Los datos cumplen un rol crucial en el crecimiento de las empresas. Sin embargo, en ocasiones las compañías tienen dificultades para aprovechar al máximo su potencial. Construir un data pipeline sólido es una de las claves para resolver este desafío.
Las canalizaciones de datos son conjuntos de herramientas y procesos utilizados para automatizar el movimiento y la transformación de datos entre un sistema de origen y un repositorio de destino.
Cuando la canalización de datos es sólida, las empresas pueden gestionar, analizar y organizar de manera eficiente toda su información. Pero, ¿cómo lograr un pipeline robusto y eficiente? Te lo contamos en esta nota.
¿Qué es una arquitectura de canalización de datos y qué beneficios aporta?
Las organizaciones utilizan constantemente datos provenientes de diferentes fuentes. Es en esta multiplicidad de orígenes donde radica la riqueza de la data, pero también donde se generan complejidades.
Dado que los sistemas fuente suelen tener métodos de procesamiento y almacenamiento de datos distintos de los de destino, se necesita implementar un mecanismo eficiente y sistematizado que permita identificar, recopilar y analizar la información para transformar los datos en conocimiento.
Después de todo, el 80% de los líderes empresariales consideran que los datos son fundamentales para los procesos decisorios corporativos, mientras que el 73% sostiene que ayudan a reducir la incertidumbre y a tomar decisiones más precisas.
A pesar de estos porcentajes, de acuerdo con un estudio realizado por IDC a 1200 empresas a nivel global, solo el 20% de ellas se reconocen como capaces de convertir datos en insights accionables.
Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones revertir esta situación y sacar el máximo valor de los datos que recopilan? La respuesta es: creando un data pipeline o canalización de datos.
Se trata de una serie de pasos de procesamiento que tienen como objetivo preparar los datos empresariales para que puedan ser analizados de manera adecuada.
Los software de canalización de datos automatizan el proceso de extraer datos de diversos sistemas de origen dispares, transformando, combinando y validando esos datos, para luego cargarlos en el repositorio de destino.
Al diseñar un data pipeline es posible eliminar los silos de datos y crear una imagen holística y unificada del negocio. De esta forma, las organizaciones pueden aplicar herramientas de Business Intelligence (BI) y data analytics para dar lugar a proyectos de visualización de datos y dashboards que permitan obtener y compartir información práctica.
Además de propiciar la inteligencia empresarial, la implementación de data pipelines:
- Mejora la calidad de los datos. Las canalizaciones estandarizan formatos, eliminan la redundancia y verifican la existencia de errores, garantizando la data quality.
- Favorece la integración de los datos. Diseñar una canalización permite integrar conjuntos de datos de orígenes dispares, comparando los valores de los mismos y corrigiendo incoherencias.
- Permite el acceso a los datos en tiempo real. Las canalizaciones de datos garantizan que las personas o sistemas adecuados puedan acceder a los datos correctos en los momentos oportunos. En consecuencia, permiten que las organizaciones respondan con celeridad a las condiciones cambiantes del mercado y aprovechen las oportunidades emergentes.
- Aporta escalabilidad. A medida que las empresas experimentan un crecimiento de los datos, las data pipelines pueden escalarse para gestionar mayores cargas de trabajo sin comprometer el rendimiento. Se trata de una funcionalidad clave en el entorno actual, signado por el crecimiento constante y exponencial de la cantidad de registros.
- Fomenta la eficiencia en el procesamiento de datos. Las canalizaciones de datos brindan la posibilidad de automatizar las tareas de transformación de datos para que los data engineers puedan enfocarse en la información más valiosa. También ayudan a procesar más rápidamente aquellos datos que no están procesados y que pierden valor con el tiempo.
- Facilita la gobernanza de datos. La creación de una arquitectura de canalización de datos facilita el seguimiento y la supervisión del acceso y uso de la data. De esta forma, contribuye al cumplimiento de las políticas de gobierno de datos, asegurando que los registros se manejen, procesos y almacenen de acuerdo a lo que dicta la norma vigente.
Cómo crear un pipeline de datos sólido
Para diseñar un data pipeline robusto es preciso llevar a cabo un proceso que se divide en varios pasos.
Cada una de estas etapas debe ser planificada y ejecutada de manera cuidadosa, ya que las decisiones que se tomen en ellas impactan directamente en el funcionamiento de la canalización y los resultados que aporta.
