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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
3 de julio de 2024
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3 de julio de 2024
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¿Qué es una canalización de datos?

Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
Índice

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:

  • Origen de los datos: El origen de los datos. Pueden ser bases de datos, API, sistemas de archivos, dispositivos IoT, etc.
  • Procesamiento de datos: Etapa en la que los datos extraídos se someten a diversas transformaciones y manipulaciones para prepararlos para el sistema de destino. Puede incluir la limpieza, el enriquecimiento, la agregación y el formateo de los datos.
  • Destino de los datos: Los datos procesados se cargan finalmente en el sistema de destino, que puede ser un almacén de datos, un lago de datos o una plataforma de análisis.

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.

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Componentes clave de una canalización de datos

Una canalización de datos típica consta de tres componentes principales:

Fuente de datos

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

  • Bases de datos: Bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL, Oracle o SQL Server, así como bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra o Couchbase.
  • API: Servicios web que exponen datos mediante REST, SOAP, GraphQL u otros protocolos. Pueden ser API internas de una organización o API externas de terceros proveedores.
  • Sistemas de archivos: Datos almacenados en varios formatos de archivo, como CSV, JSON, XML o Parquet. Estos archivos pueden estar ubicados en sistemas de archivos locales, archivos compartidos en red o sistemas de archivos distribuidos como Hadoop HDFS.
  • Plataformas de streaming: Fuentes de datos en tiempo real como Apache Kafka, Amazon Kinesis o Azure Event Hubs que generan continuamente flujos de datos.
  • Dispositivos IoT: Datos generados por sensores, máquinas u otros dispositivos IoT en tiempo real.

Tratamiento de datos

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

  • Depuración de datos: Identificar y tratar los problemas de calidad de los datos, como valores omitidos, duplicados, incoherencias o valores atípicos. Esto puede implicar técnicas como la imputación de datos, la deduplicación o la detección de anomalías.
  • Enriquecimiento de datos: Combinación de datos de múltiples fuentes para proporcionar un contexto o perspectivas adicionales. Esto puede implicar unir datos de diferentes tablas, API o archivos para crear un conjunto de datos más completo.
  • Agregación de datos: Resumir los datos a un nivel superior de granularidad para proporcionar una visión condensada. Esto puede implicar agrupar los datos por dimensiones específicas (por ejemplo, tiempo, geografía, categoría de producto) y calcular medidas agregadas como sumas, medias o recuentos.
  • Formateo de datos: Convertir tipos de datos, remodelar estructuras de datos o aplicar transformaciones de datos para cumplir los requisitos del sistema de destino. Esto puede implicar tareas como el análisis sintáctico de fechas, la división o fusión de columnas, o el aplanamiento de estructuras de datos anidadas.

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.

Destino de los datos

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:

  • Almacenes de datos: Repositorios centralizados optimizados para consultas y análisis, como Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake o Microsoft Azure Synapse Analytics.
  • Lagos de datos: Sistemas de almacenamiento escalables que pueden almacenar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, como Amazon S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage.
  • Plataformas analíticas: Herramientas de inteligencia empresarial y visualización de datos que permiten a los usuarios explorar, analizar y obtener información de los datos, como Tableau, Power BI, Looker o Qlik.
  • Plataformas de aprendizaje automático: Entornos que permiten a los científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando los datos procesados, como Amazon SageMaker, Google AI Platform o Microsoft Azure Machine Learning.

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.

¿Qué es un Big Data Pipeline?

