¿Qué es una canalización de datos? Definición, tipos, beneficios y casos de uso

¿Qué es una canalización de datos?

A tubería de datos Es un conjunto de procesos y métodos utilizados para mover datos desde diferentes sistemas fuente a un repositorio centralizado, generalmente un almacenamiento de datos o datos, para análisis y uso posterior.

Agiliza el flujo de datos desde los sistemas de origen, los transforma para alinearlos con el esquema del sistema de destino y los carga en un almacén de datos. Si bien los datos se procesan antes de pasar al sistema de destino, no siempre requieren transformación, especialmente si fluyen hacia el lago de datos.

Los científicos y analistas de datos utilizan canales de datos para preparar datos para diversas iniciativas, como la ingeniería de características o introducirlos en modelos de aprendizaje automático para capacitación y evaluación. Los usuarios empresariales aprovechan un generador de canalizaciones de datos (una herramienta basada en GUI sin código o con poco código) para crear sus propias canalizaciones sin depender de TI.

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¿Qué es un canal de big data?

El concepto de gestionar grandes volúmenes de datos existe desde hace décadas, pero el término “big data” ganó popularidad a mediados de la década de 2000, cuando el volumen, la velocidad y la variedad de datos generados comenzaron a aumentar dramáticamente. Con tecnologías como las redes sociales, los dispositivos móviles, Dispositivos de IoT, y los sensores se volvieron más comunes, las organizaciones comenzaron a darse cuenta del valor potencial de aprovechar y analizar grandes cantidades de datos. Sin embargo, para procesar datos a tal escala, las empresas necesitan un canal de datos igualmente capaz: un canal de big data.

Un canal de big data se refiere al proceso de recopilación, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de fuentes dispares de manera sistemática y eficiente. Al igual que una canalización de datos tradicional, implica varias etapas, que incluyen ingesta de datos, almacenamiento, procesamiento, transformación y análisis. Una canalización de big data normalmente utiliza marcos y tecnologías informáticas distribuidas, dada la necesidad de manejar datos a gran escala.

¿Cómo han evolucionado los canales de datos?

Los canales de datos han avanzado mucho en las últimas cuatro décadas. Inicialmente, los científicos e ingenieros de datos tenían que hacerlo manualmente. extraer, transformar y cargar (ETL) datos en bases de datos. Estos procesos normalmente se ejecutaban de forma programada, generalmente una vez al día, para la ingesta y el procesamiento de datos, lo que los hacía lentos y propensos a errores.

Con la proliferación de dispositivos conectados a Internet, redes sociales y servicios en línea, la demanda de tiempo real proceso de datos surgió. Los canales de procesamiento por lotes tradicionales ya no eran suficientes para manejar el volumen y la velocidad de los datos entrantes. Al evolucionar con el tiempo, estos oleoductos se volvieron más flexibles, lo que facilitó movimiento de datos desde fuentes de nube hasta destinos de nube, como AWS y copo de nieve.

Hoy en día, se centran en ingerir datos, particularmente datos en tiempo real, y ponerlos a disposición para su uso lo más rápido posible, lo que hace que la automatización del flujo de trabajo y la orquestación de procesos sean aún más importantes. Como tal, moderno herramientas de canalización de datos ahora también incorporan robustos el gobierno de datos características, tales como:

• Catálogo de datos
• Seguimiento del linaje de datos
• Gestión de metadatos
• Gestión de la calidad de los datos
• Gestión y control de acceso basado en roles

Arquitectura de canalización de datos

Una arquitectura de canalización de datos se refiere a la estructura y el diseño del sistema que permite el flujo de datos desde su origen hasta su destino mientras se someten a varias etapas de procesamiento. Los siguientes componentes conforman la arquitectura de canalización de datos:

1. Fuentes de datos: Una variedad de fuentes generan datos, como interacciones de clientes en un sitio web, transacciones en una tienda minorista, dispositivos de IoT o cualquier otra fuente de generación de datos dentro de una organización.
2. Capa de ingesta de datos: esta capa establece conexiones con estas fuentes de datos a través de protocolos y conectores adecuados para recuperar datos. Una vez conectado, se extraen datos relevantes de cada fuente. Las reglas de negocio definen si se extraen conjuntos de datos completos o solo puntos de datos específicos. El método de extracción depende del formato de la fuente de datos: los datos estructurados se pueden recuperar mediante consultas, mientras que los datos no estructurados en su mayoría requieren información especializada. herramientas de extracción de datos o técnicas.
3. capa de almacenamiento de datos: Los datos ingeridos están en formato sin procesar y, por lo tanto, deben almacenarse antes de poder procesarlos.
4. Capa de procesamiento de datos: La capa de procesamiento incluye procesos y herramientas para transformar datos sin procesar.
5. Capa de análisis y entrega de datos: Los datos transformados se cargan en un almacén de datos u otro repositorio y se ponen a disposición para generar informes y análisis de datos.

Lean más sobre arquitectura de canalización de datos.

Tipos de canalizaciones de datos

Existen varios tipos de canalizaciones de datos, cada una de las cuales se adapta a diferentes escenarios de uso. Dependiendo de la necesidad y la infraestructura, las empresas pueden implementar canales de datos tanto en las instalaciones como en la nube, y esta última se está volviendo cada vez más frecuente últimamente. Estos son los diferentes tipos de canalizaciones de datos:

Canalizaciones de datos de procesamiento por lotes

Tuberías de procesamiento por lotes ETL Procesar datos en grandes volúmenes a intervalos programados. Son ideales para manejar análisis de datos históricos, informes fuera de línea y tareas orientadas a lotes.

Canalizaciones de transmisión de datos

También llamados canales de datos en tiempo real y canales controlados por eventos, estos canales procesan datos en tiempo real o casi en tiempo real, es decir, con una latencia muy baja. Están diseñados para ingerir y mover datos desde fuentes de datos de transmisión, como sensores, registros o feeds de redes sociales. Los canales de transmisión de datos permiten el análisis y la respuesta inmediatos a tendencias, anomalías o eventos emergentes, lo que los hace críticos para aplicaciones como detección de fraude, análisis en tiempo real y sistemas de monitoreo.

Tuberías de integración de datos

Integración de datos es un proceso automatizado que mueve datos de varias fuentes, los transforma en un formato utilizable y los entrega a una ubicación de destino para su posterior análisis o uso. Los canales de integración de datos se pueden clasificar aún más dependiendo de si los datos se transforman antes o después de cargarse en un almacén de datos.

Tuberías ETL

Tuberías ETL Son ampliamente utilizados para la integración de datos y almacenamiento de datos. Implican extraer datos de varias fuentes, transformarlos a un formato consistente y cargarlos en un sistema de destino. Los canales de ETL suelen estar orientados a lotes, pero pueden ampliarse con componentes en tiempo real para un procesamiento de datos más dinámico.

Tuberías ELT

Extraer, cargar y transformar (ELT) Las canalizaciones son similares a las canalizaciones ETL, pero con una secuencia diferente de pasos. En ELT, los datos primero se cargan en un sistema de destino y luego se transforman utilizando la potencia de procesamiento y las capacidades del sistema de destino para transformar los datos.

Canalización de datos frente a canalización ETL

Dadas las similitudes entre un canal de datos y ETL, es bastante común encontrarse con la pregunta "¿qué es un canal de datos ETL?" Los canales de datos y ETL están estrechamente relacionados; de hecho, una canalización de datos es un concepto más amplio que incluye la canalización ETL como subcategoría. Sin embargo, existen algunas diferencias fundamentales entre los dos:

Si bien una canalización de datos no siempre implica transformación de datos, es un paso necesario en una canalización de datos ETL. Además, las canalizaciones de ETL generalmente mueven datos mediante procesamiento por lotes, mientras que las canalizaciones de datos también admiten el movimiento de datos mediante streaming.

