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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
3 de julio de 2024
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Una canalización de datos es una serie de pasos que permiten el flujo automatizado de datos desde una o varias fuentes a un destino para su almacenamiento, análisis u otros fines. Una cadena de datos típica consta de tres componentes principales:
El objetivo principal de una canalización de datos es garantizar el movimiento eficaz y fiable de los datos desde las fuentes a los sistemas de destino, donde pueden utilizarse para informes, análisis, aprendizaje automático y otras aplicaciones basadas en datos.
Puntos clave: Las canalizaciones de datos automatizan el flujo de datos de las fuentes a los destinos, permitiendo un procesamiento, almacenamiento y análisis eficientes. Los conductos de Big Data manejan conjuntos de datos masivos y complejos caracterizados por el Volumen, la Velocidad y la Variedad, utilizando tecnologías como el almacenamiento distribuido, el procesamiento paralelo, la ingesta en tiempo real y las bases de datos NoSQL. El diseño y la implementación de canalizaciones de datos requiere tener en cuenta la seguridad, la escalabilidad, la tolerancia a fallos, la calidad, la supervisión, la gobernanza y la integración, mientras que el futuro implica IA/ML, sin servidor, nativo de la nube, en tiempo real, computación de borde, DataOps y arquitecturas descentralizadas.
Una canalización de datos típica consta de tres componentes principales:
La fuente de datos es el punto de partida de una cadena de datos. Es donde se originan y de donde se extraen los datos. Las fuentes de datos pueden ser diversas y variar en función de los sistemas y requisitos de la organización. Algunos ejemplos comunes de fuentes de datos son
Una vez extraídos los datos de la fuente, entran en la fase de procesamiento de datos. Aquí es donde se aplican diversas transformaciones y manipulaciones a los datos para prepararlos para el sistema de destino. Los pasos específicos del procesamiento dependen de los requisitos de los datos y de las expectativas del sistema de destino. Algunas operaciones habituales de tratamiento de datos son
La etapa de procesamiento de datos suele implicar el uso de herramientas y marcos de transformación de datos como Apache Spark, Apache Flink o Apache NiFi, que proporcionan potentes capacidades para el procesamiento y la transformación de datos distribuidos.
Una vez procesados los datos, se cargan en el sistema de destino, que es el destino final de la gestión del conducto de datos. La elección del destino de los datos depende del caso de uso previsto y de los requisitos de los consumidores de datos. Algunos ejemplos comunes de destinos de datos son:
El destino de los datos es donde éstos son consumidos por diversos consumidores de datos, como analistas empresariales, científicos de datos o aplicaciones posteriores, para impulsar la toma de decisiones, la elaboración de informes u otros casos de uso basados en datos.
Una canalización de big data es una canalización de datos especializada diseñada para gestionar los retos únicos que plantean los conjuntos de datos masivos, complejos y en rápido crecimiento, conocidos comúnmente como "big data". Los big data se caracterizan por las "tres V":
Para hacer frente a estos retos, las canalizaciones de big data aprovechan marcos informáticos distribuidos como Apache Hadoop o Apache Spark. Estos marcos permiten el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos a través de clusters de ordenadores, lo que permite un procesamiento de datos eficiente y escalable. Al distribuir los datos y el procesamiento entre varios nodos, los conductos de big data pueden gestionar el volumen y la velocidad de los datos con mayor eficacia.
Los pipelines de big data también emplean tecnologías como Apache Kafka para la ingestión y el procesamiento de datos en tiempo real. Apache Kafka es una plataforma de streaming distribuido que permite la recopilación, almacenamiento y procesamiento de flujos de datos de gran volumen en tiempo real. Actúa como una cola de mensajes y permite desacoplar los productores y consumidores de datos, posibilitando un procesamiento de datos escalable y tolerante a fallos.
Además, las canalizaciones de big data suelen utilizar bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra para almacenar y consultar datos no estructurados o semiestructurados. Estas bases de datos están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y proporcionan modelos de datos flexibles que pueden acomodar la variedad de tipos de datos que suelen encontrarse en los escenarios de big data.