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":

  • Volumen: El volumen se refiere al gran tamaño de los conjuntos de datos implicados en el big data. Estos conjuntos de datos son demasiado grandes para ser procesados por las herramientas y técnicas tradicionales de procesamiento de datos. Una canalización de big data debe ser capaz de manejar de terabytes a petabytes de datos de forma eficiente. Esto requiere el uso de sistemas de almacenamiento distribuido y marcos de procesamiento paralelo para almacenar y procesar los datos en múltiples nodos o clusters de ordenadores.
  • Velocidad: La velocidad se refiere a la velocidad a la que se generan y procesan los datos. Los macrodatos suelen requerir un procesamiento en tiempo real o casi real para obtener información oportuna. Una canalización de big data debe ser capaz de ingerir y procesar datos a gran velocidad para mantener el ritmo de generación de datos. Esto es especialmente importante en escenarios como la detección de fraudes en tiempo real, las recomendaciones en tiempo real o el procesamiento de datos IoT, donde el valor de los datos disminuye rápidamente con el tiempo.
  • Variedad: La variedad se refiere a los diversos formatos y estructuras de los datos en los escenarios de big data. Los big data se presentan en diversas formas, como datos estructurados (por ejemplo, tablas en una base de datos relacional), datos semiestructurados (por ejemplo, JSON, XML) y datos no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, vídeos). Una canalización de big data debe ser lo suficientemente flexible como para manejar esta diversidad de tipos de datos y ser capaz de procesarlos y analizarlos eficazmente.

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.

Ventajas de una canalización de datos

Implantar un ejemplo de canalización de datos bien diseñado ofrece varias ventajas clave a las organizaciones:

Eficacia

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.

Información en tiempo real

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.

Escalabilidad

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.

Calidad de los datos

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.

Rentable

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.

Tipos de conductos de datos

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:

Tuberías de procesamiento por lotes

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.

Canalización de datos en streaming

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.

Canalizaciones de integración de datos

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.

Canalizaciones de datos nativas de la nube

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.

Cómo funcionan los conductos de datos

Un flujo de trabajo típico de canalización de datos implica los siguientes pasos:

  • Ingestión de datos: Los datos se recogen de diversas fuentes, como bases de datos, API, archivos de registro o dispositivos IoT. El proceso de ingesta de datos puede implicar el uso de conectores, API o plataformas de streaming como Apache Kafka para extraer datos de las fuentes e introducirlos en la canalización.
  • Transformación de datos: Los datos ingeridos se someten a una serie de transformaciones para prepararlos para su análisis o almacenamiento. Esto puede incluir la limpieza de datos (eliminación de duplicados, tratamiento de valores omitidos), enriquecimiento de datos (combinación de datos de múltiples fuentes), agregación de datos (resumen de datos) y formateo de datos (conversión de tipos de datos, remodelación de estructuras de datos). La lógica de transformación suele implementarse utilizando herramientas como Apache Spark, Apache Flink o código personalizado.
  • Almacenamiento de datos: Los datos procesados se cargan en un destino, como un almacén de datos (por ejemplo, Amazon Redshift, Google BigQuery), un lago de datos (por ejemplo, Amazon S3, Azure Data Lake Storage) o una plataforma de análisis (por ejemplo, Tableau, PowerBI). La elección del sistema de almacenamiento depende de factores como el volumen de datos, los requisitos de rendimiento de las consultas y los patrones de acceso a los datos.
  • Consumo de datos: Una vez que los datos se almacenan en el sistema de destino, pasan a estar disponibles para su consumo por diversos consumidores de datos, como herramientas de inteligencia empresarial, modelos de aprendizaje automático o aplicaciones posteriores. Los datos pueden consultarse, analizarse o introducirse en otras cadenas para su posterior procesamiento.

Cómo integrar canalizaciones de datos con Latenode

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.

Elegir Latenode como plataforma de integración

Las organizaciones eligen Latenode por sus sólidas capacidades, que incluyen:

  • Gestión de grandes volúmenes de datos: Gestiona eficazmente grandes conjuntos de datos, garantizando un funcionamiento sin problemas.
  • Compatibilidad con varias API: Compatibilidad versátil con una amplia gama de API, incluidas las de canalizaciones de ciencia de datos.
  • Potentes capacidades de transformación: Realiza transformaciones de datos complejas y aplica reglas empresariales con eficacia.

Consideraciones clave:

  • Número de sistemas a integrar: Evalúa el número de aplicaciones que necesitan integración.
  • Volumen y complejidad de los datos: Evalúa el tamaño y la complejidad de los datos que se transfieren.
  • Requisitos de transformación y reglas empresariales: Determina las manipulaciones de datos específicas y las necesidades de lógica empresarial.