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Canal de datos

1. Movimiento e integración de datos: Los canales de datos se centran principalmente en mover datos de un sistema a otro e integrar datos de varias fuentes. Permiten la transferencia eficiente y en tiempo real de datos entre sistemas o servicios.
2. Flexibilidad: Pueden ser más flexibles y versátiles en comparación con ETL procesos. A menudo se utilizan para la transmisión de datos en tiempo real, el procesamiento por lotes o ambos, según el caso de uso.
3. Transmisión de datos: Los canales de datos son adecuados para manejar datos en streaming, como datos generados continuamente desde dispositivos IoT, redes sociales o aplicaciones web.
4. Casos de uso: Los casos de uso comunes de las canalizaciones de datos incluyen el procesamiento de registros y eventos, análisis en tiempo real, replicación y sincronización de datos.

Oleoducto ETL

1. Proceso estructurado: Los procesos ETL siguen una secuencia estructurada de tareas: extracción de datos de los sistemas de origen, transformación de datos para cumplir con los requisitos comerciales y carga de datos en un repositorio de destino (a menudo un almacén de datos).
2. Procesamiento por lotes: Los procesos ETL generalmente están diseñados para el procesamiento por lotes, donde los datos se recopilan durante un período (por ejemplo, diariamente o por horas) y se transforman antes de cargarse en el sistema de destino.
3. Transformaciones complejas: ETL es la elección correcta en caso de que necesite realizar transformaciones de datos complejas, como agregaciones, limpieza de datosy enriquecimiento de datos.
4. Almacenamiento de datos: Debe optar por procesos ETL cuando lo necesite consolidar datos de múltiples fuentes y transformarlo para respaldar la inteligencia empresarial y la generación de informes.
5. Análisis histórico: Los procesos ETL son adecuados para el análisis y la generación de informes de datos históricos, donde los datos se almacenan en un formato estructurado, optimizado para consultas y análisis.

Puntos en común:

1. Transformación de datos: Tanto los canales de datos como los procesos ETL implican transformación de datos, pero la complejidad y el momento de estas transformaciones difieren.
2. Calidad de los datos: Garantizar calidad de los datos es importante tanto en las canalizaciones de datos como en los procesos ETL.
3. Monitoreo y registro: Ambos requieren capacidades de monitoreo y registro para rastrear el movimiento, la transformación y los errores de los datos.

Lea más sobre canalización de datos frente a canalización ETL.

Construyendo un canal de datos

Construir un sistema eficiente para consolidar datos requiere una planificación y configuración cuidadosas. Normalmente hay seis etapas principales en el proceso:

1. Identificar fuentes de datos: El primer paso es identificar y comprender las fuentes de datos. Estas podrían ser bases de datos, API, archivos, lagos de datos, servicios externos o dispositivos IoT. Determinar el formato, estructura y ubicación de los datos.
2. Data Integración: : Extraiga y combine datos de las fuentes identificadas utilizando conectores de datos. Esto puede implicar consultar bases de datos, obtener datos de API, leer archivos o capturar datos de transmisión.
3. Transformación de datos: Después de extraer los datos, transfórmalos y límpialos para garantizar su calidad y coherencia. La transformación de datos implica tareas como limpieza de datos, filtrado, agregación, fusión y enriquecimiento. Esta etapa asegura que los datos estén en el formato y estructura deseados para su análisis y consumo.
4. Carga de datos: Después de la transformación, cargue los datos en el sistema o repositorio de destino para su almacenamiento, análisis o procesamiento posterior. Durante la etapa de carga, las canalizaciones transfieren los datos transformados a almacenes de datos, lagos de datos u otras soluciones de almacenamiento. Esto permite a los usuarios finales o aplicaciones posteriores acceder y utilizar los datos de manera efectiva.
5. Automatización y Programación: Configure mecanismos de automatización y programación para ejecutar la canalización de datos a intervalos regulares o en respuesta a eventos específicos. La automatización minimiza la intervención manual y garantiza que los datos estén siempre actualizados.
6. Monitoreo y Evaluación: Implementar robusto monitoreo y métricas de canalización de datos para realizar un seguimiento del estado y el rendimiento de la arquitectura de datos. Configure alertas para notificarle sobre problemas o anomalías que requieran atención. Esta etapa ayuda a optimizar sus canales de datos para garantizar la máxima eficiencia en el movimiento de datos.

