Nuestro mundo digital produce gigas de datos a diario, información que es esencial para que los gobiernos funcionen, para que las empresas prosperen y para que obtengamos lo correcto que pedimos (incluido el color correcto) de nuestro mercado en línea favorito.

No solo hay una gran cantidad de datos en existencia, sino que también hay innumerables procesos para aplicarlos y muchas cosas que pueden salir mal. Es por eso que los analistas de datos y los ingenieros de datos recurren a la canalización de datos.

Este artículo le ofrece todo lo que necesita saber sobre la canalización de datos, incluido lo que significa, cómo se crea, las herramientas de canalización de datos, por qué las necesitamos y cómo diseñarlas. Comenzamos con lo que es y por qué debemos preocuparnos.

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¿Por Qué Necesitamos Canalizaciones De Datos?

Las empresas basadas en datos necesitan que los datos se muevan de manera eficiente de una ubicación a otra y se conviertan en información procesable lo más rápido posible. Desafortunadamente, hay muchos obstáculos para limpiar el flujo de datos, como cuellos de botella (que dan lugar a latencia), corrupción de datos o múltiples fuentes de datos que producen información conflictiva o redundante.

Las canalizaciones de datos realizan todos los pasos manuales necesarios para resolver esos problemas y convertir el proceso en un flujo de trabajo fluido y automatizado. Aunque no todas las empresas u organizaciones necesitan canalización de datos, el proceso es más útil para cualquier empresa que:

  • Crear, depender o almacenar grandes cantidades de datos, o datos de muchas fuentes
  • Depender de análisis de datos en tiempo real o excesivamente complicados
  • Emplear la nube para el almacenamiento de datos
  • Mantener fuentes de datos en silos

Además, las canalizaciones de datos mejoran la seguridad al restringir el acceso solo a los equipos autorizados. La conclusión es que cuanto más depende una empresa de los datos, más necesita una canalización de datos, una de las herramientas de análisis de negocios más críticas.

¿Qué es una Canalización de datos?

Sabemos lo que son las tuberías, sistemas de tuberías grandes que transportan recursos de un lugar a otro a largas distancias. Por lo general, escuchamos hablar de oleoductos en el contexto del petróleo o el gas natural. Son formas rápidas y eficientes de mover grandes cantidades de material de un punto a otro.

Las tuberías de datos funcionan con el mismo principio; solo que se ocupan de información en lugar de líquidos o gases. Las canalizaciones de datos son una secuencia de pasos de procesamiento de datos, muchos de ellos realizados con software especial. La canalización define cómo, qué y dónde se recopilan los datos. La canalización de datos automatiza la extracción, transformación, validación y combinación de datos, y luego los carga para su posterior análisis y visualización. Toda la tubería proporciona velocidad de un extremo a otro al eliminar errores y neutralizar cuellos de botella o latencia.

Por cierto, también existen canalizaciones de big data. El Big data se caracteriza por las cinco V (variedad, volumen, velocidad, veracidad y valor). Las canalizaciones de Big data son canalizaciones escalables diseñadas para manejar una o más características «v» de Big data, incluso para reconocer y procesar los datos en diferentes formatos, como estructura, no estructurada y semiestructurada.

Todo sobre la arquitectura de canalización de datos

Definimos la arquitectura de canalización de datos como el sistema completo diseñado para capturar, organizar y enviar datos utilizados para obtener información precisa y procesable. La arquitectura existe para proporcionar el mejor diseño para administrar todos los eventos de datos, lo que facilita el análisis, la generación de informes y el uso.

Los analistas e ingenieros de datos aplican la arquitectura de canalización para permitir que los datos mejoren la inteligencia empresarial (BI) y el análisis, y la funcionalidad específica. La inteligencia y el análisis de negocios utilizan los datos para adquirir conocimientos y eficiencia en información y tendencias en tiempo real.

La funcionalidad habilitada para datos cubre temas cruciales como los recorridos del cliente, el comportamiento del cliente objetivo, la automatización robótica de procesos y las experiencias del usuario.

