La automatización de los flujos de datos desempeña un papel central en la integración y la distribución de datos entre sistemas. La arquitectura es excelente para gestionar tareas repetitivas y estructuradas, como la extracción, la transformación y la carga de datos en un entorno estable y predecible, porque los flujos de datos se construyen en torno a reglas fijas y procesos predefinidos. Por lo tanto, seguirán funcionando si se mantiene el status quo, es decir, siempre que los datos sigan una estructura coherente.

Sin embargo, recientemente, las empresas han tenido que hacer frente a demandas dinámicas y complejas para las que la automatización tradicional de los flujos de datos no es adecuada. Esto se debe a que este tipo de arquitectura suele estar diseñada con asignaciones estáticas entre los sistemas de origen y destino, lo que significa que los flujos de datos no pueden ajustarse automáticamente a las estructuras de datos de origen en evolución.

Y así, estas limitaciones dan paso a la transición desde la automatización de la canalización de datos a canalizaciones de datos autoajustables, también conocidas como canalizaciones de datos inteligentes o adaptativas.

¿Qué es la automatización del flujo de datos?

La automatización de la canalización de datos es el proceso de automatización movimiento de datos entre sistemas o aplicaciones. Para una Oleoducto ETL, significa automatizar la extracción, transformación y carga. (ETL) procesos para que se ejecuten sin una intervención manual significativa. Todo el proceso se activa automáticamente, por ejemplo, cuando llegan nuevos datos o mediante una programación (por ejemplo, cada cinco minutos).

En el caso de los integración de datosLa automatización de la canalización de datos le permite conectarse a todas sus fuentes de datos e ingerir datos automáticamente, ya sea en las instalaciones o en la nube, que luego puede usar para procesos posteriores, como almacenamiento de datos para análisis e informes a largo plazo.

Esto es lo más lejos que se puede llegar con estas canalizaciones, principalmente debido a su naturaleza rígida. En otras palabras, estas canalizaciones no están adaptadas para manejar entornos de datos cambiantes, por ejemplo, cambios en los metadatos de origen. Veamos más de cerca cómo estos cambios pueden afectar su canalizaciones de datos.

¿Qué son las canalizaciones de datos inteligentes?

Las canalizaciones de datos inteligentes se adaptan automáticamente a los cambios de metadatos en las fuentes de datos. Debido a que la mayoría de estos cambios están relacionados con los metadatos, también se denominan canalizaciones de datos impulsadas por metadatos. Los cambios en los metadatos pueden incluir la adición de nuevos campos, tipos de datos modificados o cualquier otro cambio en los metadatos. base de datos mesa.

El objetivo de los pipelines adaptativos es reducir aún más el tiempo necesario para obtener información garantizando que los datos sigan moviéndose, incluso cuando los datos de origen cambian abruptamente.

Cómo las canalizaciones de datos inteligentes gestionan la evolución del esquema

Modificar la estructura de una base de datos o fuente de datos a lo largo del tiempo es lo que llamamos evolución del esquema y afecta directamente a los metadatos de la fuente de datos.

Para comprender qué significa cambiar los metadatos de origen para las canalizaciones de datos, y debido a que el objetivo principal de una canalización de datos es movimiento Datos: hablemos brevemente de los datos en movimiento, también llamados datos en tránsito. Se refiere a la información o los activos de datos que se mueven del punto A al B. En términos de integración de datos, esto implica el movimiento de datos desde múltiples fuentes, como una base de datos, hasta un destino, que podría ser su almacén de datos optimizado para inteligencia empresarial (BI) y análisis.

Un ejemplo podría ser cuando necesitas migrar datos desde una configuración local hasta una infraestructura basada en la nube. Tenga en cuenta que ETL es solo uno de los muchos métodos para transportar sus datos. Otras formas comunes incluyen cambiar la captura de datos (CDC) y extraer, cargar, transformar (ELT).

Sin embargo, la clave es mover los datos de manera que lleguen al sistema de destino en el formato requerido. Para que esto suceda y para poder obtener valor de ellos a tiempo, los datos deben viajar a través del flujo de trabajo sin obstáculos ni alteraciones. Sin embargo, las fuentes de datos rara vez permanecen constantes; incluso cambios menores en el esquema pueden generar errores de datos o registros perdidos. Por lo tanto, su flujo de trabajo de datos debe ser conscientes de dichos cambios en los metadatos de origen y poder realizar los ajustes correspondientes para una entrega exitosa de los datos.

La naturaleza dinámica de los metadatos de origen

La evolución de esquemas puede ocurrir por muchas razones, por ejemplo, cuando se agregan nuevas funciones a una aplicación, se optimiza el rendimiento de la base de datos o se integran nuevas fuentes de datos. Si bien proporciona flexibilidad para las necesidades de datos en constante evolución de su organización, genera desafíos importantes para las canalizaciones de datos que dependen de un esquema estable. Incluso cuando tenemos en cuenta la automatización tradicional en la ecuación, dichas canalizaciones de datos no pueden ajustar automáticamente sus asignaciones y transformaciones a los metadatos cambiantes sin intervención manual.

Además, con la incorporación de la inteligencia artificial (IA) a los procesos organizacionales, las fuentes de datos están evolucionando más rápido que nunca. metadatosEstos cambios incluyen modificaciones en el esquema que pueden ser tan simples como agregar una nueva columna y ajustar la longitud de los campos o tan complejas como cambiar los tipos de datos y las relaciones de las tablas.

