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Ingesta de datos
Publicado: 26 Junio 2024
Colaboradores: Tim Mucci, Cole Stryker
La ingesta de datos es el proceso de recopilación e importación de archivos de datos de diversas fuentes a una base de datos para su almacenamiento, procesamiento y análisis. El objetivo de la ingesta de datos es limpiar y almacenar los datos en un repositorio central accesible y coherente para prepararlos para su uso dentro de la organización.
Las fuentes de datos incluyen sistemas financieros, proveedores de datos de terceros, plataformas de redes sociales, dispositivos IoT, aplicaciones SaaS, aplicaciones empresariales locales como planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de relaciones con los clientes (CRM).
Estas fuentes contienen datos estructurados y no estructurados. Una vez ingeridos los datos, pueden almacenarse en data lakes, almacenes de datos, data lakehouses, data marts, bases de datos relacionales y sistemas de almacenamiento de documentos. Las organizaciones ingieren datos para poder utilizarlos en tareas de inteligencia empresarial, pero también para aplicaciones de machine learning, modelos predictivos e inteligencia artificial.
Muchas herramientas de ingesta de datos automatizan este proceso organizando los datos sin procesar en formatos apropiados para un análisis eficiente por parte del software de análisis de datos. La ingesta de datos suele requerir conocimientos de ciencia de datos y lenguajes de programación como Python. Los datos se limpian y transforman en un formato uniforme mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) o un proceso de extracción, carga y transformación (ELT), para gestionar eficazmente el ciclo de vida de los datos.
Con diversas y numerosas fuentes de big data, el software de automatización ayuda a adaptar el proceso de ingesta a entornos y aplicaciones específicos. A menudo incluye características de preparación de los datos para su análisis inmediato o posterior mediante programas de inteligencia empresarial y análisis.
La guía del líder de datos ilustra cómo cada tipo de base de datos se adapta a las necesidades de una empresa, dependiendo de si la organización prioriza el analytics, la IA o el rendimiento de las aplicaciones.
La ingesta de datos es el primer paso para procesar los datos y extraer valor de la gran cantidad que las empresas recopilan hoy en día. Un proceso de ingesta de datos bien planificado salvaguarda la precisión y fiabilidad de los datos que alimentan el motor de análisis, lo que es vital para que los equipos de datos desempeñen sus funciones con eficacia. Hay tres razones clave por las que la ingesta de datos es esencial:
Las empresas modernas utilizan un ecosistema de datos diverso. Cada fuente tiene su propio formato y estructura. Un proceso de ingesta de datos eficaz puede ingerir datos de estas fuentes dispares, lo que permite una visión más completa de las operaciones, los clientes y las tendencias del mercado. Constantemente surgen nuevas fuentes de datos y el volumen y la velocidad de generación de datos son cada vez mayores. Un proceso de ingesta de datos bien diseñado puede adaptarse a estos cambios, garantizando que la arquitectura de datos siga siendo sólida y adaptable.
Sin un proceso sólido de ingesta de datos, las empresas serían incapaces de recopilar y preparar los enormes conjuntos de datos necesarios para un análisis en profundidad. Las organizaciones utilizan estos análisis para abordar problemas empresariales específicos y convertir los conocimientos derivados de los datos en recomendaciones prácticas.
El proceso de enriquecimiento incorpora diversas validaciones y comprobaciones para garantizar la coherencia y exactitud de los datos. Esto incluye la limpieza de datos, identificando y eliminando puntos de datos corruptos, inexactos o irrelevantes. La ingesta de datos facilita la transformación mediante la estandarización, la normalización y el enriquecimiento. La estandarización certifica que los datos siguen un formato coherente, mientras que la normalización elimina redundancias. El enriquecimiento consiste en añadir información relevante a los conjuntos de datos existentes, proporcionando más contexto y profundidad, lo que en última instancia aumenta el valor de los datos para el análisis.
La ingesta de datos es el proceso de tomar datos sin procesar de diversas fuentes y prepararlos para el análisis. Esta canalización en varios pasos garantiza que los datos sean accesibles, precisos, coherentes y utilizables para la inteligencia empresarial. Es crucial para respaldar los análisis basados en SQL y otras cargas de trabajo de procesamiento.
Detección de datos: fase exploratoria en la que se identifican los datos disponibles en toda la organización Comprender el panorama, la estructura, la calidad y los usos potenciales de los datos sienta las bases para una ingesta de datos satisfactoria.
