La canalización de datos constituye la base del trabajo basado en datos y, por tanto, es cada vez más el núcleo de las empresas impulsadas por datos que trabajan con socios.
Este flujo eficiente de datos de un sistema a otro, como en una aplicación SaaS a un almacén de datos (DWH), es lo que hace posible un análisis de datos significativo en primer lugar.
Para que esto ocurra sin problemas, las canalizaciones de datos son de gran importancia.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Canalización de datos: Definición
La canalización de datos es un proceso que permite recopilar datos brutos de distintas fuentes y almacenarlos en un repositorio de datos, como un lago de datos o un almacén de datos, para su posterior análisis.
Antes de introducir la información en un archivo de datos, éstos suelen procesarse.
Esto implica transformaciones de los datos, como filtrarlos, enriquecerlos y resumirlos para garantizar una fusión y normalización adecuadas.
Los siguientes pasos están automatizados:
- Extracción
- Transformación
- A juego
- Validación
- Carga de datos para análisis y visualizaciones adicionales
Esto es especialmente importante si el destino del conjunto de datos es una base de datos relacional. Este tipo de repositorio de datos tiene un esquema definido que requiere reconciliación -es decir, coincidencia de columnas y tipos de datos- para actualizar los datos existentes con los nuevos.
Canalización de datos en el contexto empresarial
Las canalizaciones de datos son una parte esencial de los proyectos de ciencia de datos y de los cuadros de mando de inteligencia empresarial.
Sirven de "sistema de canalización" para recopilar y preparar datos de diversas fuentes, como API, bases de datos SQL y NoSQL y archivos.
Sin embargo, estos datos no pueden utilizarse directamente y requieren una preparación estructurada por parte de científicos de datos o ingenieros de datos para cumplir los requisitos del caso de uso empresarial.
El tipo de procesamiento de datos que requiere una canalización de datos viene determinado por una combinación de análisis exploratorio de datos y requisitos empresariales definidos.
Una vez filtrados, fusionados y resumidos adecuadamente, los datos pueden almacenarse y estar disponibles para su uso.
Las canalizaciones de datos bien organizadas constituyen la base de diversos proyectos de datos, como:
- Análisis exploratorios de datos
- Visualización de datos
- Tareas de aprendizaje automático
Como la canalización de datos trabaja con muchos flujos de datos simultáneamente, puede utilizarse de forma muy eficiente.
Así funciona la canalización de datos
Tres pasos centrales representan la arquitectura de la canalización de datos:
- Registro de datos:
Hay distintas fuentes de las que se pueden recoger datos, que tienen estructuras diferentes.
Cuando se utilizan datos en flujo, las fuentes brutas suelen denominarse productores, proveedores o emisores.
Aunque las empresas pueden tomar la decisión de extraer los datos sólo cuando estén listos para su procesamiento, se recomienda almacenar primero los datos en bruto en un almacén de datos en la nube. Esto permite actualizar los datos históricos cuando es necesario ajustar los trabajos de procesamiento de datos.
- Transformación de datos:
En este paso, se llevan a cabo varias tareas para convertir los datos al formato requerido del repositorio de datos de destino.
La automatización y la gobernanza se utilizan para facilitar flujos de trabajo repetitivos, como la elaboración de informes empresariales, y para garantizar que los datos se depuran y transforman continuamente.
Por ejemplo, un flujo de datos puede estar en un formato JSON anidado, que se resuelve durante la transformación de datos para extraer los campos relevantes para el análisis.
- Almacenamiento de datos
Tras la transformación, los datos se guardan en un archivo de datos para hacerlos accesibles a las distintas partes interesadas.
Con los datos en streaming, esta información convertida suele conocerse como usuario, abonado o destinatario. El acceso a estos datos es, por tanto, fácil y rápido para todas las partes implicadas.
Ventajas de la canalización de datos en el sistema
Un punto a favor de las canalizaciones de datos es que ven los datos como flujos y, por tanto, permiten esquemas flexibles.
No importa si los datos proceden de una fuente estática (como una base de datos de archivos planos) o de una fuente en tiempo real (como las transacciones de una solución de comercio electrónico).
La canalización de datos está diseñada para procesar todas estas fuentes simultáneamente y transmitirlas a un sistema posterior.
El destino de esta transferencia no tiene por qué ser necesariamente un almacén de datos, sino que también puede ser otro sistema, como SAP o Salesforce.
