Fábrica de datos Título

Konfuzio como potente alternativa a la Factoría de Datos

Janina Horn

En el panorama actual, impulsado por los datos, las organizaciones necesitan herramientas potentes para transformar e integrar los datos brutos no estructurados en información práctica. 

Azure Data Factory, un servicio gestionado en la nube, ofrece una solución integral para proyectos híbridos complejos de ETL, ELT e integración de datos. 

Permite a las organizaciones crear, planificar y gestionar flujos de trabajo basados en datos o pipelines para ingerir, procesar y publicar datos de múltiples fuentes.

Un caso de uso típico es el de una empresa de juegos que quiere analizar grandes cantidades de datos de registro para comprender el comportamiento y las preferencias de sus clientes. 

La empresa necesita fusionar estos datos con datos de referencia de sistemas de almacenamiento locales y en la nube, procesarlos con clústeres Spark y almacenar los resultados en un almacén de datos como Azure Synapse Analytics para facilitar la elaboración de informes.

Azure Data Factory proporciona una plataforma integral completa para ingenieros de datos que incluye canalizaciones, actividades, conjuntos de datos, servicios vinculados, flujos de datos y tiempos de ejecución de integración. 

Esta arquitectura integral permite a los expertos en datos conectar y recopilar datos de fuentes dispares, transformarlos y enriquecerlos mediante flujos de datos, aplicar la integración y entrega continuas y supervisar el rendimiento de sus canalizaciones.

Flujo de trabajo de Data Factory

Dominar las canalizaciones de Azure Data Factory para optimizar los flujos de trabajo

Las canalizaciones de Azure Data Factory forman la columna vertebral del proceso de ingeniería de datos, permitiendo a las organizaciones crear, planificar y gestionar fácilmente procesos basados en datos. Flujos de trabajo. Estos pipelines consisten en una agrupación lógica de actividades que realizan una unidad de trabajo y permiten a los Expertos en Datos gestionar sus actividades de forma colectiva en lugar de individual. 

Servicios ADF y API

En este caso es importante la conexión con Servicios API.

ADF ofrece soporte incorporado para REST API, lo que permite a las empresas integrar fácilmente sus canalizaciones ADF con otros servicios o aplicaciones habilitados para API. 

Esto significa que las organizaciones pueden utilizar ADF para orquestar flujos de trabajo de datos desencadenados por llamadas a la API REST, o utilizar llamadas a la API REST para desencadenar canalizaciones ADF.

Por ejemplo, una empresa podría tener un conjunto de API que expongan los datos de sus clientes y utilizar ADF para automatizar la extracción, transformación y carga de esos datos en un almacén de datos de destino para su análisis o elaboración de informes. 

Mediante el uso de llamadas a la API REST, puede utilizar su canalización ADF para realizar las tareas de integración de datos necesarias y cargar los datos en el almacén de datos de destino.

Al encadenar actividades de forma secuencial o paralela, las organizaciones pueden agilizar sus operaciones de procesamiento de datos y obtener información valiosa de forma más eficiente.

Ampliación de las capacidades de integración de datos con los conectores de Azure Data Factory

Los conectores de Azure Data Factory desempeñan un papel fundamental a la hora de facilitar la integración fluida de datos procedentes de múltiples fuentes. 

Con una amplia gama de conectores, las empresas pueden conectarse fácilmente al almacenamiento de datos local y en la nube, a aplicaciones de software como servicio (SaaS) y a otros sistemas de almacenamiento. 

La amplia gama de conectores compatibles permite a las empresas crear flujos de trabajo de procesamiento de datos completos y flexibles, independientemente de la complejidad o diversidad de su ecosistema de datos.

Rendimiento de la fábrica de datos

Aprovechamiento de la potencia de Azure Data Factory Data Flow para la transformación de datos

Azure Data Factory Data Flow proporciona un enfoque versátil y potente para la transformación de datos a gran escala. Los ingenieros de datos pueden crear y mantener gráficos de transformación de datos que se ejecutan en Apache Spark sin necesidad de conocimientos profundos de programación Spark o gestión de clústeres. 

Mediante el uso de flujos de datos, las organizaciones pueden diseñar rutinas de transformación de datos reutilizables que pueden ejecutarse a escala para optimizar la eficiencia de su procesamiento de datos.

Mejora de las habilidades de ingeniería de datos con la formación de Azure Data Factory

Invertir en formación sobre Azure Data Factory es un movimiento estratégico para las organizaciones que buscan optimizar sus operaciones de procesamiento de datos. 

Al proporcionar recursos de formación completos, las organizaciones pueden equipar a sus expertos en datos con los conocimientos y la experiencia necesarios para utilizar plenamente las capacidades de Azure Data Factory. 

Los recursos de formación de alta calidad permiten a los ingenieros de datos diseñar, implantar y gestionar flujos de trabajo de procesamiento de datos sólidos que conducen a mejores resultados empresariales.

ETL en la nube

Microsoft Data Factory: una completa solución ETL basada en la nube

Azure Data Factory (ADF) es un servicio de integración de datos basado en la nube de Microsoft que permite a las organizaciones crear, programar y gestionar flujos de trabajo o pipelines basados en datos para capturar, procesar y publicar datos de múltiples fuentes. 