Adquisición de datos: una vez identificadas las fuentes de datos, la adquisición de datos consiste en recopilarlos. Esto puede incluir la recuperación de datos de muchas fuentes, desde bases de datos estructuradas e interfaces de programación de aplicaciones (API) hasta formatos no estructurados como hojas de cálculo o documentos en papel. La complejidad reside en manejar la variedad de formatos de datos y volúmenes potencialmente grandes y salvaguardar la integridad de los datos durante todo el proceso de adquisición.
Validación de los datos: tras adquirir los datos, la validación garantiza su exactitud y coherencia. Los datos se comprueban para detectar errores, incoherencias y valores omitidos. Los datos se limpian, se hacen fiables y se preparan para su posterior procesamiento mediante diversas comprobaciones, como la validación de tipos de datos, la validación de rangos y la validación de unicidad.
Transformación de datos: aquí es donde los datos validados se convierten en un formato adecuado para el análisis. Esto puede implicar la normalización (eliminación de redundancias), la agregación (resumen de datos) y la estandarización (formato coherente). El objetivo es facilitar la comprensión y el análisis de los datos.
Carga de datos: el paso final coloca los datos transformados en su ubicación designada, normalmente un almacén de datos o data lake, donde están fácilmente disponibles para el análisis y la elaboración de informes Este proceso de carga puede realizarse por lotes o en tiempo real, en función de las necesidades específicas. La carga de datos significa la finalización del proceso de ingesta de datos, en el que los datos están preparados y listos para la toma de decisiones informadas y la generación de valiosa inteligencia empresarial.
Cuando se ingieren datos, garantizar su calidad es primordial.
- Tratamiento de los valores omitidos: las técnicas incluyen la imputación (sustitución de los valores omitidos por medidas estadísticas), la eliminación (supresión de registros o campos con valores perdidos si representan una pequeña parte del conjunto de datos) y la predicción (mediante algoritmos de machine learning para predecir y completar los valores omitidos basándose en otros datos disponibles).
- Identificación y corrección de valores atípicos: las técnicas habituales incluyen métodos estadísticos como el uso de puntuaciones z o el método del rango intercuartílico (IQR) para detectar valores atípicos. Herramientas de visualización como gráficos de caja o de dispersión y aplicación de transformaciones logarítmicas o de raíz cuadrada para reducir el impacto de los valores atípicos.
- Estandarización de los formatos de datos: la normalización ayuda a garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos, lo que facilita el análisis. Esto incluye tipos de datos uniformes, normalización y asignación de códigos.
El gobierno de datos ayuda a mantener la calidad de los datos durante la ingesta estableciendo políticas y normas para su tratamiento. Esto garantiza la rendición de cuentas mediante funciones y responsabilidades definidas. Implantar métricas y sistemas de monitorización para rastrear y abordar los problemas, facilitar el cumplimiento de normativas como GDPR o HIPAA y promover la coherencia mediante la estandarización de las definiciones y formatos de los datos.
La ingesta de datos rompe los silos de datos y pone la información a disposición de todos los miembros de la organización que la necesiten. Al automatizar la recopilación de datos y utilizar el almacenamiento en la nube, la ingesta de datos garantiza la seguridad de datos y el acceso a conocimientos valiosos.
La ingesta de datos rompe los silos de datos, haciendo que la información esté disponible en varios departamentos y áreas funcionales. Esto fomenta una cultura basada en datos en la que todo el mundo puede utilizar los conocimientos obtenidos del ecosistema de datos de la empresa.
La ingesta de datos simplifica la tarea, a menudo compleja, de recopilar y depurar datos de diversas fuentes con formatos y estructuras diferentes. Las empresas pueden racionalizar los procesos de gestión de datos introduciéndolos en un formato coherente dentro de un sistema centralizado.
Un canal eficaz de ingesta de datos de baja latencia es capaz de gestionar grandes cantidades de datos a gran velocidad, incluida la ingesta en tiempo real.
Las empresas reducen el tiempo y los recursos que tradicionalmente requerían los procesos manuales de agregación de datos mediante la automatización de la recopilación y limpieza de los mismos a través de su ingesta. Además, las soluciones de ingesta de datos como servicio pueden ofrecer más beneficios económicos al eliminar la necesidad de una inversión inicial en infraestructura.