Canalización de datos y canalización ETL: La diferencia
Los términos canalización de datos y canalización ETL (Extract-Transform-Load) se utilizan a menudo como sinónimos, pero es un error.
Las canalizaciones ETL son una subcategoría de las canalizaciones de datos. 3 características lo demuestran con especial claridad:
- Las canalizaciones ETL siguen una secuencia específica. Los datos se extraen, transforman y almacenan en un repositorio de datos. Sin embargo, también hay otras formas de diseñar canalizaciones de datos. Especialmente con la introducción de herramientas nativas de la nube, las circunstancias han cambiado. En estos casos, primero se ingieren los datos y luego se cargan en el almacén de datos en la nube. Sólo entonces se llevan a cabo las transformaciones.
- Los procesos ETL suelen implicar el procesamiento por lotespero, como ya se ha dicho, el ámbito de las líneas de datos es más amplio. También pueden integrar el tratamiento de flujos de datos.
- En última instancia, aunque en contadas ocasiones, no es obligatorio que las canalizaciones de datos en su conjunto realicen transformaciones de datos como ocurre con las canalizaciones ETL. Sin embargo, apenas existe una canalización de datos que no utilice transformaciones de datos para facilitar el proceso de análisis de datos.
Extraer-Cargar-Transformar para el lago de datos
En los últimos años, la Proceso ELT como variante alternativa al Proceso ETL establecido.
En el proceso ETL, primero se preparan los datos, pero esto puede hacer que se pierda parte de la información. Originalmente, este proceso procede del sector del almacenamiento de datos, donde la información estructurada es de gran importancia.
Esto contrasta con el proceso ELT, en el que los datos se transfieren primero a otra infraestructura antes de ser procesados. De este modo se preserva tanto como sea posible la forma y el contenido originales, lo que es especialmente importante en el campo de la ciencia de datos para entrenar modelos precisos de aprendizaje automático.
El proceso ELT se utiliza principalmente en el área de Big Data y Data Lakes, ya que los datos no estructurados también pueden procesarse eficazmente de esta forma. ETL y ELT también suelen denominarse "ingesta de datos", que incluye la ingestión de datos.
Tipos de canalización de datos
Existen dos tipos principales de canalización de datos: el procesamiento por lotes y el flujo de datos.
Procesamiento por lotes: eficaz pero lento
El procesamiento por lotes es un proceso por el que se cargan grandes cantidades de datos en un repositorio a intervalos de tiempo predefinidos durante las horas de menor actividad.
Esto no afecta a las cargas de trabajo de otros sistemas, ya que el procesamiento por lotes suele implicar grandes volúmenes de datos que pueden sobrecargar todo el sistema.
El procesamiento por lotes es la canalización de datos óptima cuando no hay necesidad directa de analizar un conjunto de datos específico, sino que está asociado al proceso de integración de datos ETL. Esto significa "extraer, transformar y cargar".
Las operaciones de procesamiento por lotes consisten en una secuencia de comandos en la que la salida de un comando se convierte en la entrada del siguiente comando. Por ejemplo, un comando puede iniciar una recopilación de datos, el siguiente comando puede activar el filtrado de determinadas columnas y el siguiente comando puede gestionar una agregación.
Esta serie de comandos continúa hasta que los datos se han transformado por completo y se han escrito en el repositorio de datos.
Flujo de datos / procesamiento de flujos: actual pero complejo
En contraste con el procesamiento por lotes, los denominados datos en flujo se utilizan para datos que deben actualizarse continuamente.
Por ejemplo, las aplicaciones o los sistemas de punto de venta necesitan información en tiempo real para actualizar los niveles de existencias y el historial de ventas de sus artículos. Esto permite a los minoristas notificar a los consumidores si un producto está disponible o no.
Una sola acción, como una venta, se denomina "evento", mientras que las operaciones relacionadas, como añadir un artículo a la caja, suelen clasificarse como "tema" o "flujo de datos". A continuación, estos eventos se transmiten a través de sistemas de comunicación o intermediarios de mensajes, como el software de código abierto Apache Kafka.
Dado que los eventos de datos se procesan inmediatamente después de producirse, los sistemas de procesamiento de flujo tienen una latencia menor en comparación con los sistemas por lotes.
Sin embargo, se consideran menos fiables porque los mensajes pueden descartarse involuntariamente o permanecer en espera durante mucho tiempo.
