Big data es dando forma a nuestro mundo de innumerables maneras. Los datos impulsan todo lo que hacemos. Exactamente por eso, los sistemas deben garantizar un flujo de datos adecuado, preciso y, lo más importante, consistente entre diferentes sistemas. Pipeline, como suena, consta de varias actividades y herramientas que se utilizan para mover datos de un sistema a otro utilizando el mismo método de procesamiento y almacenamiento de datos. Una vez transferido al sistema de destino, se puede administrar y almacenar fácilmente con un método diferente. 

Los canales de datos obtienen automáticamente información de varias fuentes dispares para una mayor consolidación y transformación en almacenamiento de datos de alto rendimiento. Hay una serie de desafíos en el almacenamiento de datos, qué canales de datos pueden ayudar a abordar.

Ahora bien, implementar el canal de datos correcto es una consideración importante porque los científicos tienden a pasan el 80% de su tiempo en tuberías. Esto va en contra del propósito mismo de permitir la automatización en todos los niveles para que los profesionales puedan dedicar su intelecto a tareas de análisis más críticas. 

Antes de elegir las mejores herramientas más adelante en esta publicación, esto es lo que debes saber. 

Natural

A punto de entrada de datos en una determinada tubería. Ejemplos de origen incluyen sistemas de almacenamiento como lagos de datos, almacenes de datos y fuentes de datos que incluyen dispositivos IoT, aplicaciones de procesamiento de transacciones, API o redes sociales.

Destino

El último punto al que finalmente se deben transferir los datos es el destino. El destino lo decide el caso de uso de la canalización de datos. También se puede utilizar para ejecutar herramientas analíticas y potenciar la visualización de datos.

En caso contrario, también se puede trasladar a un centro de almacenamiento. como un almacén de datos o un lago.

Flujo de datos

El movimiento de datos en una tubería de un punto a otro. Esto también incluye cualquier cambio que ocurra en el camino e incluso los centros de datos que se encuentran en su camino.

Procesamiento

Un conjunto de pasos y actividades que incluye la adquisición de datos de diferentes fuentes, su almacenamiento y transformación y, finalmente, su entrega a un destino determinado. El procesamiento de datos se centra en implementar este patrón en relación con el flujo de datos. Los datos se pueden ingerir extrayéndolos de un sistema fuente y luego copiándolos con replicación de datos o incluso optimizando estos datos.

Almacenamiento

Cualquier sistema donde los datos se almacenan en una etapa determinada mientras se mueve a lo largo de la tubería se llama almacenamiento. Al elegir el almacenamiento de datos, considere diferentes aspectos como el volumen y usos de los datos o la cantidad y frecuencia de consultas que se enviarán a un sistema de almacenamiento.

Flujo de trabajo

Cualquier secuencia de tareas y su dependencia entre sí se define mediante un flujo de trabajo en una tubería. Un trabajo es cualquier unidad de trabajo asignada que realizará una tarea específica relacionada con los datos. La fuente desde la cual los datos ingresan al oleoducto se llama upstream, mientras que downstream se refiere al destino final al que irán los datos. Los datos fluyen por la tubería como el agua. Tenga en cuenta que, en primer lugar, los trabajos ascendentes deben completarse antes de que puedan comenzar las tareas descendentes.

Monitoreo

Esto verifica el funcionamiento de una canalización de datos y todas sus etapas. Esto incluye mantener la eficiencia a medida que crece la carga de datos y garantizar que se mantenga consistente y precisa al pasar por diferentes procesos sin perder información.

Elegir la solución de canalización de datos adecuada 

Dado el creciente número de opciones, elegir la solución de canalización de datos adecuada es nada menos que un desafío. La solución más adecuada debe ofrecer los conjuntos de datos más recientes y auténticos de diversas fuentes a todos los sistemas de destino. 

Además, debería poder realizar integración, transformación, enriquecimiento, enmascaramiento y entrega de conjuntos de datos nuevos de un extremo a otro. El resultado final debe ser datos limpios y procesables que puedan ser utilizados por los usuarios finales. 

Mientras tanto, algunas herramientas serán líderes en 2022. Keboola, por ejemplo, es una solución SaaS que cubre todo el ciclo de vida de una canalización de datos desde ETL hasta la orquestación. La arquitectura modular ofrece una mayor personalización con plug-and-play. 

El siguiente es Stitch, una solución de canalización de datos que se especializa en suavizar los bordes de los procesos ETL, mejorando así sus sistemas existentes.  

Stitch, que cubre una amplia gama de sistemas de origen y destino, es conocido por tener una de las integraciones más inteligentes de múltiples proveedores. Su marco Singer subyacente permite a los equipos de datos personalizar el proceso con facilidad.

K2View salta a lo tradicional acercamiento a las herramientas ETL y ELT. Se separa de lo complicado y calcula transformaciones pesadas para entregar datos limpios a lagos y DWH. 

Su solución de canalización de datos mueve los datos de la entidad comercial a través del concepto de micro-DB, lo que la convierte en la primera solución exitosa de su tipo. 

Almacena los datos de cada entidad comercial asociada en una micro-DB exclusiva mientras almacena millones de bases de datos. Mueve los datos a gran escala, lo que demuestra la integridad de los datos y una entrega más rápida.

Canalización de datos: casos de uso

Con el crecimiento del big data, la gestión de datos es ahora una prioridad cada vez mayor. Aunque una canalización de datos puede cumplir varias funciones, a continuación se presentan algunos de sus principales casos de uso en la industria:

• Las visualizaciones de datos representan cualquier dato a través de gráficos como diagramas, infografías, cuadros y gráficos en movimiento. Las visualizaciones facilitan mucho la comunicación de información compleja de forma visual. 
• El análisis de datos exploratorios se utiliza para analizar e investigar conjuntos de datos utilizando la visualización de datos para resumir las características. Brinda a los científicos de datos la mejor manera de manipular fuentes de datos para que eventualmente puedan detectar anomalías, probar hipótesis, descubrir patrones e incluso verificar suposiciones.
• El aprendizaje automático es un tipo de IA que se centra en el uso de algoritmos y datos para replicar la forma en que el cerebro humano piensa, funciona y toma decisiones. Los algoritmos hacen predicciones mediante el uso de métodos estadísticos y ayudan a descubrir varios conocimientos clave en proyectos de minería de datos.

Planificación de la arquitectura del canal de datos

Datos planificación de la arquitectura de tuberías Es extremadamente importante para conectar múltiples fuentes de datos y objetivos. Ayuda a los equipos a crear, transformar e incluso entregar estos datos y, por lo tanto, agrega capacidades de automatización avanzadas para un proceso fluido y más preciso.

Es perjudicial para las empresas planificar una arquitectura de canalización de datos ideal teniendo en cuenta sus desafíos y consideraciones clave.

Abordar los desafíos

Recuerde que la arquitectura de canalización de datos debe proporcionar todos los requisitos de datos y resolver cualquier otro problema que surja de los datos. Por lo general, una empresa necesita recopilar datos de diversas fuentes y en diferentes formatos. 

Llevar a cabo estas operaciones a escala puede ser una tarea bastante abrumadora para las empresas. No sólo esto, los desafíos se agravan si agregamos las vulnerabilidades del sistema y las regulaciones de cumplimiento. 

¿Qué herramienta estás usando? Comparte tus experiencias.