Las empresas en la actualidad necesitan integrar sus datos de forma eficiente. Gestionar los datos para extraer valor es una tarea que requiere un importante esfuerzo, en especial, cuando los datos provienen de diferentes fuentes. Para lograr obtener ventajas competitivas relevantes, los datos deben ser canalizados de forma correcta.
Para lograr que esta tarea sea realizada de forma adecuada se necesita de un pipeline de datos. Sigue leyendo para aprender que es un pipeline de datos, su importancia para tu empresa y las principales fases que debemos desarrollar para su implementación.
¿Qué es una Pipeline de Datos?
Un pipeline de datos se trata de una construcción lógica con la que logramos representar un proceso de gestión de datos en fases. Los pipelines de datos se caracterizan por establecer todas las fases y tecnologías que formarán parte del procesamiento de datos.
Los datos al ser creados, proceden a ingresar en la “tubería de datos” y transitan por diferentes procesos antes de llegar al destino en el que serán utilizados. Estos procesos que conforman parte del recorrido y donde intervienen diferentes tecnologías dependen del tipo de uso que se le dará a los datos. Los pipelines de datos pueden ser diseñados para procesos simples de extracción y carga de datos o pueden diseñarse para gestionar datos de forma más compleja, como por ejemplo, conjuntos de datos que corresponden a algoritmos de machine learning o procesos de Big Data.
A continuación haremos un recorrido por los principales procesos que integran un pipeline de datos.
Procesos de un pipeline de datos
Fuente de datos
La primera parte de los procesos que integran un pipeline de datos se encuentra, cómo es lógico, en el orígen o fuente de datos. Dependiendo de la estructura de tu empresa, las fuentes que nutren el pipeline pueden ser bases de datos relacionales, aplicaciones SaaS o alguna otra fuente. En muchos casos, los pipelines incorporan datos sin procesamiento previo a través de un mecanismo de carga, esto puede realizarse mediante una API, o un motor de extracción de datos. La inclusión de los datos en ell pipeline puede ser sincronizada en tiempo real o en intervalos de carga dependiendo de las necesidades y características del proceso a utilizar.
Destino de los datos
El Pipeline tiene un punto de llegada, que es el destino de los datos que es donde se almacenarán posteriormente a ser procesados y transformados. Este destino depende de las necesidades de tu empresa o del fin con el que ha sido creado el pipeline. El destino de un pipeline puede ser un data warehouse local o en cloud, un datalake o un software de análisis de datos.
Proceso de transformación de datos
Los procesos de transformación de datos se refieren a las operaciones que se van a realizar con los datos para que sean aprovechados de forma eficiente. Las transformaciones de datos en un pipeline pueden contemplar tareas de estandarización, clasificación, eliminación de duplicados, validación y verificación de datos.
Procesamiento de los datos
Existen dos modelos de ingestión de datos que se implementan para el procesamiento. El procesamiento por lotes, que es en el que los datos de orígen son recopilados de forma periódica y se envían al sistema de destino. El otro modelo se trata de una ingesta de datos inmediata a la creación de los datos.
Flujo de trabajo de datos
El flujo de trabajo de un pipeline de datos es donde se detalla la secuenciación de procesos con las que el pipeline trabaja y cómo se van a gestionar las dependencias de cada uno de los procesos. Las dependencias a su vez pueden ser técnicas o responder a las razones del negocio.
Si la dependencia a gestionar es de tipo técnico, esta se puede presentar de forma posterior a que los datos han sido asimilados por las fuentes, logrando que los datos se mantengan en espera a través de una cola central antes de que sean sometidos a validaciones y enviados a destino. Mientras que si la dependencia es de orden empresarial o por razones del negocio, los datos deben ser verificados entre las fuentes de datos para garantizar su precisión antes de ser consolidados.
Supervisión
Los pipelines de datos deben tener un proceso que se encargue de supervisar la integridad de los datos. Se debe tener claridad sobre los escenarios que se pueden generar dentro de la tubería y las acciones a aplicar cuando se produzca algún incidente o alguna alerta.
¿Por qué son importantes los pipelines de datos para tu empresa?
Los pipelines de datos son importantes para tu empresa ya que con ellos, cuentas con una estructura de procesamiento clara que beneficia la eficiencia y puede ayudar a disminuir el costo de procesamiento computacional. Además, permitirá que tu empresa desarrolle de forma automatizada la administración de tareas y el seguimiento de datos en tiempo real, cuidando su integridad desde la fuente hasta el destino a donde serán aprovechados.
Ahora que ya conoces su estructura principal y su relevancia, estás listo para empezar avanzar en crear un pipeline de datos para tu empresa.