Al aprovechar estas tecnologías y arquitecturas, las canalizaciones de big data permiten a las organizaciones procesar y analizar conjuntos de datos masivos de forma eficiente, obtener información valiosa en tiempo real o casi real, y manejar los diversos tipos y estructuras de datos presentes en los entornos de big data. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, optimizar las operaciones y obtener una ventaja competitiva en la era de los grandes datos.
Implantar un ejemplo de canalización de datos bien diseñado ofrece varias ventajas clave a las organizaciones:
Las canalizaciones de datos automatizan todo el flujo de trabajo de los datos, eliminando la necesidad de intervenciones manuales y reduciendo el riesgo de errores. Esta automatización agiliza el procesamiento de datos, permite una entrega de datos más rápida y mejora la eficiencia operativa general.
Con la capacidad de procesar datos en tiempo real o casi real, las canalizaciones de bases de datos permiten a las organizaciones obtener rápidamente información procesable. Esto es especialmente valioso en escenarios como la detección del fraude, las recomendaciones en tiempo real o la supervisión del IoT, donde la toma de decisiones instantánea es crucial.
La canalización de datos está diseñada para escalar horizontalmente (añadiendo más nodos a un clúster) o verticalmente (aumentando los recursos de los nodos individuales) para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos y requisitos de procesamiento. Esta escalabilidad garantiza que la canalización pueda manejar cargas de datos cada vez mayores sin comprometer el rendimiento.
Las canalizaciones de datos suelen incluir pasos de limpieza, validación y enriquecimiento de datos, que ayudan a mantener altos niveles de calidad de los datos. Al detectar y corregir las anomalías, incoherencias y errores de los datos en una fase temprana del proceso, las organizaciones pueden garantizar la exactitud y fiabilidad de los datos que llegan a los sistemas de destino.
Al automatizar los flujos de trabajo de datos y optimizar la utilización de los recursos, las canalizaciones de datos pueden reducir significativamente los costes asociados al procesamiento manual de datos. Además, la capacidad de procesar los datos en tiempo real puede agilizar la toma de decisiones, lo que puede traducirse en ahorro de costes y mayores oportunidades de ingresos.
Las canalizaciones de datos pueden clasificarse en función de varios factores, como el modo de procesamiento, el enfoque de integración de datos o el entorno de despliegue. He aquí algunos tipos comunes de canalizaciones de datos:
Las cadenas de procesamiento por lotes procesan los datos en trozos grandes y discretos a intervalos programados, como cada hora, cada día o cada semana. Este enfoque es adecuado para situaciones en las que no se requiere el procesamiento en tiempo real, y la atención se centra en el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos. Los canales de procesamiento por lotes se utilizan habitualmente para tareas como el almacenamiento de datos, las operaciones ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático fuera de línea.
Las canalizaciones de flujo de datos procesan continuamente los datos a medida que se generan, lo que permite obtener información en tiempo real o casi real. Estas canalizaciones están diseñadas para manejar flujos de datos de alta velocidad procedentes de fuentes como dispositivos IoT, fuentes de redes sociales o datos de clics. Las canalizaciones de flujo son ideales para casos de uso que requieren un procesamiento inmediato de los datos, como la detección de fraudes en tiempo real, las recomendaciones en tiempo real o la supervisión y alerta en tiempo real.
Las canalizaciones de integración de datos se centran en combinar datos de múltiples fuentes heterogéneas en una vista unificada. Estas canalizaciones suelen implicar procesos ETL o ELT (Extraer, Cargar, Transformar) para extraer datos de varias fuentes, transformarlos para ajustarlos a un esquema o formato común, y cargarlos en un repositorio de datos centralizado, como un almacén de datos o un lago de datos. Los conductos de integración de datos permiten a las organizaciones acabar con los silos de datos y crear una única fuente de verdad para el análisis y la elaboración de informes.
Las canalizaciones de datos nativas de la nube están diseñadas para aprovechar las capacidades y servicios que ofrecen las plataformas de computación en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure. Estas canalizaciones aprovechan las tecnologías nativas de la nube, como la computación sin servidor, el almacenamiento de datos gestionado y las herramientas analíticas basadas en la nube, para construir soluciones de procesamiento de datos escalables, flexibles y rentables. Las canalizaciones de datos nativas de la nube ofrecen ventajas como el escalado automático, los precios de pago por uso y la reducción de los gastos operativos.