Desglosamos la arquitectura de canalización de datos en una serie de piezas y procesos, que incluyen:

Sources

Esta parte es donde todo comienza, de donde viene la información. Esta etapa implica potencialmente diferentes fuentes, como API de aplicaciones, la nube, bases de datos relacionales, NoSQL y Apache Hadoop.

Une

Los datos de diferentes fuentes a menudo se combinan a medida que viajan a través de la canalización. Las uniones listan los criterios y la lógica de cómo se unen estos datos.

Extracción

Los analistas de datos pueden desear que se encuentren ciertos datos específicos en campos más grandes, como un código de área en un campo de contacto de número de teléfono. A veces, una empresa necesita múltiples valores ensamblados o extraídos.

Estandarización

Supongamos que tiene algunos datos listados en millas y otros datos en kilómetros. La estandarización garantiza que todos los datos sigan las mismas unidades de medida y se presenten en un tamaño, fuente y color aceptables.

Corrección

Si tiene datos, tendrá errores. Podría ser algo tan simple como un código postal que no existe o un acrónimo confuso. La fase de corrección también elimina los registros dañados.

Carga

Una vez que los datos se limpian, se cargan en el sistema de análisis adecuado, generalmente un almacén de datos, otra base de datos relacional o un marco de Hadoop.

Automatización

Las canalizaciones de datos emplean el proceso de automatización de forma continua o programada. El proceso de automatización se encarga de la detección de errores, los informes de estado y la supervisión.

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Herramientas de canalización de datos: Una descripción general

Las herramientas y soluciones de canalización de datos vienen en muchas formas, pero todas tienen los mismos tres requisitos:

  • Extraer datos de múltiples fuentes de datos relevantes
  • Limpiar, alterar y enriquecer los datos para que puedan estar listos para el análisis
  • Cargar los datos en una sola fuente de información, generalmente un lago de datos o un almacén de datos

Aquí están los cuatro tipos más populares de herramientas de canalización de datos, incluidos algunos productos específicos:

Lote

Las herramientas de procesamiento por lotes son las más adecuadas para mover grandes cantidades de datos a intervalos regulares, pero no los necesita en tiempo real. Las herramientas de tuberías populares incluyen:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Nativo de la nube

Estas herramientas están optimizadas para trabajar con datos basados en la nube, como los buckets de Amazon Web Services (AWS). Dado que la nube también aloja las herramientas, las organizaciones ahorran en costos de infraestructura internos. Las herramientas de canalización de datos nativas de la nube incluyen:

  • Blendo
  • Confluent

Código abierto

Un ejemplo clásico de «obtienes lo que pagas», las herramientas de código abierto son recursos caseros creados o personalizados por el personal experimentado de tu organización. Las herramientas de código abierto incluyen:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

En tiempo real

Como su nombre indica, estas herramientas están diseñadas para manejar datos en tiempo real. Estas soluciones son perfectas para procesar datos de fuentes de transmisión, como datos de telemetría de dispositivos conectados (como el Internet de las cosas) o mercados financieros. Las herramientas de canalización de datos en tiempo real incluyen:

  • Confluent
  • Datos Hevo
  • Conjuntos de secuencias

Ejemplos de canalización de datos

Aquí hay tres ejemplos de canalización de datos específicos, comúnmente utilizados por usuarios técnicos y no técnicos por igual:

Canalización de intercambio de datos B2B

Las empresas pueden enviar y recibir documentos estructurados o no estructurados complejos, incluidos documentos NACHA y EDI y transacciones SWIFT e HIPAA, de otras empresas. Las empresas utilizan canalizaciones de intercambio de datos B2B para intercambiar formularios, como órdenes de compra o estados de envío.

Canalización de calidad de datos

Los usuarios pueden ejecutar canalizaciones de calidad de datos en modo batch o streaming, según los casos de uso. Las canalizaciones de calidad de datos contienen funciones como la estandarización de todos los nombres de clientes nuevos a intervalos regulares. El acto de validar la dirección de un cliente en tiempo real durante la aprobación de una solicitud de crédito se consideraría parte de una canalización de calidad de datos.

