Cómo crear una canalización de datos: una guía paso a paso

Los datos desempeñan un papel importante en el crecimiento empresarial y las iniciativas digitales durante aproximadamente 94% de las empresas. Sin embargo, a menudo no se aprovecha todo el potencial de estos activos de datos, principalmente debido a la naturaleza dispersa de los datos.

La solución está en construir una estructura tubería de datos, una tarea que puede requerir mucho tiempo y recursos. Un oleoducto simple puede tardar semanas en construirse, mientras que uno más complejo podría tardar meses. Por lo tanto, es imperativo que su organización invierta en herramientas y tecnologías adecuadas para agilizar el proceso de creación de un canal de datos.

Este blog detalla cómo construir una canalización de datos de manera efectiva paso a paso, ofreciendo información y mejores prácticas para un proceso de desarrollo eficiente y fluido.

Importancia de las canalizaciones de datos

Los canales de datos son esenciales para una gestión fluida, automatizada y confiable de los datos durante todo su ciclo de vida. Permiten a las organizaciones obtener el máximo valor de sus activos de datos. Los canales de datos mejoran la gestión de datos al:

• Agilización del procesamiento de datos: Los canales de datos están diseñados para automatizar y gestionar flujos de trabajo de datos complejos. Por ejemplo, pueden extraer datos de diversas fuentes, como ventas en línea, ventas en tiendas y comentarios de los clientes. Luego pueden transformar esos datos a un formato unificado y cargarlos en un almacén de datos. Esto garantiza una conversión fluida y sin errores de datos sin procesar en información procesable, lo que ayuda a la empresa a comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes.
• Facilitar el análisis en tiempo real: Los canales de datos modernos permiten a las empresas analizar los datos a medida que se generan. Por ejemplo, en la industria de viajes compartidos, permiten un procesamiento rápido de datos para relacionar conductores con pasajeros, optimizar rutas y calcular tarifas. También facilitan la fijación de precios dinámicos, donde las tarifas se pueden ajustar en tiempo real en función de factores como la demanda, el tráfico y las condiciones climáticas, mejorando así la eficiencia operativa.
• Promoción de la gobernanza de datos: Los canales de datos garantizan que los datos se manejen de manera que cumplan con las políticas internas y las regulaciones externas. Por ejemplo, en el sector de seguros, los canales de datos gestionan datos confidenciales de los asegurados durante el procesamiento de reclamaciones. Garantizan el cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, salvaguardando los datos y generando confianza con los asegurados.

Cómo construir una canalización de datos sólida

La creación de un canal de datos es un proceso de varios pasos que requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Aquí hay ocho pasos para construir una canalización de datos:

Paso 1: Defina sus objetivos

El primer paso para crear un canal de datos es delinear claramente sus objetivos. Estos podrían ser permitir análisis en tiempo real, facilitar modelos de aprendizaje automático o garantizar la sincronización de datos entre sistemas. Sus objetivos guiarán el diseño, la complejidad y la escalabilidad de su canalización. Considere los requisitos de datos específicos, la frecuencia de las actualizaciones de datos y la velocidad deseada de procesamiento y análisis de datos.

Paso 2: identificar fuentes de datos

Reconocer sus fuentes de datos es un paso crucial en la construcción de un canal de datos. Las fuentes de datos se pueden dividir en términos generales en seis categorías:

1. Bases de datos: Podrían ser bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL o bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra.
2. Almacenamiento en la nube: Los datos también se pueden almacenar en plataformas en la nube como AWS S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage.
3. Flujos de datos en tiempo real: Se trata de fuentes de datos continuas, como dispositivos de IoT, fuentes de redes sociales o archivos de registro.
4. Fuentes de archivos: Los datos pueden originarse a partir de archivos, incluidos formatos como CSV, Excel, JSON u otros sistemas de almacenamiento basados ​​en archivos.
5. API (interfaces de programación de aplicaciones): Los datos se pueden extraer de API que proporcionan una conexión directa a varios servicios web y plataformas externas”.

Comprender la naturaleza, el formato y el volumen de estas fuentes de datos es esencial, ya que afecta las etapas posteriores de ingesta y transformación.