Conectarse a las API

Latenode simplifica las conexiones API con su completa biblioteca de conectores y adaptadores preconstruidos, permitiendo a los usuarios

  • Busca y selecciona conectores: Accede a una variedad de conectores preconstruidos para aplicaciones populares, incluyendo varias fuentes de datos.
  • Configura las credenciales de la API: Introduce las credenciales necesarias y los detalles del punto final para cada API.
  • Establece conexiones seguras: Utiliza OAuth, claves API u otros métodos de autenticación para establecer conexiones seguras.

Mapear y transformar datos

Latenode ofrece herramientas intuitivas para el mapeo y la transformación de datos:

  • Mapeadores visuales de datos: Utiliza una interfaz de arrastrar y soltar para definir mapeos de datos.
  • Funciones de transformación incorporadas: Limpia y reestructura los datos utilizando funciones predefinidas.
  • Aplicación de reglas empresariales: Aplica las reglas empresariales necesarias para garantizar la coherencia e integridad de los datos.

Construir flujos de integración

Diseñar flujos de trabajo de integración es sencillo con la interfaz de arrastrar y soltar de Latenode:

  • Automatización de flujos de trabajo: Crea flujos de trabajo para automatizar el movimiento y la transformación de datos.
  • Lógica condicional: Implementa la lógica condicional para manejar diversos escenarios de datos.
  • Patrones reutilizables: Diseña patrones de integración reutilizables para procesos comunes.

Despliegue y supervisión

Una vez construidos los flujos de integración, despliégalos y monitorízalos directamente desde la interfaz de Latenode:

  • Monitorización en tiempo real: Rastrea los flujos de datos en tiempo real.
  • Tratamiento de errores: Detecta y gestiona automáticamente los errores.
  • Alertas y notificaciones: Recibe notificaciones sobre problemas de integración.
  • Registro detallado: Accede a registros detallados para auditoría y resolución de problemas.

Integrar canalizaciones de datos en 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.

Pasos del Escenario

  • Nodo Webhook: Recibe datos sin procesar a través de una petición HTTP.
  • Nodo JavaScript: Transforma los datos combinando el nombre y los apellidos y creando un mensaje para el correo electrónico.
  • Nodo de petición HTTP: Envía los datos transformados al sistema de destino, como un servicio de correo electrónico.
  • Nodo de Respuesta Webhook: Devuelve una respuesta que indica el éxito de la ejecución del escenario.

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.

Si necesitas ayuda o consejo sobre cómo crear tu propio script o si quieres replicar éste, ponte en contacto con nuestra comunidad de Discorddonde se encuentran los expertos en automatización Low-code.

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Arquitectura de canalización de datos

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:

Fuentes de datos

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.

Capa de ingestión de datos

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.

Motor de procesamiento de datos

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.

Capa de almacenamiento de datos

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.

Capa de orquestación de 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.

Capa de consumo de datos

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.

Supervisión y registro

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.

Canalización de datos frente a canalización ETL

Aunque los pipelines de datos y los pipelines ETL (Extraer, Transformar, Cargar) comparten algunas similitudes, hay diferencias clave entre ambos:

Alcance

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.

Latencia

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.

Flexibilidad

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.

Complejidad de la transformación

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:

Seguridad y privacidad de los datos

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.

Escalabilidad y rendimiento

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.

Tolerancia a fallos y resiliencia

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.

Calidad y validación de 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.

Supervisión y alerta

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.

Gobernanza de datos y linaje

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.

Integración e interoperabilidad

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.

Aplicaciones comunes de las canalizaciones de datos

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:

Finanzas y Banca

  • Detección y prevención del fraude: Las canalizaciones de datos en tiempo real pueden analizar los datos transaccionales, detectar anomalías y activar alertas de posibles actividades fraudulentas.
  • Evaluación de riesgos y cumplimiento normativo: Las canalizaciones de datos pueden procesar y analizar datos financieros para evaluar el riesgo crediticio, supervisar el cumplimiento normativo y generar informes de riesgo.
  • Análisis de datos de mercado: Las canalizaciones de datos en tiempo real pueden ingerir y procesar flujos de datos de mercado de gran volumen para la negociación en tiempo real, la negociación algorítmica y la vigilancia del mercado.