Lea más sobre construyendo un canal de datos.

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Beneficios de una canalización de datos

Los canales de datos automatizados combinan datos de diferentes fuentes y son esenciales para una gestión fluida y confiable de los datos durante todo su ciclo de vida. Estos son algunos de los beneficios de las canalizaciones de datos:

1. Eficiencia aumentada

Los canales de datos automatizan los flujos de trabajo de datos, reducen el esfuerzo manual y aumentan la eficiencia general en el procesamiento de datos. 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.

2. 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.

3. Mayor escalabilidad

Pueden manejar grandes volúmenes de datos, lo que permite a las organizaciones escalar sus operaciones a medida que crecen sus necesidades de datos. Al adoptar una arquitectura escalable, las empresas pueden adaptarse a las crecientes demandas de datos sin comprometer el rendimiento.

4. Calidad de datos mejoras

A través de procesos de limpieza y transformación de datos, mejoran la calidad de los datos y aseguran la precisión para el análisis y la toma de decisiones. Al mantener altos estándares de calidad de datos, las organizaciones pueden confiar en información confiable para impulsar sus actividades comerciales.

5. Información en tiempo real

Los datos en tiempo real permiten a las organizaciones recibir información actualizada para tomar medidas inmediatas. Los canales de datos modernos son capaces de entregar datos para su análisis a medida que se generan. Al aprovechar la información oportuna de los datos, las empresas pueden tomar decisiones ágiles y proactivas, obteniendo una ventaja competitiva en condiciones de mercado dinámicas.

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.

6. Rentabilidad

Optimizan la utilización de recursos, minimizando los costos asociados con el manejo y procesamiento manual de datos. Al reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para las operaciones de datos, las organizaciones pueden asignar recursos de manera eficiente y lograr rentabilidad.

Casos de uso de canalización de datos

Los canales de datos sirven para una multitud de propósitos en todas las industrias, brindando a las organizaciones información oportuna y toma de decisiones basada en datos. Se utilizan en numerosas industrias para mejorar la eficiencia del flujo de datos dentro de las organizaciones.

Por ejemplo, en el sector financiero, ayudan a integrar los precios de las acciones y los registros de transacciones, lo que permite a las instituciones financieras mejorar la gestión de riesgos, detectar el fraude y garantizar el cumplimiento normativo.

En la industria de la salud, las canalizaciones integran registros de salud electrónicos y resultados de laboratorio, lo que contribuye a mejorar el control de los pacientes, la gestión de la salud de la población y la investigación clínica.

En el sector minorista y del comercio electrónico, integrar los datos del cliente desde plataformas de comercio electrónico y sistemas de punto de venta, permitiendo una gestión efectiva de inventario, segmentación de clientes y estrategias de marketing personalizadas.

Algunos casos de uso más de canalización de datos:

1. Análisis en tiempo real

Las canalizaciones de datos permiten a las organizaciones recopilar, procesar y analizar datos en tiempo real. Al aprovechar el poder del análisis en tiempo real, las empresas pueden tomar decisiones oportunas, reaccionar rápidamente a los cambios del mercado y obtener una ventaja competitiva.

2. Integración de datos

Los canales de datos consolidan datos utilizando conectores de datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos, API y plataformas de terceros, en un formato unificado para análisis e informes. Esta integración permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos y obtener una visión holística de sus operaciones.

3. Migración de datos

Facilitan una comunicación fluida y eficiente migración de datos desde sistemas heredados hasta infraestructura moderna. Al garantizar una transición fluida y sin interrupciones, las organizaciones pueden aprovechar las tecnologías avanzadas e impulsar la innovación.

4. Aprendizaje automático e IA

Proporcionan un flujo fluido de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Esto permite a las organizaciones desarrollar análisis predictivos, automatizar procesos y desbloquear el poder de la inteligencia artificial para impulsar sus negocios.

