Guía sobre pipelines de datos

Los pipelines de datos, también conocidos como canalizaciones de datos, son conjuntos de tareas que extraen datos en bruto de las fuentes de origen, los transforman y los trasladan a un sistema de destino. Esta guía ofrece una visión general de los pipelines de datos, su funcionamiento y cómo crear uno.

Un pipeline de datos es un conjunto de tareas que mueve datos desde uno o varios sistemas de origen a un sistema de destino, donde se transforman y procesan según sea necesario para utilizarlos en análisis o aplicaciones. Está compuesto por una serie de pasos, como la extracción de datos y su carga en almacenes y lagos de datos u otros sistemas de almacenamiento, siguiendo habitualmente un proceso de ETL (extraer, transformar, cargar) o ELT (extraer, cargar, transformar). Los pipelines de datos permiten gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real o por lotes y garantizan que haya datos fiables y de calidad disponibles de manera continua para la inteligencia empresarial, los informes y la IA.

La arquitectura de una canalización de datos suele constar de varios componentes.

• Las fuentes de datos son el origen de la información, como bases de datos, API, aplicaciones web, dispositivos IoT, sistemas CRM, plataformas de redes sociales o sistemas de almacenamiento de archivos.
• La capa de ingesta extrae y recopila datos de estas diversas fuentes, ya sea por lotes (recopila datos a intervalos programados) o en streaming (captura datos en tiempo real a medida que se generan).
• El motor de procesamiento y transformación limpia, valida, enriquece y transforma los datos en bruto. Esto incluye eliminar duplicados, estandarizar formatos, filtrar información irrelevante, agregar datos y aplicar lógica de negocio para preparar los datos para su uso.
• La orquestación y gestión de flujos de trabajo coordina todo el pipeline: programa tareas, gestiona las dependencias entre pasos, gestiona los errores y garantiza que los procesos se ejecuten en el orden correcto. Herramientas como Apache Airflow o los planificadores nativos en la nube suelen encargarse de esta función.
• Los sistemas de supervisión analizan el rendimiento del pipeline, la calidad de los datos, las tasas de error y los tiempos de procesamiento para garantizar el correcto funcionamiento del pipeline y alertar a los equipos sobre cualquier incidencia que requiera atención.

Los sistemas de destino incluyen lagos de datos, almacenes de datos, lakehouses de datos y plataformas de análisis.

Estos son los cuatro pasos que sigue un pipeline de datos típico:

La ingesta de datos es la fase en la que se recopilan datos de diversas fuentes, tanto estructurados (bases de datos, hojas de cálculo, etc.) como no estructurados (imágenes, vídeos, registros, etc.). Esta etapa garantiza que todos los datos relevantes entren en el pipeline, independientemente de su formato u origen.

Métodos como las API o los procesos ELT y ETL permiten extraer datos de sistemas, aplicaciones o servicios externos. Una de las decisiones clave es elegir entre estrategias de ingesta en tiempo real o por lotes. La ingesta en tiempo real procesa los datos a medida que se generan, lo que reduce la latencia en usos donde el tiempo es decisivo, como la detección de fraudes. La ingesta por lotes recopila datos durante un período determinado y los procesa en bloques, lo que resulta más eficiente para operaciones a gran escala, como la generación de informes periódicos.

La transformación de datos puede producirse después de la ingesta, como en los procesos ETL, o después del almacenamiento, como en los procesos ELT. Consiste en preparar los datos brutos para su análisis mediante la limpieza, el filtrado, la agregación y el formateo en una estructura coherente y útil.

Las herramientas automatizadas pueden aplicar reglas y algoritmos para detectar anomalías, unificar esquemas de datos y llevar a cabo tareas repetitivas de limpieza de datos sin intervención manual. Todo ello reduce el error humano y genera conjuntos de datos fiables y coherentes para su posterior análisis.

Un ejemplo práctico es la conversión de archivos JSON anidados en formatos planos y analizables. Los datos JSON suelen contener estructuras jerárquicas que podrían resultar difíciles de procesar directamente. Las herramientas de transformación pueden aplanar estos datos en filas y columnas para hacerlos compatibles con bases de datos relacionales o plataformas de análisis. Tras esta transformación, es posible obtener información que de otro modo no sería visible.

Hay muchos tipos de sistemas de almacenamiento de datos. Para datos no estructurados o semiestructurados, como vídeos, imágenes y archivos de texto, lo más habitual son los lagos de datos, que destacan por su escalabilidad. Estos sistemas permiten guardar los datos brutos en su formato nativo para su posterior procesamiento y análisis. Para los datos estructurados son más recomendables los almacenes de datos.

Una vez almacenados, conviene asegurarse de que quienes necesiten los datos puedan acceder a ellos con rapidez. Equilibrar la accesibilidad con la seguridad permite cumplir la normativa, así como proteger la información y aprovecharla para la toma de decisiones.

Las herramientas de orquestación gestionan la secuencia de tareas de procesamiento de datos para que todo funcione bien sin intervención manual, desde la programación de la ingesta de datos hasta la activación de los procesos de transformación y la actualización de los sistemas de almacenamiento.