Un flujo de trabajo típico de canalización de datos implica los siguientes pasos:
Integrar canalizaciones de datos en tus procesos empresariales puede mejorar enormemente tus capacidades de gestión y análisis de datos. Latenode, una potente plataforma de automatización e integración, simplifica estos procesos, facilitando la gestión eficaz de las tareas de canalización de datos. Esta guía explora cómo integrar canalizaciones de datos con Latenode y proporciona un enfoque completo para aprovechar sus funciones.
Las organizaciones eligen Latenode por sus sólidas capacidades, que incluyen:
Latenode simplifica las conexiones API con su completa biblioteca de conectores y adaptadores preconstruidos, permitiendo a los usuarios
Latenode ofrece herramientas intuitivas para el mapeo y la transformación de datos:
Diseñar flujos de trabajo de integración es sencillo con la interfaz de arrastrar y soltar de Latenode:
Una vez construidos los flujos de integración, despliégalos y monitorízalos directamente desde la interfaz de Latenode:
A modo de ejemplo, automatizaremos el proceso de extraer datos en bruto de una fuente, convertirlos a un formato utilizable y cargarlos en el sistema de destino utilizando Latenode.
Aprovechando Latenode, las organizaciones pueden superar los retos asociados a la transformación de datos, garantizando datos de alta calidad, compatibles y listos para usar en el análisis y la toma de decisiones.
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La arquitectura de una canalización de datos puede variar en función de los requisitos específicos, las tecnologías y la escala del flujo de trabajo de procesamiento de datos. Sin embargo, una arquitectura típica de canalización de datos incluye los siguientes componentes:
Estos son los orígenes de los datos que fluyen a través de la tubería. Las fuentes de datos pueden ser diversas, desde bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL hasta API, archivos de registro y plataformas de streaming como Apache Kafka.
Esta capa se encarga de recopilar datos de las distintas fuentes e introducirlos en la canalización. Puede implicar el uso de conectores, API o marcos de procesamiento de flujos para extraer datos en tiempo real o por lotes.
El motor de procesamiento de datos es el componente central de la canalización, responsable de ejecutar las transformaciones de datos y los cálculos. Entre los motores de procesamiento de datos más populares se encuentran Apache Spark, Apache Flink y Apache Beam. Estos motores proporcionan capacidades de computación distribuida para procesar datos a gran escala de manera eficiente.
La capa de almacenamiento de datos es donde se almacenan los datos procesados para su posterior análisis o consumo. Puede ser un almacén de datos como Amazon Redshift o Google BigQuery, un lago de datos como Amazon S3 o Azure Data Lake Storage, o una base de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra. La elección del almacenamiento depende de factores como el volumen de datos, el rendimiento de las consultas y los patrones de acceso a los datos.
La capa de orquestación de datos se encarga de programar, coordinar y supervisar la ejecución de las distintas tareas y dependencias dentro de la canalización. Garantiza que los datos fluyan sin problemas de una etapa a otra y se encarga de los mecanismos de recuperación y reintento de errores. Para la orquestación de datos suelen utilizarse herramientas como Apache Airflow, Luigi o Argo Workflows.
La capa de consumo de datos es donde varios consumidores de datos acceden a los datos procesados y los utilizan. Esto puede incluir herramientas de inteligencia empresarial para informes y visualización, modelos de aprendizaje automático para análisis predictivos o aplicaciones posteriores que dependen de los datos procesados.
Los componentes de supervisión y registro son esenciales para garantizar la salud y fiabilidad del canal de ingestión de datos. Ayudan a realizar un seguimiento de métricas como el rendimiento de los datos, la latencia del procesamiento y las tasas de error, y proporcionan visibilidad sobre el rendimiento de la canalización. Herramientas como Prometheus, Grafana y la pila ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) se utilizan habitualmente para la supervisión y el registro.