Paso 3: determinar la estrategia de ingesta de datos

A continuación, debe extraer, integrar e incorporar datos de diversas fuentes a su canalización. Hay dos métodos principales de ingesta de datos:

1. Ingestión por lotes: Este método implica recopilar datos durante un período específico y procesarlos como un grupo. Es adecuado para grandes volúmenes de datos estáticos donde no se requiere información en tiempo real.
2. Ingestión en tiempo real: En este método, los datos se procesan inmediatamente tal como llegan. Es ideal para escenarios donde la información en tiempo real es crucial, como la detección de fraude o el monitoreo del sistema.

Paso 4: Diseñar el plan de procesamiento de datos

Deberá limpiar, validar y estructurar los datos ingeridos en un formato adecuado para el análisis. Hay dos enfoques principales para la transformación de datos:

1. ETL (Extracto, Transformación, Carga): Aquí, extrae datos del origen a un servidor provisional, los transforma y luego los carga en el destino. Este enfoque se utiliza normalmente cuando se trata de volúmenes más pequeños de datos o cuando los datos transformados deben ser utilizados por múltiples aplicaciones posteriores.
2. ELT (Extracto, Carga, Transformación): En este enfoque, se extraen datos del origen, se cargan en el destino y luego se transforman dentro del servidor de destino. Esto elimina la necesidad de cargar datos en un servidor provisional, lo que lo hace preferible para manejar grandes volúmenes de datos en un entorno de big data. El proceso de transformación en ELT es similar al ETL pero ocurre después de que los datos se han cargado en el destino.

Paso 5: decida dónde almacenar la información

A continuación, almacenará los datos procesados ​​para su uso posterior. Esto podría ser un tradicional almacenamiento de datos como Amazon Redshift para datos estructurados, un datos como Google Cloud Storage para datos semiestructurados o no estructurados, o un sistema de base de datos como PostgreSQL para datos transaccionales. La elección del destino depende de la naturaleza de los datos, el caso de uso y los requisitos específicos de las tareas de análisis de datos.

Paso 6: establecer el flujo de trabajo

En esta etapa, es importante definir la secuencia de operaciones en el oleoducto. Esto incluye especificar el orden de las tareas, gestionar las dependencias entre tareas, gestionar errores y configurar reintentos o notificaciones en caso de fallo.

Este paso es crucial para garantizar el buen funcionamiento del oleoducto y manejar cualquier problema que pueda surgir con prontitud. Implica crear comprobaciones de validación de datos y definir procedimientos para el manejo y recuperación de errores.

Paso 7: Establecer un marco de seguimiento

Una vez que su canalización esté operativa, es crucial monitorear su desempeño para garantizar que esté funcionando como se esperaba. Esto implica rastrear el flujo de datos a través de la canalización, verificar errores o cuellos de botella que puedan ralentizar el procesamiento de datos y monitorear el uso de recursos para garantizar que la canalización funcione de manera eficiente. El monitoreo ayuda a detectar y resolver problemas antes de que afecten el rendimiento del proceso o la calidad de los datos.

Paso 8: implementar la capa de consumo de datos

Finalmente, necesitará crear una interfaz confiable a través de la cual los usuarios finales o las aplicaciones accedan a los datos procesados. Podría ser una herramienta de inteligencia empresarial (BI) que proporcione capacidades de visualización de datos, una herramienta de informes que genere informes detallados o una API que permita que otras aplicaciones interactúen con los datos. La capa de consumo de datos debe diseñarse para facilitar el acceso a los datos.