Un proceso de ingesta de datos bien diseñado permite a las empresas de todos los tamaños manejar y analizar volúmenes de datos cada vez mayores. La escalabilidad es esencial para las empresas en vías de crecimiento. La capacidad de gestionar sin esfuerzo los picos de datos garantiza que las empresas puedan seguir utilizando conocimientos valiosos incluso a medida que se amplía su panorama de datos.
Al utilizar el almacenamiento en la nube para los datos sin procesar, las soluciones de ingesta de datos ofrecen un acceso fácil y seguro a vastos conjuntos de información siempre que sea necesario. Esto elimina las limitaciones del almacenamiento físico y permite a las empresas utilizar sus datos en cualquier momento y lugar.
La ingesta, extracción, transformación y carga de datos (ETL) y la extracción, carga y transformación (ELT) tienen un objetivo común, pero difieren en sus planteamientos.
- Ingesta de datos: la ingesta de datos engloba todas las herramientas y procesos responsables de recopilar, extraer y transportar datos de diversas fuentes para su posterior procesamiento o almacenamiento.
- ETL: extraer, transformar y cargar (extract, transform and load) es el proceso por el cual los datos se extraen de su sistema de origen, se transforman para cumplir los requisitos del sistema de destino y, finalmente, se cargan en el almacén de datos o data lake designado.
- ELT: extraer, cargar y transformar (extract, load and transform) es el proceso por el que los datos se extraen de su fuente. Los datos sin procesar se cargan en el sistema de destino y luego se transforman a petición y según sea necesario para análisis específicos. ELT utiliza las capacidades de las plataformas en la nube para manejar grandes volúmenes de datos sin procesar y realizar transformaciones de manera eficiente.
La ingesta de datos y la integración de datos tienen objetivos distintos dentro de la canalización de datos.
Ingesta de datos: actúa como punto de entrada de datos procedentes de diversas fuentes, con la preocupación principal de transferirlos correctamente, con una transformación mínima para mantener la estructura original de los datos.
Integración de datos: Se centra en transformar y unificar los datos procedentes de múltiples fuentes antes de introducirlos en un sistema de destino, normalmente un almacén de datos o un data lake. La integración de datos puede implicar su limpieza, normalización y enriquecimiento para garantizar su coherencia y precisión en todo el conjunto de datos.
La ingesta de datos engloba varios métodos para introducir datos de diversas fuentes en un sistema designado.
Este método de ingesta consiste en acumular datos durante un periodo determinado (informes de ventas diarios, estados financieros mensuales) antes de procesarlos en su totalidad. El procesamiento por lotes es conocido por su sencillez, fiabilidad y mínimo impacto en el rendimiento del sistema, ya que puede programarse para las horas de menor actividad. Sin embargo, no es ideal para aplicaciones en tiempo real.
Este método ofrece conocimientos instantáneos y una toma de decisiones más rápida mediante la ingesta de datos en el momento en que se generan, lo que permite el análisis y la acción sobre el terreno. Este método es perfecto para aplicaciones sensibles al tiempo, como la detección de fraudes o las plataformas de negociación de valores, en las que las decisiones inmediatas son primordiales.
El procesamiento de flujos es muy similar al procesamiento en tiempo real, salvo que toma los datos ingeridos y los analiza continuamente a medida que llegan. Tanto el procesamiento en tiempo real como el procesamiento en flujo exigen una potencia de cálculo y unos recursos de ancho de banda de red considerables.
El método de microbatching logra un equilibrio entre el procesamiento por lotes y en tiempo real. Ingiere los datos en lotes pequeños y frecuentes, proporcionando actualizaciones casi en tiempo real sin las limitaciones de recursos del procesamiento en tiempo real a gran escala. Para optimizar el equilibrio entre la frescura de los datos y el rendimiento del sistema, son necesarias una planificación y una gestión cuidadosas.
Este método de ingesta combina el procesamiento por lotes y en tiempo real, utilizando los puntos fuertes de cada uno para proporcionar una solución integral para la ingesta de datos. La arquitectura Lambda permite procesar grandes volúmenes de datos históricos y, al mismo tiempo, gestionar flujos de datos en tiempo real.
Las herramientas de ingesta de datos ofrecen diversas soluciones para satisfacer distintas necesidades y conocimientos técnicos.
Herramientas de código abierto: herramientas que proporcionan acceso gratuito al código fuente del software, dando a los usuarios un control total y la posibilidad de personalizar la herramienta.
