Canalización de datos: una invención contemporánea que garantiza la estabilidad

Si dirige una empresa en el siglo XXI, probablemente haya considerado contratar a un científico de datos. Si no lo ha hecho, atribuyalo a la relativa juventud del campo: la ciencia de datos se unió al vocabulario corporativo en 2001. Fue entonces cuando William S. Cleveland la estableció como una rama de la estadística. Luego, en 2009, Hal Varian (el principal economista de Google) hizo una observación previsora. Argumentó que capturar grandes volúmenes de datos y obtener valor de ellos revolucionará los negocios contemporáneos.

Hoy en día, análisis como Saras Analytics desarrollan algoritmos de aprendizaje automático para abordar problemas comerciales complejos. Estos algoritmos ayudan en lo siguiente:

• Mejore la capacidad de predicción de fraude
• Determinar los motivos y preferencias del consumidor a un nivel detallado. Como resultado, esto contribuye al reconocimiento de la marca, la reducción de la carga financiera y la expansión del margen de ingresos.
• Pronostique la demanda futura de los consumidores para garantizar una asignación óptima del inventario.
• Haz que la experiencia del consumidor sea más personalizada.

Las canalizaciones de datos son un componente crítico para lograr tales resultados. Esta sección analiza la importancia de las canalizaciones de datos, sus ventajas y cómo diseñar su canalización de datos.

Una tubería de datos es un término técnico que se refiere a una serie de flujos de datos. Una canalización de datos es una colección de procedimientos que transportan datos sin procesar de una ubicación a otra. Una fuente puede ser una base de datos transaccional en el contexto de la inteligencia empresarial, mientras que el destino suele ser un lago de datos o un almacén de datos. El objetivo es donde se evalúan los datos con fines de inteligencia empresarial.

A lo largo de este viaje desde el origen hasta el destino, los datos se transforman para prepararlos para el análisis.

¿Por qué es necesario un canal de datos?

La difusión de la computación en la nube ha dado lugar a que las corporaciones contemporáneas utilicen un conjunto de aplicaciones para realizar diversas operaciones. Para la automatización de marketing, el equipo de marketing puede usar una combinación de HubSpot y Marketo; el equipo de ventas puede usar Salesforce para administrar clientes potenciales. El equipo de producto puede usar MongoDB para almacenar información de los clientes. Esto da como resultado la fragmentación de datos entre varias tecnologías y la formación de silos de datos.

Incluso los conocimientos comerciales esenciales pueden ser difíciles de obtener cuando existen silos de datos, como su mercado más lucrativo. Incluso si recopila manualmente datos de varias fuentes y los integra en una hoja de Excel para su análisis, corre el riesgo de encontrar errores como la redundancia de datos. Además, el trabajo necesario para realizar esta tarea manualmente está inversamente relacionado con la complejidad de su arquitectura de tecnología de la información. El problema se vuelve exponencialmente más complicado cuando se incluyen datos en tiempo real de fuentes como la transmisión de datos.

Agregando datos de varias fuentes diferentes en un solo destino. Además, aseguran una calidad de datos consistente, lo cual es fundamental para generar información comercial confiable.

Los componentes de una canalización de datos

Para comprender mejor cómo una canalización de datos prepara conjuntos de datos masivos para el análisis, examinemos los componentes principales de una canalización de datos típica. Estos incluyen lo siguiente:

1) Origen

Estos son los lugares desde los que una canalización obtiene datos. Los sistemas de administración de bases de datos como RDBMS y CRM son solo algunos ejemplos. Otros incluyen sistemas ERP, herramientas de administración de redes sociales e incluso sensores en dispositivos y dispositivos de Internet de las cosas.

2) El destino final

Este es el término de la canalización de datos, donde genera todos los datos que ha extraído. El destino de una canalización de datos suele ser un lago de datos o un almacén de datos, donde se guardan para su análisis. Sin embargo, ese no es siempre el caso. Por ejemplo, los datos se pueden suministrar rápidamente a herramientas analíticas para la visualización de datos.

3) Flujo de información

A medida que los datos se mueven del origen al destino, cambian. Este movimiento de datos se conoce como flujo de datos. ETL, o extraer, transformar y cargar, es una de las metodologías de flujo de datos más utilizadas.

4) Procesos

El flujo de trabajo se ocupa del orden en que se ejecutan las tareas en una canalización de datos y su interdependencia. Cuando se ejecuta una canalización de datos, está determinada por sus dependencias y secuencias. Por lo general, las operaciones aguas arriba deben realizarse satisfactoriamente antes de que puedan comenzar los trabajos aguas abajo.

5) Supervisión

Una tubería de datos requiere un monitoreo continuo para garantizar la corrección e integridad de los datos. Además, se verifica la velocidad y la eficiencia de una canalización, especialmente a medida que aumenta el volumen de datos.

Las ventajas de una canalización de datos robusta

Dicho, una canalización de datos es una colección de procedimientos que transportan datos sin procesar de una ubicación a otra. Una fuente podría ser una base de datos transaccional en el contexto de la inteligencia comercial. El destino es la ubicación donde se evalúan los datos con fines de inteligencia empresarial. A lo largo de este viaje desde el origen hasta el destino, los datos se transforman para prepararlos para el análisis. Hay varias ventajas de este método; Aquí están nuestros seis mejores.

1 – Patrones que son replicables

Cuando el procesamiento de datos se ve como una red de canalizaciones, surge un modelo mental en el que las canalizaciones individuales se ven como instancias de patrones en una arquitectura más extensa que se puede reutilizar y readaptar para nuevos flujos de datos.

2 – Reducción del tiempo requerido para integrar fuentes de datos adicionales

Tener una comprensión clara de cómo deben fluir los datos a través de los sistemas analíticos simplifica la planificación para la entrada de nuevas fuentes de datos y minimiza el tiempo y los gastos asociados con su integración.

3 – Confianza en la calidad de los datos

Al ver los flujos de datos como canalizaciones que deben monitorearse y que también son útiles para los usuarios finales, puede aumentar la calidad de los datos y reducir la probabilidad de que no se descubran las infracciones de canalización.

4 – Confianza en la seguridad del oleoducto

La seguridad está integrada en la canalización desde el principio mediante el establecimiento de patrones repetibles y un conocimiento común de herramientas y arquitecturas. Los métodos de seguridad efectivos se adaptan fácilmente a nuevos flujos de datos o fuentes de datos.

5 – Desarrollo iterativo

Considere sus flujos de datos como canalizaciones para permitir un crecimiento incremental. Puede comenzar rápidamente y ganar valor comenzando con una porción modesta de datos de una fuente de datos a un usuario.

6 – Adaptabilidad y adaptabilidad

Las canalizaciones proporcionan un marco para responder con flexibilidad a los cambios en las fuentes o necesidades de los usuarios de datos.

Extender, modularizar y reutilizar Data Pipeline es un problema mayor que es muy importante en la ingeniería de datos.

Cuando se implementan de manera estratégica y adecuada, las canalizaciones de datos tienen el potencial de alterar fundamentalmente la forma en que se conduce una empresa. Una vez implementada, la tecnología brinda beneficios inmediatos a la empresa y abre la puerta a nuevas prácticas comerciales que antes no estaban disponibles.