5. Inteligencia de Negocio

Las canalizaciones de datos admiten la extracción y transformación de datos para generar conocimientos significativos. Al aprovechar el poder de la inteligencia comercial, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos, identificar tendencias y diseñar estrategias efectivas.

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Trabajar con herramientas de canalización de datos

La creación manual de canalizaciones de datos requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Por ejemplo, las organizaciones que utilizan Python para construir canales de datos darse cuenta de que la gestión de canalizaciones se convierte rápidamente en una tarea desafiante a medida que crecen las fuentes de datos y la complejidad. En lugar de invertir más en formar un equipo más grande de desarrolladores, una estrategia más rentable y sostenible sería incorporar un solución moderna de canalización de datos en la pila de datos.

Las herramientas de canalización de datos facilitan la creación de canalizaciones de datos, ya que ofrecen una interfaz visual. Sin embargo, elegir la herramienta adecuada es una decisión crítica, dada su amplia disponibilidad y el hecho de que no hay dos soluciones iguales. La herramienta adecuada será aquella que proporcione conectividad a una amplia gama de bases de datos, API, destinos en la nube, etc. También brinda soporte para la integración de datos casi en tiempo real a través de ETL, ELT y cambiar la captura de datos. Es escalable y maneja volúmenes de datos crecientes y usuarios simultáneos con facilidad.

Por ejemplo, Astera es un no-código solución de gestión de datos que le permite crear canales de datos de nivel empresarial en cuestión de minutos. Le permite crear y programar canalizaciones ETL y ELT dentro de una interfaz simple de arrastrar y soltar. Astera admite una conectividad perfecta con bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos líderes en la industria con su amplia biblioteca de conectores nativos. Además, puede automatizar todos los flujos de datos y flujos de trabajo y monitorear el movimiento de datos en tiempo real. Los usuarios empresariales pueden aprovechar las avanzadas transformaciones de datos integradas, las funciones de calidad de los datos, el control de versiones y las funciones de seguridad y gobierno de los datos y crear canales de datos por su cuenta.

Tendencias emergentes en torno a los canales de datos

Más allá de los casos de uso comunes, los canales de datos tienen aplicaciones en varios escenarios avanzados y tendencias emergentes:

• Personalización en tiempo real: Los canales de datos permiten la personalización en tiempo real mediante el análisis de datos de comportamiento del usuario y la entrega de contenido personalizado o recomendaciones en tiempo real.
• Procesamiento de datos de Internet de las cosas (IoT): Con el auge de los dispositivos IoT, las canalizaciones de datos se utilizan para ingerir, procesar y analizar cantidades masivas de datos de sensores generados por dispositivos IoT, lo que permite la automatización y la información en tiempo real.
• Malla de datos: El concepto de malla de datos los descentraliza y establece una infraestructura de datos de autoservicio orientada al dominio. Promueve la propiedad de los datos, la autonomía y el fácil acceso a los datos, lo que mejora la escalabilidad y la agilidad en el procesamiento de datos.
• Aprendizaje federado: Admiten enfoques de aprendizaje federado, donde los modelos de aprendizaje automático se entrenan de forma colaborativa en fuentes de datos distribuidas mientras se mantiene la privacidad y la seguridad de los datos.
• IA explicable: Pueden incorporar técnicas para generar modelos de IA explicables, proporcionando transparencia e interpretabilidad en modelos complejos de aprendizaje automático.

Conclusión

Los canales de datos desempeñan un papel vital en el panorama de datos moderno, ya que facilitan el procesamiento, la integración y el análisis eficientes de los datos. Al aprovechar el poder de un generador de canales de datos automatizado, puede mejorar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia operativa y obtener información valiosa a partir de sus datos. Herramientas de integración de datos como uno Astera Simplifique la creación de flujos de datos de un extremo a otro. ¿Listo para crear e implementar canales de datos de alto rendimiento en minutos? Descarga una prueba gratuita de 14-day para realizar una prueba o póngase en contacto con nosotros.