Definir los objetivos
Así como sucede con otro tipo de proyectos, para crear canalizaciones de datos todo es necesario establecer metas.
Facilitar modelos de machine learning, simplificar la sincronización de datos, propiciar una mejor integración, permitir el análisis en tiempo real… Los objetivos varían en cada organización, pero siempre guían el diseño del pipeline.
En este punto, también es preciso considerar los requisitos de datos específicos, la frecuencia de actualización, los casos de uso, los usuarios finales de la data producida y la velocidad de procesamiento que se espera alcanzar.
Identificar las fuentes de datos
Tras establecer los objetivos, se deben reconocer de dónde provienen los datos. Los orígenes pueden ser diversos, como almacenamiento cloud, bases de datos, fuentes de archivos, APIs o flujos de datos en tiempo real.
Entender en qué formato se reciben los datos, su naturaleza y su volumen es clave para poder llevar adelante de manera eficiente las fases de ingesta y transformación de la data.
Establecer la estrategia de ingesta de datos
Una vez definidos los objetivos de la creación del data pipeline y determinadas las fuentes de datos, es el momento de pensar cómo se recopilarán los datos que formarán parte de la canalización.
En líneas generales, la ingesta se puede hacer de dos formas: por lotes o en tiempo real.
El primer método implica recolectar datos durante un periodo específico, procesándolos como un grupo. Es la mejor alternativa para datos estáticos de gran volumen para los que no se requiere información en tiempo real.
La ingesta en tiempo real, en cambio, procesa los datos tal como llegan de manera inmediata. Es un enfoque ideal para los casos en los cuales obtener registros en tiempo real es crucial, como la detección del fraude.
Crear un plan de procesamiento de datos
Luego de recopilar e introducir los datos en la arquitectura de canalización, es necesario procesarlos, limpiarlos, validarlos y estructurarlos a fin de que resulten útiles para su análisis posterior.
Uno de los enfoques más utilizados es ETL (Extracto, Transformación, Carga), que extrae datos del origen a un servidor provisional, los transforma y, luego, los carga en el destino.
Habitualmente se usa con volúmenes pequeños de datos o cuando los datos transformados necesitan ser utilizados por múltiples aplicaciones posteriores.
El otro método más adoptado es ELT (Extracto, Carga, Transformación), en el cual se extraen datos del origen, se cargan en el destino y luego se transforman dentro del servidor de destino.
Al eliminar la necesidad de trabajar con un servidor provisorio, este enfoque se prefiere para gestionar grandes volúmenes de datos.
Establecer dónde se almacenará la información
Una vez procesados los datos, es preciso determinar su destino final. La elección dependerá de la naturaleza de los registros, los casos de uso y las necesidades específicas de análisis de datos.
Data warehouses, data lakes, entornos cloud y locaciones on-premise son algunas de las alternativas posibles.
Determinar el data workflow
A continuación, llega el momento de diseñar la secuencia de procesos en el pipeline. En esta etapa se establece qué tareas dependen de la finalización de otras anteriores, cómo se gestionan los errores, de qué manera se configuran los reintentos y qué trabajos pueden ejecutarse en paralelo, entre otras cuestiones.
Se trata de un estadio crítico para garantizar el buen funcionamiento del data pipeline, brindando la posibilidad de gestionar cualquier inconveniente con celeridad y efectividad.
Crear un marco de seguimiento y gobernanza de datos
A posteriori, se debe rastrear el flujo de datos a través de la canalización, verificar si hay errores o inconvenientes que ralentizan el procesamiento de la data y vigilar el uso de recursos para garantizar que el pipeline funcione de manera adecuada.
El diseño de este marco también contribuye a evitar inconvenientes en la seguridad de los datos y a resolver problemas que afectan a su calidad.
Planificar e implementar la capa de consumo de datos
Por último, es preciso crear una interfaz confiable a través de la cual las aplicaciones y los usuarios finales accedan a los datos procesados.
Las opciones son diversas e incluyen una herramienta de informes que genere reportes detallados, un instrumento de BI que brinde capacidades de visualización de data o una API que permita que otras aplicaciones se conecten e interactúen con los datos.
En Data IQ, podemos ayudarte a crear un data pipeline sólido y eficiente que te permita aprovechar al máximo todo el potencial de los datos. ¡Hablemos!