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El automatizado, Sin código Pila de datos

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¿Qué es un canal de datos? Una guía completa

17 de enero de 2024.

¿Qué es una canalización de datos?

Los canales de datos son un componente fundamental de las organizaciones modernas basadas en datos, ya que garantizan que los datos fluyan de manera eficiente y confiable a través del ecosistema de datos de una organización. En este artículo, exploraremos el concepto de canalizaciones de datos, sus componentes clave, sus diversos casos de uso y los beneficios que ofrecen. Profundicemos y descubramos cómo los pipelines pueden revolucionar sus operaciones basadas en datos.

¿Qué es una canalización de datos? 

Una canalización de datos es un método para transportar datos de un lugar a otro. Al actuar como un conducto para los datos, estos canales permiten el procesamiento, la transformación y la entrega eficiente de datos a la ubicación deseada. Al orquestar estos procesos, agilizan las operaciones de datos y mejoran gestión de la calidad de los datos.

Evolución de la arquitectura de canalizaciones de datos: de la automatización de la CPU al flujo en tiempo real

Imagine un escenario en el que un sistema realiza todas las tareas. Extracción, limpieza, reconciliación: todo ello realizado en un solo lugar.

Esta no es una situación ideal, ya que requiere almacenamiento y potencia informática masivos. También es muy ineficiente. En consecuencia, se crearon canales de datos automatizados para conectar datos de diferentes lugares y en diferentes etapas.

Los canales de datos han evolucionado durante las últimas cuatro décadas. Al principio, técnicamente no existían. Los analistas de datos tuvieron que transferir datos manualmente desde el origen al destino. Solían mover datos en lotes una vez al día, y esto reducía el tiempo de obtención de información.

Con el tiempo, estos canales se volvieron más flexibles, lo que facilitó el movimiento de datos desde fuentes de nube a destinos de nube, como AWS y Copo de nieve. En el contexto actual, se centran en la ingesta eficiente de datos, particularmente datos en tiempo real, y en la necesidad de automatización y orquestación.

Tipos de canalizaciones de datos

Existen varios tipos de canalizaciones de datos, cada una de las cuales tiene propósitos específicos:

  • Canalizaciones por lotes: Estas canalizaciones procesan 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 en tiempo real: estas canalizaciones procesan datos casi en tiempo real o con baja latencia. Están diseñados para transmitir fuentes de datos, como sensores, registros o fuentes de redes sociales. Las canalizaciones en tiempo real 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 ETL: Tuberías ETL son ampliamente utilizados para 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: Las canalizaciones ELT (extracción, carga, transformación) son similares a las canalizaciones ETL, pero con una secuencia de pasos diferente. En ELT, los datos se cargan primero en un sistema de destino, como un datos or almacenamiento de datosy luego se transforma según sea necesario. Este enfoque aprovecha la potencia de procesamiento y la escalabilidad de los sistemas de almacenamiento modernos, lo que permite realizar transformaciones directamente en los datos cargados.
  • Canalizaciones impulsadas por eventos: Estas canalizaciones se desencadenan por eventos o desencadenantes específicos, como la llegada de nuevos datos o eventos del sistema. Permiten el procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real y, a menudo, se utilizan en el procesamiento de eventos complejos, aplicaciones de IoT y arquitecturas basadas en eventos.

Canalización de datos frente a ETL

Estos dos términos a menudo pueden confundir a las personas. La principal diferencia entre una canalización de datos y una canalización ETL es que una canalización ETL es un subconjunto de canalizaciones de datos. Las canalizaciones de datos son un término general para mover datos desde un origen a un destino en un flujo estructurado. Las canalizaciones ETL son un tipo específico de canalización para transformar y cargar datos.

Aquí están los fundamentales diferencias entre canalizaciones de datos y ETL

Canalización 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. Procesamiento casi en tiempo real: Los canales de datos son más adecuados para aplicaciones que requieren información actualizada al minuto, ya que pueden procesar y entregar datos casi en tiempo real.
  5. 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.

ETL (Extraer, Transformar, Cargar):

  1. Proceso estructurado: Los procesos ETL siguen una secuencia estructurada de tareas: extracción de datos de los sistemas fuente, transformación de datos para cumplir con los requisitos comerciales y la 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 movimiento de datos, transformación y errores.