Comercio electrónico y minorista

  • Análisis del comportamiento del cliente: Las canalizaciones de datos pueden procesar los datos del flujo de clics, el historial de compras y las interacciones de los clientes para obtener información sobre su comportamiento y preferencias.
  • Recomendaciones personalizadas: Las canalizaciones de datos en tiempo real pueden analizar los datos de los clientes y generar recomendaciones de productos personalizadas para mejorar la experiencia de compra.
  • Optimización de la cadena de suministro: Las canalizaciones de datos pueden procesar y analizar datos de inventario, datos de ventas y datos logísticos para optimizar las operaciones de la cadena de suministro y mejorar la eficiencia.

Sanidad y Ciencias de la Vida

  • Integración de la historia clínica electrónica (HCE): Las canalizaciones de datos pueden integrar y procesar datos de varios sistemas de HCE para crear una visión unificada de los datos del paciente para el análisis y la investigación.
  • Gestión de datos de ensayos clínicos: Las canalizaciones de datos pueden agilizar la recopilación, el procesamiento y el análisis de los datos de los ensayos clínicos, garantizando la calidad de los datos y el cumplimiento de la normativa.
  • Monitorización del paciente en tiempo real: Las canalizaciones de datos pueden procesar datos en flujo de dispositivos médicos y sensores para permitir la monitorización y las alertas de los pacientes en tiempo real.

Telecomunicaciones

  • Supervisión del rendimiento de la red: Las canalizaciones de datos pueden procesar registros de red, métricas de rendimiento y datos de uso de los clientes para supervisar el estado de la red e identificar posibles problemas.
  • Predicción de la pérdida de clientes: Las canalizaciones de datos pueden analizar los datos de los clientes, los patrones de uso y las interacciones con el servicio para predecir la pérdida de clientes y permitir estrategias de retención proactivas.
  • Detección de fraudes: Las canalizaciones de datos en tiempo real pueden analizar los registros detallados de llamadas (CDR) y detectar patrones anómalos indicativos de actividades fraudulentas.

El futuro de las canalizaciones de datos

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:

Integración de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

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:

  • Detección de anomalías: Los algoritmos de IA pueden detectar automáticamente anomalías y valores atípicos en los datos, lo que permite identificar y resolver proactivamente los problemas de calidad de los datos.
  • Mantenimiento predictivo: Los modelos ML pueden analizar los datos de rendimiento de las tuberías y predecir posibles fallos o degradación del rendimiento, lo que permite un mantenimiento y una optimización proactivos.
  • Enrutamiento inteligente de datos: Las canalizaciones de datos impulsadas por IA pueden enrutar dinámicamente los datos en función del contenido, la prioridad u otros criterios, optimizando el flujo de datos y la utilización de los recursos.

Arquitecturas sin servidor y nativas de la nube

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.

Procesamiento de datos en tiempo real y streaming

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.

Edge Computing e Integración IoT

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 y Automatización

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.

Malla de datos y arquitecturas de datos descentralizadas

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.

Conclusión

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.

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PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuál es la diferencia entre ETL y ELT?

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.

¿Cómo elijo entre pipelines de datos por lotes y de streaming?

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.

¿Cuáles son las herramientas y los marcos más populares para construir canalizaciones de datos?