Aunque los pipelines de datos y los pipelines ETL (Extraer, Transformar, Cargar) comparten algunas similitudes, hay diferencias clave entre ambos:
Las canalizaciones de datos tienen un alcance más amplio en comparación con las canalizaciones ETL. Mientras que las canalizaciones ETL se centran específicamente en la extracción, transformación y carga de datos, las canalizaciones de datos pueden abarcar varios tipos de flujos de trabajo de procesamiento de datos, como el streaming en tiempo real, el procesamiento de eventos complejos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Los pipelines ETL funcionan tradicionalmente en modo batch, en el que los datos se procesan a intervalos programados, como diaria o semanalmente. Esto provoca una mayor latencia entre la ingesta de datos y su disponibilidad en el sistema de destino. Las canalizaciones de datos, en cambio, admiten tanto el procesamiento por lotes como en tiempo real, lo que permite procesar los datos con baja latencia cuando es necesario.
Las canalizaciones de datos ofrecen más flexibilidad en cuanto a los requisitos de procesamiento de datos y pueden adaptarse a diversas fuentes y destinos de datos. Pueden manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y pueden integrarse con diversos almacenes de datos y marcos de procesamiento. Las canalizaciones ETL, por el contrario, suelen seguir una estructura más rígida y están diseñadas principalmente para datos estructurados y escenarios tradicionales de almacenamiento de datos.
Las canalizaciones ETL suelen implicar complejas transformaciones y mapeos de datos para ajustar los datos de origen al esquema de destino. Estas transformaciones suelen realizarse en un área de preparación antes de cargar los datos en el sistema de destino. Las canalizaciones de datos, aunque siguen soportando transformaciones de datos, pueden tener requisitos de transformación más sencillos y pueden aprovechar las transformaciones in situ o los enfoques de esquema en lectura.
Al diseñar e implantar canalizaciones de datos, deben tenerse en cuenta varias consideraciones clave para garantizar la eficacia, fiabilidad y escalabilidad de la canalización:
Garantizar la seguridad y privacidad de los datos sensibles a lo largo de todo el proceso es crucial. Esto incluye la encriptación de los datos en tránsito y en reposo, la aplicación de controles de acceso y mecanismos de autenticación, y el cumplimiento de las normativas de protección de datos pertinentes, como la GDPR o la HIPAA. Pueden emplearse técnicas de enmascaramiento, tokenización o anonimización de datos para proteger la información sensible.
La canalización de datos debe diseñarse de forma que pueda escalarse fácilmente para manejar volúmenes de datos y requisitos de procesamiento cada vez mayores. Esto implica seleccionar tecnologías y arquitecturas que puedan escalarse horizontalmente (añadiendo más nodos a un clúster) o verticalmente (aumentando los recursos de los nodos individuales). Deben aplicarse técnicas de optimización del rendimiento, como la partición, la indexación y el almacenamiento en caché, para garantizar un procesamiento eficaz de los datos y el rendimiento de las consultas.
Incorporar la tolerancia a fallos y la capacidad de recuperación a la cadena de datos es esencial para gestionar los fallos y garantizar la integridad de los datos. Esto incluye implementar mecanismos para el reprocesamiento de datos, la gestión de errores y la recuperación. Técnicas como los puntos de control, la replicación de datos y las operaciones idempotentes pueden ayudar a mitigar el impacto de los fallos y garantizar la coherencia de los datos.
Mantener la calidad de los datos a lo largo de todo el proceso es fundamental para un análisis y una toma de decisiones precisos. Implantar comprobaciones de validación de datos, rutinas de limpieza de datos y procesos de conciliación de datos ayuda a garantizar la integridad y fiabilidad de los datos. Las normas de calidad de los datos, como las comprobaciones de rangos, formatos y coherencia, deben definirse y aplicarse en las distintas fases del proceso.
Deben establecerse mecanismos exhaustivos de supervisión y alerta para identificar y abordar de forma proactiva los problemas en el proceso de ingeniería de datos. Esto incluye la supervisión del flujo de datos, la latencia del procesamiento, las tasas de error y la utilización de recursos. Definir métricas apropiadas y establecer alertas basadas en umbrales predefinidos ayuda a detectar anomalías y desencadena acciones de corrección oportunas.