Construyendo un canal de datos – Seis Principal Spisos

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. Datos moderna: 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 seguimiento y métricas 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.

Beneficios de un canal de datos

beneficios de las canalizaciones de datos

En palabras simples, el flujo de datos permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de sus activos de datos. Estos son algunos de sus beneficios clave:

  1. Eficiencia incrementada

Los canales de datos automatizan los flujos de trabajo de datos, lo que reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia general en el procesamiento de datos. Al optimizar las operaciones de datos, las organizaciones pueden optimizar la utilización de recursos y minimizar los costos asociados con el manejo manual de datos.

  1. 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.

  1. Calidad de los Datos Mejoradas

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.

  1. Información en tiempo real

Los datos en tiempo real permiten a las organizaciones recibir información actualizada para tomar medidas inmediatas. 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.

  1. 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.

Usos de un canal de datos: aplicaciones comunes para aprovechar los 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 de comercio electrónico, integran datos de clientes de plataformas de comercio electrónico y sistemas de punto de venta, lo que permite una gestión eficaz de inventario, segmentación de clientes y estrategias de marketing personalizadas.

Algunos casos de uso más generales:

  1. Analítica 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. Aprendizaje automático e inteligencia artificial

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.

  1. Inteligencia empresarial

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.

Trabajar con herramientas de canalización de datos

Herramientas de canalización de datos Facilite la creación de canales de datos, ya que en estos días en su mayoría no contienen código y ofrecen una interfaz visual. Sin embargo, elegir la herramienta adecuada es una decisión crítica para cualquier organización. La herramienta adecuada debe proporcionar conectividad a una amplia gama de bases de datos, API, destinos de nube, etc. También debe brindar soporte para la integración de datos en tiempo real y tanto ETL como ELT. Una herramienta ideal debería ser escalable; debería poder manejar volúmenes de datos crecientes y usuarios simultáneos. Debería permitir el escalamiento horizontal para manejar más nodos y una mayor demanda de los usuarios.

Aquí hay algunas herramientas que puede considerar:

  • Astera Centerprise: Un sin código solución de gestión de datos que le permite crear canales de datos de nivel empresarial en minutos. Le permite crear y programar canalizaciones ETL y ELT dentro de una interfaz simple de arrastrar y soltar. También admite una amplia conectividad con bases de datos y almacenes líderes en la industria. Además, puede automatizar todos los flujos y monitorear los datos en tiempo real y aprovechar las transformaciones avanzadas integradas, la calidad de los datos, el control de versiones y las funciones de seguridad. Es una herramienta poderosa que ha sido diseñada teniendo en cuenta las necesidades tanto de los usuarios técnicos como de los no técnicos.
  • Datosddo: Dataddo es una herramienta sin código basada en la nube para crear canalizaciones ETL. Se conecta perfectamente con su pila existente, además de admitir múltiples conectores.
  • Informática: Informatica es otra herramienta de nivel empresarial para crear canales de datos. La herramienta está equipada con funciones exhaustivas, como variedad de opciones de conectividad y diferentes fuentes de datos. Sin embargo, Informatica es un poco más cara que otras herramientas del mercado.
  • Hevodata: Hevodata viene con una interfaz gráfica fácil de usar que facilita la creación de canales de datos. La herramienta admite integraciones fáciles de usar entre bases de datos, aplicaciones SaaS y almacenamiento en la nube. Lo único de hevodata es su precio basado en el volumen, lo que lo hace ideal para pequeñas y medianas empresas.

Tendencias emergentes en canalizaciones 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 permiten la personalización en tiempo real mediante el análisis de los 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, la integración de datos se utiliza para ingerir, procesar y analizar cantidades masivas de datos de sensores generados por dispositivos IoT, lo que permite obtener información y automatización 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

En conclusión, los canales de datos desempeñan un papel vital en el panorama moderno, ya que facilitan el procesamiento, la integración y el análisis eficientes de los datos. Al aprovechar el poder de los canales, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia operativa y obtener información valiosa a partir de sus datos.

Herramientas de integración de datos como Astera Centerprise Simplifique la creación de flujos de datos de un extremo a otro. Con su interfaz fácil de usar, conectores prediseñados y funcionalidad integral, Centerprise agiliza el proceso de creación y gestión de canales, garantizando un movimiento de datos fluido y brindando información útil para las organizaciones.

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