ADF se basa en Microsoft Azure, una plataforma de computación en nube y un conjunto de servicios que proporcionan a las empresas una infraestructura escalable y flexible para desarrollar, desplegar y gestionar sus aplicaciones y servicios.

Con ADF, las organizaciones pueden crear, gestionar y orquestar fácilmente flujos de trabajo ETL o pipelines para extraer datos de múltiples fuentes, transformar los datos utilizando una variedad de actividades de transformación de datos y flujos de datos, y cargar los datos en un sistema de destino, como Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics u otros almacenes de datos basados en la nube o locales.

Al aprovechar la potencia de la nube, ADF permite a las organizaciones escalar fácilmente sus operaciones ETL para satisfacer las cambiantes necesidades empresariales sin preocuparse por la gestión de la infraestructura. 

Además, ADF proporciona integración con otros servicios de Azure como Azure Machine Learning, Azure Functions y Azure Logic Apps para que las organizaciones puedan utilizar estos servicios para mejorar sus flujos de trabajo ETL.

Con Microsoft Data Factory, las organizaciones pueden gestionar eficazmente sus flujos de trabajo de procesamiento de datos y transformar los datos sin procesar en información práctica para una mejor toma de decisiones.

Azure Data Factory y SSIS en comparación: Elegir la herramienta de integración de datos adecuada

Al evaluar las herramientas de integración de datos, las empresas suelen comparar Azure Data Factory y SQL Server Integration Services (SSIS). 

Azure Data Factory

Azure Data Factory es un servicio de integración de datos basado en la nube que permite a las organizaciones crear, programar y gestionar flujos de trabajo o pipelines basados en datos para recopilar, procesar y publicar datos de múltiples fuentes. 

ADF admite proyectos híbridos complejos de ETL, ELT e integración de datos y proporciona una plataforma integral para ingenieros de datos, que incluye canalizaciones, actividades, conjuntos de datos, servicios vinculados, flujos de datos y tiempos de ejecución de integración. 

ADF está diseñado para trabajar con diversas fuentes de datos, tanto locales como en la nube, y puede integrarse con otros servicios de Azure, como Azure Synapse Analytics, para realizar análisis e informes avanzados.

SQL

SQL Server Integration Services (SSIS) es una popular herramienta de integración de datos para empresas con instancias locales de SQL Server. 

Permite a las empresas crear y gestionar flujos de trabajo o paquetes de integración de datos para extraer, transformar y cargar datos de distintas fuentes. 

SSIS admite una amplia gama de fuentes de datos, como bases de datos relacionales, archivos planos y XML, y ofrece una variedad de transformaciones integradas para limpiar y manipular los datos. SSIS también incluye funciones de calidad de datos como el perfilado y la limpieza de datos.

Comparación entre ADF y SQL

Aunque ambas soluciones ofrecen sólidas capacidades de integración y transformación de datos, la Azure Data Factory gracias a su arquitectura basada en la nube, su escalabilidad y su compatibilidad con diversas fuentes de datos. 

Por otra parte SSISuna solución local, puede ser más adecuada para empresas con sistemas heredados y estrictos requisitos de seguridad. 

En última instancia, la decisión entre Azure Data Factory y SSIS depende de los requisitos específicos y la infraestructura de cada empresa.

Konfuzio Alternativa

Konfuzio: una potente alternativa o adaptación

KonfuzioAzure Data Factory, una plataforma basada en IA para la extracción e integración de datos, proporciona una extensión eficaz de Azure Data Factory para procesar datos y documentos con NLP y visión por ordenador.

Ofrece una serie de ventajas a las organizaciones que buscan agilizar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos y mejorar su toma de decisiones basada en datos:

  • Extracción inteligente de datos y OCR: Konfuzio utiliza tecnología de IA para identificar y extraer automáticamente información relevante de fuentes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esta capacidad avanzada de extracción de datos permite a las organizaciones ahorrar tiempo y recursos valiosos en la preparación de datos.
  • Integración perfecta: La arquitectura basada en API de Konfuzio permite una integración perfecta con los sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos existentes, tanto en las instalaciones como en la nube. Al integrar Konfuzio en sus flujos de trabajo, las organizaciones pueden aprovechar las potentes capacidades de extracción y transformación de datos sin alterar sus procesos actuales.
  • Escalabilidad y flexibilidad: La infraestructura basada en la nube de Konfuzio permite escalar fácilmente las operaciones de procesamiento de datos y es adecuada para empresas de todos los tamaños y sectores. Su diseño flexible admite una amplia gama de formatos de datos.
  • Análisis e informes avanzados: Konfuzio proporciona herramientas integradas de análisis y elaboración de informes que permiten a las organizaciones obtener información práctica a partir de sus datos procesados. Al proporcionar un motor de análisis de datos completo, Konfuzio ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en sus datos que, de otro modo, tendrían que obtenerse manualmente de los archivos de documentos.

Conclusión: Elija la Data Factory adecuada para su empresa

En resumen, mientras que Azure Data Factory es una solución sólida para gestionar proyectos complejos de integración de datos, Konfuzio es una alternativa o adaptación convincente con su extracción de datos impulsada por IA, integración perfecta, escalabilidad y capacidades de análisis avanzadas. 

Las organizaciones que deseen mejorar sus procesos de toma de decisiones basados en datos deberían considerar Konfuzio como un potente complemento a su conjunto de herramientas de ingeniería de datos.

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