Mejores prácticas para crear canalizaciones de datos

• Optimice el desarrollo y la implementación:  Implementar la integración continua/implementación continua (CI/CD) es clave aquí. CI/CD automatiza el proceso de integración de cambios de código e implementación de esos cambios en el entorno de producción. Esto significa que cualquier actualización o mejora del oleoducto se puede implementar de forma rápida y confiable, garantizando que el oleoducto siempre funcione de la mejor manera.
• Mantenga la consistencia: Los sistemas de control de versiones ayudan a lograr coherencia en entornos de desarrollo colaborativo. Realizan un seguimiento y gestionan los cambios en el código base, lo que permite el trabajo simultáneo sin sobrescribir los cambios y brinda la posibilidad de volver a versiones anteriores del código cuando sea necesario.
• Optimice la gestión de datos: La partición de datos divide una base de datos grande en segmentos más pequeños y manejables según criterios específicos, lo que mejora el rendimiento de las consultas y agiliza las tareas de administración de datos.
• Aprovechar las arquitecturas modernas: Las arquitecturas de software modernas, como contenedores y microservicios, pueden mejorar significativamente la escalabilidad y confiabilidad de su canal de datos. Los contenedores encapsulan una aplicación y sus dependencias en una sola unidad que puede ejecutarse de manera consistente en todas las plataformas. Los microservicios crean una aplicación como una colección de servicios independientes, lo que promueve una mejor escalabilidad y una depuración más sencilla.
• Garantizar la seguridad de los datos: A medida que los datos pasan por varias etapas del proceso, desde la extracción y la transformación hasta la carga, es crucial protegerlos del acceso no autorizado y posibles infracciones. Esto implica implementar cifrado de datos, controles de acceso y pruebas periódicas de vulnerabilidad para proteger la información confidencial. El cumplimiento de las normas de seguridad de datos pertinentes, como GDPR e HIPAA, es esencial, particularmente en sectores que tratan con datos personales, como la atención médica y las finanzas.

Pasando de canales de datos manuales a automatizados

La creación manual de canales de datos es inherentemente un proceso que requiere mucho tiempo y recursos, lo que lo hace susceptible a retrasos, errores e ineficiencias. La transición a herramientas automatizadas de canalización de datos aborda estos desafíos, optimizando los procesos para una mayor eficiencia y optimización de recursos.

Estas herramientas avanzadas desempeñan un papel fundamental a la hora de agilizar todo el proceso y ofrecen ventajas como un tiempo de desarrollo reducido, errores minimizados y una escalabilidad mejorada. Al automatizar tareas repetitivas, permiten a las organizaciones acelerar el desarrollo de procesos manteniendo un alto nivel de precisión.

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Simplifica integración de datos, ofrece escalabilidad y viene equipado con funciones para mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos.

Con su interfaz fácil de usar y potentes funciones, AsteraLa solución de reduce el esfuerzo y el tiempo necesarios para construir un canal de datos sólido, lo que permite a las empresas centrarse más en aprovechar sus datos para obtener conocimientos y tomar decisiones. Construyendo un canal de datos con Astera toma solo Digital XNUMXk pasos:

1. Extracción de datos: Astera le permite extraer datos de una amplia gama de fuentes. Esto incluye varias bases de datos como SQL Server, Oracle y MySQL, formatos de archivo como Excel, CSV, XML y JSON, y aplicaciones en la nube como Salesforce y Microsoft Dynamics 365, lo que garantiza un proceso integral de recopilación de datos.
2. Transformación de datos: Una vez extraídos los datos, Astera proporciona una variedad de funciones de transformación que puede utilizar para limpiar, formatear y estructurar sus datos según sus requisitos. Por ejemplo, puede utilizar estas funciones para eliminar duplicados, convertir tipos de datos o agregar datos según criterios específicos.
3. Carga de datos: Después de transformar los datos, Astera le permite cargarlo en el destino deseado, ya sea una base de datos, un almacén de datos o un sistema de archivos. Puede cargar los datos en una base de datos de SQL Server, un almacén de datos basado en la nube como Amazon Redshift o incluso exportarlos como un archivo CSV.
4. Automatización y Programación: Astera también proporciona funciones para automatizar y programar las tareas de canalización de datos. Esto significa que una vez que haya configurado su canalización, puede hacer que se ejecute automáticamente a intervalos programados o que se active mediante ciertos eventos, lo que reduce el esfuerzo manual y garantiza que sus datos estén siempre actualizados.
5. Monitoreo y manejo de errores: Astera proporciona capacidades de monitoreo en tiempo real, lo que le permite realizar un seguimiento del rendimiento de su canal de datos e identificar y resolver rápidamente cualquier problema.

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