¿En qué consiste una canalización de datos?

Cuando escucha el término «canalización de datos», puede que se lo imagine al pie de la letra como un canal con datos que fluyen por su interior y, a grandes rasgos, es precisamente eso. La integración de datos es obligatoria para las empresas modernas a la hora de mejorar una toma de decisiones estratégica y de aumentar su ventaja competitiva, y las acciones críticas que ocurren en las canalizaciones son el camino para lograrlo.

La creciente necesidad de canalizaciones de datos.

Como los datos siguen multiplicándose a una velocidad de vértigo, las empresas están empleando canalizaciones para liberar rápidamente el potencial de sus datos y satisfacer antes sus exigencias.

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Según el IDC, para 2025 del 88 % al 97 % de los datos de todo el mundo no estarán almacenados. Esto significa que en cuestión de pocos años los datos se compilarán, tratarán y analizarán en memoria y en tiempo real. Esta predicción es tan solo una de tantas razones que explican la creciente necesidad de contar con canalizaciones escalables:

  • Aceleración del tratamiento de datos: El tiempo de procesamiento de los datos se nos escapa de las manos y la calidad de datos es una preocupación primordial para los directivos. Existen datos deficientes por todos lados; datos que están incompletos, obsoletos o incorrectos. En este mundo tan guiado por los datos ya no es factible pasar horas y horas usando herramientas como Excel para solventar nuestros datos.
  • Déficit de ingenieros de datos: Las empresas no pueden detener la marea de exigencias de productividad, sobre todo teniendo en cuenta el déficit de científicos de datos competentes, lo que subraya la necesidad de unas canalizaciones intuitivas para sacar provecho de los datos.
  • Cuesta estar al corriente de la innovación: Muchas empresas están quedando rezagadas por una infraestructura heredada muy rígida y por las competencias y procesos que esta lleva asociados. Dado que los datos siguen creciendo y evolucionando, las empresas buscan canalizaciones escalables que se adapten fácilmente a unos requisitos en eterno cambio.

Los datos de la canalización.

Una empresa típica cuenta con miles de aplicaciones, bases de datos y demás fuentes de información, como hojas de cálculo de Excel o registros de llamadas, y toda esa información tiene que compartirse entre esas fuentes. La explosión de nuevas tecnologías cloud y de big data también se ha sumado a la complejidad de los datos, con lo que las expectativas de todo el mundo no paran de crecer. Una canalización de datos engloba una serie de acciones que empiezan con la ingesta de todos sus datos por tratar desde cualquier fuente y su rápida transformación en datos listos para arrojar información.

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El trayecto por la canalización.

La canalización de datos contempla todo el desplazamiento de los datos en el seno de una empresa. Las cuatro acciones principales que se aplican a los datos a lo largo de una canalización son:

 

 

  1. Recabar o extraer conjuntos de datos sin tratar. Los conjuntos de datos son compilaciones de datos y pueden extraerse de distintas fuentes. Los datos llegan en formatos de lo más diversos, desde tablas de bases de datos, nombres de archivos, temas (Kafka) a colas (JMS) o rutas de archivo (HDFS). Llegados a este punto, no existe ninguna estructura ni clasificación de los datos; es como un vertedero de datos, realmente, y en ese formato no podemos sacar ninguna conclusión.
  2. Gobierne sus datos. Una vez compilados los datos, las empresas tienen que estipular una disciplina para organizarlos a escala, que es lo que llamamos la gobernanza de los datos. Empieza vinculando los datos sin tratar a su contexto comercial para que resulten comprensibles para luego asumir el control de su calidad y seguridad, y organizarlos totalmente para su consumo masivo.
  3. Transforme sus datos. La transformación de datos limpia y cambia los conjuntos de datos a los formatos de notificación correctos. Los datos innecesarios o inválidos deben eliminarse, y los que persistan se enriquecen según una serie de normas y normativas fijadas en función de las necesidades de datos de su empresa. He aquí algunas de las normas que aseguran la calidad y accesibilidad de sus datos durante esta etapa:
    • Normalización: Definir qué datos son significativos y cómo se formatearán y almacenarán.
    • Eliminación de duplicados: Notificar los duplicados a los administradores de datos; excluyendo y/o descartando los datos redundantes.
    • Verificación: Ejecutar comprobaciones automatizadas para cotejar información similar, como tiempos de transacción o registros de acceso. Las tareas de verificación permiten seguir cribando los datos no utilizables y pueden alertar sobre anomalías en sus sistemas, aplicaciones o datos.
    • Clasificación: Maximizar la eficiencia de los almacenes de datos agrupando y clasificando elementos como los datos en bruto, audios, archivos multimedia y otros objetos en categorías. Las normas de transformación determinarán cómo se clasifica cada dato y dónde se trasladará a continuación. Estos pasos de transformación reducen lo que en su día fue un amasijo de materiales inútiles a datos de calidad.
    • Comparta sus datos. Ahora los datos transformados y fiables por fin están listos para que los comparta. Habrá gente muy interesada en hacerse con esos datos, que suelen trasladarse a un almacén de datos cloud o aplicación de terminal.

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En el campo del tratamiento y la integración de datos, el tiempo es un lujo que las empresas ya no pueden permitirse. El objetivo de cualquier canalización de datos consiste en integrar datos para suministrar datos ejecutables a los consumidores tan en tiempo real como sea posible. Una canalización debería crearse mediante un proceso reproducible capaz de manejar tareas por lotes y en streaming y ser compatible con la plataforma cloud o de big data que elija hoy, aunque también en el futuro.

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| Actualizado por última vez: octubre 25th, 2019