Para superar este problema, los corredores de mensajes se basan en procedimientos de confirmación en los que un usuario confirma al corredor que el mensaje se ha procesado correctamente para retirarlo de la cola.
Casos prácticos y herramientas de una canalización de datos
La gestión de datos es cada vez más relevante debido al auge del Big Data. Los data pipelines cumplen diversas funciones, lo que se refleja, por ejemplo, en los siguientes 3 casos de uso en el contexto corporativo:
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar el proceso de aprendizaje de los seres humanos, aumentando así continuamente la precisión.
Con la ayuda de métodos estadísticos, se entrenan algoritmos para crear clasificaciones o previsiones y obtener información esencial en proyectos de minería de datos, como en la Gestión de documentos con IA de Konfuzio.
Ejemplos de artículos en este ámbito:
- IDP: Definición y aplicaciones del tratamiento inteligente de documentos
- Text Mining Wiki - Definiciones y ejemplos de uso
- Minería de procesos: definiciones y herramientas más importantes
Análisis exploratorio de datos
Los científicos de datos utilizan el análisis exploratorio de datos (AED), para examinar conjuntos de datos y captar sus características más importantes.
A menudo se utilizan métodos de visualización de datos.
EDA ayuda a procesar las fuentes de datos de forma óptima para encontrar las respuestas necesarias y descubrir patrones y anomalías. Además, se pueden probar hipótesis y comprobar supuestos.
Visualización de datos
Las visualizaciones de datos presentan la información mediante elementos gráficos comunes como diagramas, gráficos, infografías e incluso animaciones.
Estas ilustraciones visuales de datos permiten transmitir relaciones complejas y datos reveladores de una forma fácil de entender.
Canalización de datos: Ejemplos
El Data Pipeline tiene una amplia gama de usos, por ejemplo:
- API de tratamiento de documentos: Una posible aplicación de Document AI en una empresa alemana es la implantación de una API de procesamiento de documentos que permita extraer y procesar automáticamente documentos de diversas fuentes, como correos electrónicos, PDF o escaneados. Utilizando modelos de aprendizaje automático, la API puede reconocer información importante como nombres, direcciones o números de pedido y presentarla en un formato estructurado. Al implantar una API de procesamiento de documentos, las empresas pueden optimizar su proceso de intercambio de datos y reducir el procesamiento manual de documentos. Especialmente en el caso de grandes cantidades de datos o documentos complejos, la API puede añadir un valor significativo y ayudar a mejorar la eficiencia y precisión del procesamiento de datos. Además, los datos extraídos pueden integrarse directamente en otros sistemas o procesos para garantizar un intercambio de datos fluido dentro de la empresa.
- Lector de archivos en DWH: Un escenario de aplicación habitual es leer y reformatear un archivo de forma sencilla para integrarlo después en un almacén de datos. Por ejemplo, se puede importar un archivo Excel mediante Python, realizar procesos de transformación y almacenarlo después en una base de datos Oracle mediante SQL.
- Información del producto API: Otra orientación la ofrece la API de información de productos, que permite combinar información de PIM y ERP mediante una herramienta ETL y ponerla a disposición a través de una API. Ya sea como archivo o como API REST: la fusión de fuentes de datos y su entrega a diferentes canales suele ofrecer un importante valor añadido para la empresa.
- Streaming de eventos IoT: Otro ejemplo de canalización compleja es la transmisión de datos desde un dispositivo periférico del Internet de las Cosas a la nube. Mediante el streaming de eventos, los datos se transmiten en tiempo real y se almacenan en una base de datos no estructurada. Además, se realizan análisis en tiempo real para garantizar la calidad de los datos. Debido a las grandes cantidades de datos y las altas exigencias en el procesamiento de datos, aquí se requiere un alto nivel de experiencia y supervisión.
Conclusión: las canalizaciones de datos son versátiles y eficientes
Utilice canalizaciones de datos para que su empresa sea más flexible y eficiente al mismo tiempo.
Las posibilidades del procesamiento por lotes (batch streaming) y del procesamiento por flujos (stream processing) permiten elegir el método de tratamiento de datos adecuado en función de los datos.
Debido a la amplia gama de aplicaciones, puede utilizar canalizaciones de datos en diferentes lugares y beneficiarse así de las ventajas en todos los ámbitos.
Schreibe einen Kommentar