Deben establecerse prácticas eficaces de gobernanza de datos para garantizar una gestión adecuada de los datos, el control del acceso y el cumplimiento. El linaje de los datos, que rastrea el origen, movimiento y transformación de los datos a lo largo del proceso, debe mantenerse para proporcionar transparencia y trazabilidad. Las herramientas de gestión de metadatos pueden ayudar a capturar y documentar el linaje de los datos, facilitando la comprensión de su procedencia y calidad.
Las canalizaciones de datos a menudo necesitan integrarse con varias fuentes de datos, marcos de procesamiento y sistemas de almacenamiento. Garantizar una integración sin fisuras y la interoperabilidad entre estos componentes es crucial para un flujo de datos fluido y una fricción de datos mínima. El uso de interfaces, conectores y formatos de datos estandarizados puede ayudar a lograr la integración y facilitar el intercambio de datos entre distintos sistemas.
Las canalizaciones de datos encuentran aplicaciones en varios sectores y dominios, ayudando a las organizaciones a aprovechar el poder de los datos para diversos casos de uso. Algunas aplicaciones comunes de las canalizaciones de datos son:
A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo exponencialmente y surgen nuevas tecnologías, el futuro de las canalizaciones de datos parece prometedor y emocionante. He aquí algunas tendencias y desarrollos clave que configuran la evolución de los ejemplos de canalizaciones de datos:
La integración de las capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) en los conductos de datos es cada vez más frecuente. La IA y el ML pueden mejorar varios aspectos de los conductos de datos, como:
La adopción de modelos de computación sin servidor y arquitecturas nativas de la nube está transformando la forma en que se construyen y despliegan las canalizaciones de datos. Las plataformas sin servidor, como AWS Lambda, Google Cloud Functions o Azure Functions, permiten a los desarrolladores centrarse en escribir la lógica de procesamiento de datos sin preocuparse de la gestión de la infraestructura. Este enfoque permite una mayor escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, ya que los recursos se aprovisionan y escalan automáticamente en función de la carga de trabajo.
Las tecnologías nativas de la nube, como Kubernetes y la contenerización, también están ganando terreno en las arquitecturas de canalización de datos. Estas tecnologías permiten la creación de flujos de trabajo de procesamiento de datos portátiles, escalables y resistentes, que pueden ejecutarse sin problemas en diferentes entornos de nube o infraestructuras locales.
La creciente demanda de información en tiempo real y la proliferación de fuentes de datos en streaming están impulsando la adopción de canalizaciones de datos en tiempo real y en streaming. Tecnologías como Apache Kafka, Apache Flink y Apache Beam proporcionan sólidos marcos para construir canalizaciones de datos de baja latencia y alto rendimiento que pueden procesar datos en tiempo real o casi real.
Las canalizaciones de datos en tiempo real permiten a las organizaciones responder rápidamente a las condiciones cambiantes del negocio, detectar anomalías en cuanto se producen y tomar decisiones basadas en datos sobre la marcha. Esto es especialmente relevante en ámbitos como la detección del fraude, las recomendaciones en tiempo real, la supervisión del IoT y el mantenimiento predictivo.
La proliferación de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y la necesidad de procesamiento en tiempo real en el borde están impulsando la integración de la computación de borde con las canalizaciones de datos. La computación de borde implica procesar los datos más cerca de la fuente, reduciendo los requisitos de latencia y ancho de banda.
Las canalizaciones de datos que incorporan capacidades de computación de borde pueden procesar y analizar datos de sensores, datos de máquinas y otros flujos de datos IoT directamente en el borde, lo que permite tiempos de respuesta más rápidos y reduce la cantidad de datos que hay que transmitir a los sistemas centrales. Esto es especialmente valioso en escenarios como la automatización industrial, las ciudades inteligentes y los vehículos conectados.
DataOps, una metodología que combina el desarrollo ágil, la automatización y la colaboración, está ganando adeptos en el ecosistema de canalización de datos. El objetivo de DataOps es agilizar el ciclo de vida de la canalización de datos, desde el desarrollo hasta el despliegue y la supervisión, aplicando los principios de DevOps a los flujos de trabajo de datos.
La automatización es un factor clave de las operaciones de datos, e implica el uso de herramientas y marcos para automatizar diversos aspectos del desarrollo, las pruebas, la implantación y la supervisión de las canalizaciones de datos. La automatización ayuda a reducir los errores manuales, mejora la productividad y permite una iteración y experimentación más rápidas.