Herramientas patentadas: soluciones desarrolladas y autorizadas por proveedores de software, que ofrecen funciones predefinidas y planes de precios variados, pero que pueden conllevar vendor lock-in y costes de licencia continuos.
Herramientas basadas en la nube: herramientas de ingesta alojadas en un entorno de nube, que simplifican la implementación y el mantenimiento y ofrecen escalabilidad sin necesidad de inversión inicial en infraestructura.
Herramientas locales: estas herramientas se instalan y gestionan en una red local o en una nube privada, lo que proporciona un mayor control sobre la seguridad de los datos, pero requiere una inversión en hardware y un soporte informático continuo.
A la hora de equilibrar las necesidades y la experiencia, existen varios enfoques para construir canalizaciones de ingesta de datos:
Canalizaciones codificadas a mano: estas canalizaciones a medida ofrecen el máximo control, pero requieren una gran experiencia de desarrollo.
Herramientas prediseñadas de conexión y transformación: este enfoque proporciona una interfaz intuitiva, pero requiere la gestión de múltiples canalizaciones.
Plataformas de integración de datos: estas plataformas ofrecen una solución integral para todas las etapas del viaje de los datos, pero exigen conocimientos de desarrollo para su configuración y mantenimiento.
DataOps: este enfoque consiste en fomentar la colaboración entre los ingenieros de datos y los consumidores de datos y automatizar partes del proceso de ingesta de datos para liberar tiempo valioso.
Aunque es fundamental para las canalizaciones de datos, el proceso de ingesta de datos no está exento de complejidades.
Seguridad de los datos: una mayor exposición eleva el riesgo de violaciones de seguridad de los datos confidenciales. Cumplir la normativa sobre seguridad de datos añade complejidad y costes.
Escala y variedad: los cuellos de botella en el rendimiento pueden surgir debido al creciente volumen, velocidad y variedad de los datos.
Fragmentación de datos: la incoherencia puede obstaculizar los esfuerzos de análisis de datos y complicar la creación de una visión unificada de los mismos. Cuando los datos de origen cambian sin que se actualicen en el sistema de destino, se produce una desviación del esquema, lo que puede interrumpir los flujos de trabajo.
Garantía de calidad de los datos: la intrincada naturaleza de los procesos de ingesta de datos puede comprometer su fiabilidad.
La ingesta de datos sirve de base para desbloquear el potencial de los datos en las organizaciones.
Las soluciones de ingesta de datos permiten a las empresas recopilar y transferir diversos datos a un data lake centralizado en la nube. La ingesta de datos de alta calidad es primordial en este escenario, ya que cualquier error puede comprometer el valor y la fiabilidad de los datos para los análisis posteriores y las iniciativas de IA/machine learning.
Las organizaciones que migran a la nube para realizar análisis avanzados e iniciativas de IA a menudo se enfrentan a retos relacionados con los datos heredados, las fuentes de datos aisladas y el aumento del volumen, la velocidad y la complejidad de los datos. Las soluciones modernas de ingesta de datos suelen ofrecer asistentes sin código que agilizan el proceso de ingesta de datos procedentes de bases de datos, archivos, fuentes de streaming y aplicaciones.
Las soluciones de ingesta de datos pueden acelerar la modernización de los almacenes de datos facilitando la migración masiva de bases de datos locales, almacenes de datos y contenidos de mainframe a almacenes de datos basados en la nube. El uso de técnicas de captura de datos de cambios (CDC) con la ingesta de datos mantiene el almacén de datos en la nube constantemente actualizado con la información más reciente.
El procesamiento en tiempo real de flujos de datos abre las puertas a nuevas oportunidades de ingresos. Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones pueden utilizar datos de clientes en tiempo real para optimizar las estrategias de ventas y marketing. Del mismo modo, los datos recogidos de los sensores IoT pueden mejorar la eficiencia operativa, mitigar los riesgos y generar valiosos conocimientos analíticos.
Para desbloquear el poder de los análisis en tiempo real, las herramientas de ingesta de datos permiten la integración fluida de datos de streaming en tiempo real (datos de flujo de clics, datos de sensores IoT, registros de máquinas, fuentes de redes sociales) en concentradores de mensajes u objetivos de streaming, lo que permite el proceso de datos en tiempo real a medida que se producen los eventos.
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Una estrategia de ingesta de datos bien diseñada es crucial para mantener la calidad de los datos. Esta guía destaca la importancia de observar y gestionar los datos a medida que entran en los sistemas para evitar errores y mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo de datos.
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