Canalización MDM

La gestión de datos maestros (MDM) se basa en la coincidencia y fusión de datos. Esta canalización implica la recopilación y el procesamiento de datos de diferentes fuentes, la búsqueda de registros duplicados y la fusión de los resultados en un solo registro dorado.

Diseño y consideraciones de la canalización de datos o Cómo crear una Canalización de datos

Antes de comenzar con el negocio real de crear una canalización de datos, primero debe determinar los factores específicos que influirán en su diseño. Pregúntate a ti mismo:

  • ¿Cuál es el propósito de la tubería? ¿Por qué necesita la tubería, y ¿qué quiero lograr? ¿Moverá los datos una vez o se repetirá?
  • ¿Qué tipo de datos están involucrados? ¿Con cuántos datos espera trabajar? ¿Los datos están estructurados o no, en streaming o almacenados?
  • ¿Cómo se utilizarán los datos? ¿Se utilizarán los datos para informes, análisis, ciencia de datos, inteligencia empresarial, automatización o aprendizaje automático?

Una vez que tenga una mejor comprensión de los factores de diseño, puede elegir entre tres medios aceptados para crear arquitectura de canalización de procesamiento de datos.

Herramientas de preparación de datos

Los usuarios confían en las herramientas tradicionales de preparación de datos, como las hojas de cálculo, para visualizar mejor los datos y trabajar con ellos. Desafortunadamente, esto también significa que los usuarios deben manejar manualmente cada conjunto de datos nuevo o crear macros complejas. Afortunadamente, hay herramientas de preparación de datos empresariales disponibles para cambiar los pasos de preparación de datos en canalizaciones de datos.

Herramientas de diseño

Puede utilizar herramientas diseñadas para crear canalizaciones de procesamiento de datos con el equivalente virtual de bloques de construcción de juguetes, con la ayuda de una interfaz fácil de usar.

Codificación manual

Los usuarios emplean lenguajes y marcos de procesamiento de datos como Kafka, MapReduce, SQL y Spark. O puede usar marcos propietarios como AWS Glue y Databricks Spark. Este enfoque requiere que los usuarios sepan programar.

Finalmente, debe elegir qué patrón de diseño de canalización de datos funciona mejor para sus necesidades e implementarlo. Estos incluyen:

Carga de datos sin procesar

Este diseño simple mueve datos masivos sin modificar de una base de datos a otra

Extraer-Transformar-Cargar

Este diseño extrae datos de un almacén de datos y transforma (p. ej., limpiar, estandarizar, integrar) antes de cargarlo en la base de datos de destino

Extraer-Cargar-transformar

Este diseño es como ETL, pero los pasos se cambian para ahorrar tiempo y evitar la latencia. La transformación de los datos se produce en la base de datos de destino

Virtualización de datos

Mientras que la mayoría de las canalizaciones crean copias físicas de los datos almacenados, la virtualización entrega los datos como vistas sin mantener físicamente una copia separada

Procesamiento de flujos de datos

Este proceso transmite los datos de eventos en un flujo continuo en secuencia cronológica. El proceso analiza los eventos, aislando cada evento único en un registro distinto, lo que permite una evaluación de uso futuro

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Simplilearn ofrece un Programa de Posgrado en Ingeniería de Datos que le brinda las habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de datos que pueda hacer canalización de datos. Este programa, que se lleva a cabo en conjunto con la Universidad de Purdue y en colaboración con IBM, se centra en el procesamiento distribuido mediante el marco de Hadoop, el procesamiento de datos a gran escala mediante Spark, las canalizaciones de datos con Kafka y los Big Data en la infraestructura de nube de AWS y Azure.

Los ingenieros de datos pueden ganar un salario promedio anual de USD 102,864, según Glassdoor. Los datos juegan un papel tan esencial en nuestras vidas, y los ingenieros de datos son los profesionales en demanda que mantienen todo funcionando sin problemas.

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