de datos fluctuantes y tareas de procesamiento complejas.
   
• Almacenamiento Las soluciones de almacenamiento cloud , especialmente el almacenamiento de objetos , ofrecen un almacenamiento escalable y rentable para todos los tipos y tamaños de datos.
   
• orquestación Los servicios de orquestación de flujo de trabajo ayudan a automatizar y administrar el flujo de datos a través de la canalización. Estos servicios le permiten definir canalizaciones de datos complejas con dependencias, programación y capacidades de supervisión.
   
• Analítica Las plataformas cloud ofrecen diversos servicios de análisis, como data warehousing, data lakes y machine learning . Estos servicios proporcionan las herramientas y la infraestructura para extraer información de sus datos.

Tuberías ETL en la nube

Extraer, Transformar, Cargar (ETL) es un proceso común de integración de datos que se utiliza para consolidar datos de varios orígenes en un repositorio de datos de destino. Las plataformas cloud ofrecen un sólido soporte para la creación y la ejecución de tuberías ETL.

• Escalabilidad y flexibilidad: Las herramientas ETL basadas en la nube pueden escalar recursos de manera dinámica para manejar volúmenes de datos fluctuantes y demandas de procesamiento, eliminando la necesidad de inversiones iniciales en hardware e infraestructura.
   
• Rentabilidad: Los proveedores de cloud ofrecen modelos de tarificación «pay-as-you-go», que permiten pagar únicamente por los recursos consumidos. Esto puede reducir significativamente los costos de la canalización de ETL en comparación con las soluciones locales.
   
• Servicios administrados: Muchos proveedores de cloud ofrecen servicios ETL gestionados, que gestionan la infraestructura y el mantenimiento subyacentes. Esto le permite concentrarse en la creación y administración de sus canalizaciones de datos.

Al aprovechar las herramientas y los servicios de datos en la nube, las organizaciones pueden crear canalizaciones de datos sólidas, escalables y rentables que fortalezcan la toma de decisiones impulsada por los datos.

Creación y administración de canalizaciones de datos

La creación de una canalización de datos exitosa implica algo más que la simple comprensión de sus componentes y arquitectura. Requiere una planificación cuidadosa, una administración diligente y un enfoque en las consideraciones clave durante todo el ciclo de vida de la canalización.

Al diseñar una canalización de datos, es crucial considerar las características de los datos en sí. Esto se describe a menudo utilizando las cuatro "V" del Big Data:

• Volumen: ¿Con cuántos datos está tratando? Una canalización que maneje terabytes de datos requerirá una infraestructura y capacidades de procesamiento diferentes a las de una canalización que maneje gigabytes.
   
• Velocidad: ¿A qué velocidad llegan los datos? Las aplicaciones en tiempo real requieren canalizaciones que puedan incorporar y procesar datos con una latencia mínima.
   
• Variedad : ¿Qué tipos de datos recopila? El manejo de una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados requiere soluciones flexibles de procesamiento y almacenamiento de información.
   
• Veracidad : ¿Cuán precisos y confiables son los datos? Las comprobaciones y la validación de la calidad de los datos son esenciales para garantizar una información fiable.

Estos factores influyen significativamente en las opciones de diseño de tuberías. Por ejemplo, los datos de gran volumen podrían necesitar entornos de procesamiento distribuidos como Apache Spark, mientras que los requisitos en tiempo real podrían llevar a la adopción de tecnologías de procesamiento de secuencias como Apache Kafka.