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:

  • Apache Spark: Un marco de procesamiento de datos distribuido que soporta cargas de trabajo de procesamiento por lotes, streaming y aprendizaje automático.
  • Apache Kafka: Una plataforma de streaming distribuido que permite la ingesta, procesamiento y entrega de datos en tiempo real.
  • Apache Airflow: Una plataforma para crear, programar y supervisar flujos de trabajo y canalizaciones de datos mediante programación.
  • Apache NiFi: Una herramienta de código abierto para la integración de datos y la automatización del flujo de datos que permite el diseño y la gestión visual de canalizaciones.
  • Apache Beam: Un modelo de programación unificado para definir y ejecutar pipelines de procesamiento de datos, compatible tanto con datos por lotes como en streaming.
  • Databricks: Una plataforma de ingeniería y análisis de datos basada en la nube y construida sobre Apache Spark.
  • AWS Glue: Un servicio ETL totalmente gestionado proporcionado por Amazon Web Services para la integración de datos y la orquestación de canalizaciones.
  • Google Cloud Dataflow: Un servicio totalmente gestionado para ejecutar pipelines de Apache Beam en Google Cloud Platform.

¿Cómo garantizar la calidad de los datos en una canalización de datos?

Garantizar la calidad de los datos en un sentido de canalización de datos implica aplicar diversas técnicas y buenas prácticas:

  • Validación de datos: Define y aplica reglas y restricciones de calidad de los datos en las distintas fases del proceso para detectar y gestionar anomalías, incoherencias y errores en los datos.
  • Limpieza de datos: Implementa rutinas de limpieza de datos para tratar los valores que faltan, eliminar duplicados, estandarizar formatos y realizar otras transformaciones de datos para mejorar su calidad.
  • Conciliación de datos: Pon en marcha procesos de conciliación de datos para comparar y cotejar datos de distintas fuentes y garantizar su coherencia y exactitud.
  • Linaje y procedencia de los datos: Mantén la información sobre el linaje y la procedencia de los datos para rastrear el origen, el movimiento y las transformaciones de los datos a lo largo de la canalización.
  • Supervisión de la calidad de los datos: Establece métricas de calidad de los datos e implanta mecanismos de supervisión y alerta para identificar y abordar proactivamente los problemas de calidad de los datos.
  • Perfilado de datos: Realiza perfiles de datos para comprender las características, pautas y distribuciones de los datos e identificar posibles problemas de calidad.
  • Gobernanza de datos: Establece prácticas y políticas de gobernanza de datos para garantizar la calidad, seguridad y conformidad de los datos a lo largo del ciclo de vida de la canalización.

¿Cuáles son los principales retos en el desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos?

El desarrollo y mantenimiento de canalizaciones de datos conlleva varios retos que las organizaciones deben afrontar:

  • Complejidad de los datos: Tratar con diversos formatos, estructuras y fuentes de datos puede ser complejo y requerir grandes esfuerzos de transformación e integración de datos.
  • Escalabilidad: Diseñar e implantar canalizaciones de datos que puedan escalarse para manejar volúmenes de datos y requisitos de procesamiento cada vez mayores puede ser todo un reto.
  • Calidad de los datos: Garantizar la calidad de los datos en todo el proceso, gestionar los errores, incoherencias y anomalías de los datos, y mantener la integridad de los datos puede ser difícil.
  • Optimización del rendimiento: Optimizar el rendimiento de la canalización, minimizar la latencia y garantizar una utilización eficiente de los recursos puede ser complejo, especialmente en escenarios de tiempo real y alto rendimiento.
  • Gestión de errores y recuperación: Implantar mecanismos sólidos de gestión y recuperación de errores para hacer frente a fallos, incoherencias de datos y caídas del sistema puede ser todo un reto.
  • Seguridad de datos y cumplimiento: Garantizar la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento de normativas como el GDPR, la HIPAA o la CCPA requiere una cuidadosa consideración y la aplicación de medidas de seguridad adecuadas.
  • Integración e interoperabilidad: La integración de canalizaciones de datos con diversas fuentes de datos, marcos de procesamiento y sistemas de almacenamiento puede ser compleja debido a las diferencias en las API, los formatos de datos y los protocolos.
  • Supervisión y resolución de problemas: Implantar capacidades completas de supervisión y resolución de problemas para detectar y diagnosticar problemas en la canalización puede ser un reto, especialmente en entornos distribuidos y complejos.

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.

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