Como se señaló en un trabajo de investigación presentados en la CEPE, dichos cambios plantean riesgos que debe abordar rápidamente para garantizar que sus datos sigan siendo adecuados para el propósito, ya sea análisis de datos o usarlo para proyectos como entrenar un modelo de aprendizaje automático (ML).

Cómo manejar los cambios en los metadatos de origen

Si bien la evolución de esquemas tiene como objetivo adaptar y modificar las estructuras de datos subyacentes a medida que cambian, no siempre significa que la evolución sea compatible con versiones anteriores. La evolución de esquemas incompatible con versiones anteriores surge no porque la evolución de esquemas no se adapte, sino porque algunos cambios de esquemas son inherentemente incompatibles con datos o sistemas más antiguos.

Una forma de lidiar con los metadatos de origen cambiantes es rehacer los procesos de ETL modificando el código e incorporando modificaciones de esquema. Si bien es un enfoque flexible, es laborioso y propenso a errores humanos. Otro método más viable es aprovechar el código cero Herramientas ETL or plataformas de integración de datos Diseñado para la automatización de la canalización de datos. Si bien no necesitará codificar para solucionar este problema, aún deberá modificar cientos de flujos de datos cada vez que cambien los metadatos de origen, incluso más, si tiene un flujo de datos complejo. arquitectura de canalización de datos.

Para gestionar esto se necesita un diseño inteligente que pueda gestionar estos cambios con mayor fluidez. Por eso, las empresas buscan canales de datos inteligentes. Estos canales se basan en un enfoque basado en metadatos para el movimiento de datos, que promete ofrecer datos listos para su consumo. Este enfoque lleva la arquitectura de automatización de los canales de datos al siguiente nivel al eliminar la necesidad de actualizar los flujos de datos para tener en cuenta cualquier modificación del esquema en los metadatos de origen.

Los beneficios de las canalizaciones de datos adaptativas

Las empresas tienen mucho que ganar si reemplazan su arquitectura rígida de canalización de datos por una más adaptable y resistente. Las empresas dependen de las canalizaciones de datos inteligentes para:

Mejorar la agilidad

Dado que la IA será uno de los principales impulsores de las fusiones y adquisiciones en los próximos años, las empresas que buscan adquirir o fusionarse con otras empresas necesitan una arquitectura de canalización confiable que sea lo suficientemente inteligente como para integrar sin problemas nuevos datos sin interrumpir las operaciones.

Integrar nuevas fuentes de datos

La incorporación de nuevas fuentes de datos se convierte en una tarea sencilla: conectarlas a sus canales existentes sin realizar ningún cambio. Herramientas modernas de canalización de datosPuede lograr esto agregando una nueva fuente de datos a su flujo de datos y configurando la conexión de fuente sin interrumpir el resto del flujo de trabajo.

Aumentar la productividad

Ahora que sus equipos de datos ya no tienen que dedicar tiempo a depurar manualmente los procesos, pueden dedicar más tiempo a tareas de mayor importancia, como colaborar con las partes interesadas del negocio para resolver nuevos problemas de datos.

Escalar según demanda

La creciente dependencia de la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) está obligando a las empresas a reevaluar sus canales de datos, ya que la enorme cantidad de datos que producen estas tecnologías está abrumando sus sistemas existentes. Cuando se enfrentan a picos repentinos en el volumen de datos, los canales adaptativos pueden escalar rápidamente para adaptarse a la mayor carga y seguir funcionando, lo que garantiza el acceso oportuno a los datos necesarios.

Democratizar la integración de datos

Con una arquitectura de canalización de datos de autoservicio, las funciones empresariales como finanzas y marketing ya no necesitan depender de TI para acceder a los datos más actualizados. En cambio, sus canales de datos basados ​​en metadatos hacen todo el trabajo pesado por ellos, lo que les permite centrarse en iniciativas críticas para el negocio, como analizar datos para reducir costos y mejorar la experiencia del cliente.

Introducción a los canales de datos inteligentes

Entonces, ¿cómo es el paquete de inicio de la canalización de datos adaptable? En primer lugar, necesita una arquitectura que permita a todos sus equipos tomar el control de sus propias iniciativas de datos. Esto significa adoptar una interfaz fácil de usar y sin código que permita a los usuarios de distintos niveles de habilidades técnicas configurar, administrar e interactuar con las canalizaciones de datos de manera efectiva, ya sean ingenieros de datos, analistas o usuarios comerciales.

Más allá de la interfaz, sus canales de datos deben poder detectar y adaptarse a las modificaciones del esquema a medida que ocurren sin tener que reelaborar ninguna parte del flujo de datos.

Estas características se pueden encontrar fácilmente en las herramientas de gestión de datos modernas. Sin embargo, la clave es la adaptabilidad: encontrar la plataforma adecuada que se adapte a las necesidades específicas de su negocio. Recuerde que el objetivo es la democratización de la gestión de datos, por lo que, además de la alineación con los objetivos de la empresa, el enfoque también debe estar en la flexibilidad y la facilidad de uso.

Cómo Astera lo prepara para el éxito con canales de datos adaptables

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