El paradigma arquitectónico de la malla de datos está surgiendo como un enfoque novedoso para gestionar y procesar datos en entornos distribuidos a gran escala. La malla de datos aboga por una arquitectura de datos descentralizada, en la que los datos se tratan como un producto y son propiedad de los equipos que los crean y consumen.
En una arquitectura de malla de datos, las canalizaciones de datos se diseñan como productos de datos autónomos y orientados al dominio, que pueden ser desarrollados, desplegados y mantenidos de forma independiente por equipos autónomos. Este enfoque fomenta la democratización de los datos, permite una obtención de valor más rápida y permite a las organizaciones escalar sus capacidades de procesamiento de datos de forma más eficaz.
Las canalizaciones de datos se han convertido en un componente indispensable de las arquitecturas de datos modernas, permitiendo a las organizaciones aprovechar el poder de los datos para la toma de decisiones informadas, la eficiencia operativa y la innovación. A medida que los volúmenes de datos sigan creciendo y surjan nuevas fuentes de datos, la importancia de unas canalizaciones de datos robustas, escalables y flexibles no hará sino aumentar.
Al comprender los conceptos clave, las ventajas y las consideraciones de las canalizaciones de datos, las organizaciones pueden diseñar e implantar flujos de trabajo de procesamiento de datos eficaces que satisfagan sus requisitos empresariales específicos. Ya se trate de procesamiento por lotes, streaming en tiempo real o escenarios complejos de integración de datos, las canalizaciones de datos proporcionan la base para convertir los datos brutos en información procesable.
A medida que la tecnología sigue evolucionando, el futuro de las canalizaciones de datos parece prometedor, con avances en inteligencia artificial, arquitecturas sin servidor, computación de borde y paradigmas de malla de datos que allanan el camino hacia capacidades de procesamiento de datos más inteligentes, autónomas y descentralizadas.
Al mantenerse a la vanguardia de estos desarrollos y adoptar las mejores prácticas en el diseño y la implementación de canalizaciones de datos, las organizaciones pueden posicionarse para obtener el máximo valor de sus activos de datos e impulsar el éxito basado en los datos en la era digital.
ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) son dos enfoques de la integración de datos. En la ETL, los datos se extraen de la fuente, se transforman para ajustarse al esquema de destino y, a continuación, se cargan en el sistema de destino. En ELT, los datos se extraen de la fuente y se cargan en el sistema de destino en su forma bruta, y luego se aplican transformaciones dentro del sistema de destino. La ELT se está haciendo más popular con la llegada de los almacenes de datos y los lagos de datos basados en la nube, ya que permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en el procesamiento de datos.
La elección entre pipelines de datos por lotes o en streaming depende de tu caso de uso y requisitos específicos. El procesamiento por lotes es adecuado cuando tienes grandes volúmenes de datos que se pueden procesar periódicamente, y las perspectivas en tiempo real no son críticas. Las canalizaciones por lotes suelen utilizarse para tareas como el almacenamiento de datos, el análisis de datos históricos y el aprendizaje automático fuera de línea. En cambio, las canalizaciones de datos en flujo son ideales cuando necesitas procesar y analizar datos en tiempo real o casi real. Las canalizaciones de flujo se utilizan para casos de uso como la detección del fraude, las recomendaciones en tiempo real, la monitorización del IoT y el análisis en tiempo real.
Existen varias herramientas y marcos populares para construir canalizaciones de datos, cada uno con sus propios puntos fuertes y casos de uso. Algunas opciones muy utilizadas son:
Garantizar la calidad de los datos en un sentido de canalización de datos implica aplicar diversas técnicas y buenas prácticas:
El desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos conlleva varios retos que las organizaciones deben afrontar:
Abordar estos retos requiere una combinación de diseño cuidadoso, arquitectura robusta y el uso de herramientas y marcos adecuados. También implica el establecimiento de las mejores prácticas, la aplicación de pruebas y supervisión automatizadas, y el fomento de la colaboración entre ingenieros de datos, científicos de datos y otras partes implicadas en el ciclo de vida de la canalización de datos.