La supervisión también es clave para mantener el estado y el rendimiento de su pipeline de datos. El monitoreo de un pipeline de datos permite detectar en tiempo real problemas como atascos, tareas fallidas o incidencias relacionadas con la calidad de los datos que podrían estar ralentizando su pipeline. Al reconocer el obstáculo de inmediato, los equipos pueden abordarlo de forma proactiva y mantener el pipeline en funcionamiento.

La automatización de un pipeline de datos puede aportar las siguientes ventajas:

Un pipeline de datos bien diseñado puede mejorar la calidad de los datos al automatizar los procesos y reducir el riesgo de error humano. Los pipelines también permiten ahorrar tiempo, ya que distribuyen los datos rápidamente desde varios orígenes hasta un destino para facilitar la toma de decisiones de su empresa.

Los pipelines de datos pueden ayudarle a obtener información valiosa al centralizar los datos en un único destino, desde el que puede aprovecharlos para tomar decisiones y responder a las necesidades del mercado, a menudo a través de IA e IA agéntica.

Los pipelines de datos están diseñados para gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes muy diversas. A medida que crecen los volúmenes de datos, los pipelines pueden expandirse para adaptarse al aumento de la carga de trabajo. Esta capacidad de ampliación permite que su organización siga procesando y analizando datos de manera eficaz, incluso cuando la demanda aumenta.

Los pipelines de datos pueden resultar útiles en una gran variedad de situaciones.

• Los análisis en tiempo real y la supervisión permiten consultar el tráfico del sitio web, el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de las aplicaciones en el momento en que se producen, lo que facilita una respuesta rápida ante problemas u oportunidades.
• La inteligencia empresarial y los informes consolidan datos de múltiples fuentes, como ventas, marketing, finanzas y operaciones, en almacenes de datos centralizados. Esto ofrece una visión unificada para paneles de control, informes y decisiones estratégicas.
• Customer 360 y la personalización agregan datos de clientes procedentes de distintos puntos de contacto (visitas al sitio web, compras, interacciones con el servicio de atención al cliente, redes sociales) para crear perfiles completos que puede utilizar para crear contenidos de marketing personalizados, recomendaciones de productos y experiencias adaptadas a cada usuario.
• La IA y la IA agéntica necesitan datos limpios y procesados para el entrenamiento, la generación de predicciones y la toma de acciones.
• El procesamiento de datos de IoT y sensores gestiona enormes volúmenes de datos procedentes de dispositivos conectados, sensores y otros equipos en sectores como la fabricación y la sanidad.
• El cumplimiento normativo y las pistas de auditoría generan registros organizados y con marcas de tiempo de los cambios en los datos y las transacciones para respaldar requisitos de cumplimiento normativo, como el RGPD, la HIPAA o las normas de auditoría financiera.

Hay varios tipos de pipelines de datos, que se adaptan a necesidades de procesamiento específicas. Estas son las tres variantes principales:

Los batch pipelines (o por lotes) recopilan y procesan datos en grandes bloques a intervalos programados (cada hora, día o semana). Son ideales para tareas que no requieren un procesamiento en tiempo real, como la generación de informes nocturnos, el análisis de datos históricos o las actualizaciones periódicas del inventario.

Los streaming pipelines ingieren y procesan datos de forma continua a medida que se generan. Son fundamentales para la detección de fraude, los paneles en tiempo real, las plataformas de negociación bursátil o la personalización instantánea de la experiencia del cliente.

Los ETL pipelines extraen datos de las fuentes, los transforman al formato deseado fuera del sistema de destino y los cargan en la base o almacén de datos de destino. Este enfoque tradicional resulta útil cuando es necesario limpiar y estructurar los datos antes de almacenarlos.

Los ELT pipelines extraen y cargan los datos sin procesar directamente en el destino antes de transformarlos. Aprovechan la potencia de procesamiento de los almacenes de datos modernos y ofrecen mayor flexibilidad para análisis futuros.

Crear y mantener pipelines de datos puede ser complejo, especialmente con grandes volúmenes de datos. Estos son dos de los obstáculos frecuentes:

A medida que aumentan la velocidad y el volumen de datos, ampliar un pipeline para gestionar la ingesta y el procesamiento de alta velocidad puede convertirse en un reto considerable. Los pipelines tradicionales pueden sufrir atascos, problemas de latencia o limitaciones de recursos en entornos distribuidos.

El objetivo de crear un pipeline de datos es obtener datos de alta calidad al final del proceso. Sin embargo, los conjuntos de datos incompletos y los formatos de datos inconsistentes podrían dar lugar a imprecisiones. Los pipelines también pueden ser vulnerables a brechas de seguridad. Para mitigar estos riesgos, considere añadir cifrado de datos y herramientas de validación de datos.

La mayoría de las empresas modernas incorporarán pipelines de datos en sus flujos de trabajo, ya que permiten tomar datos de una fuente y transformarlos en algo útil. Una vez que disponga de pipelines, considere utilizar una herramienta como Data 360 para integrar sus almacenes/bases de datos, aplicaciones y mucho más en un único CRM mediante métodos zero copy para no duplicar ningún conjunto de datos. Los pipelines pueden ayudar a mover datos a Data 360, donde podrá analizarlos e interpretarlos, mejorando así su gestión y su estrategia de datos. Descubra cómo funciona Data 360 y cómo puede contribuir a mejorar sus capacidades de procesamiento de datos.