¿Qué es un canal de datos?

La organización de datos para una inteligencia empresarial sólida, conocimientos tácticos y análisis siempre comienza con los canales de datos. Sin embargo, la mayoría de las empresas manejan enormes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, alojados en diversas infraestructuras de nube y disponibles en una amplia gama de formatos; Como resultado, los silos son un resultado inevitable.

Establecer una comprensión integral y unificada de los datos propios es fundamental para tomar decisiones informadas, mejorar la productividad y descubrir conocimientos profundos. Por eso es fundamental saber qué es un canal de datos y cómo ponerlo en funcionamiento.

• Definición de canalización de datos
• Importancia y beneficios de un canal de datos
• Cómo construir una canalización de datos
• Componentes de una canalización de datos

¿Qué es un canal de datos?

Una canalización de datos consta de un conjunto de tareas y herramientas que permiten la transferencia de datos desde un sistema, manteniendo sus técnicas de almacenamiento y procesamiento, a otro sistema donde se pueden administrar y conservar, centrándose en requisitos comerciales específicos.

Además, los canales facilitan la recuperación automatizada de datos de numerosas fuentes, seguida de su conversión y consolidación en un único sistema de almacenamiento de datos de alto rendimiento. Esto es fundamental para las empresas modernas con importantes dependencias digitales y de TI.

Piense en usted mismo como un analista de diferentes tipos de datos que demuestra cómo las personas interactúan con su marca. Esto podría incluir la ubicación del usuario, dispositivos, grabaciones de sesiones, historial de transacciones, interacciones con el servicio de atención al cliente y cualquier comentario que haya proporcionado. Posteriormente, estos datos se recogen en un almacén vinculado a un CRM, generando un perfil único para cada cliente.

Todos y cada uno de los usuarios de datos que los necesiten para crear y mantener herramientas analíticas o para tomar decisiones estratégicas y operativas pueden hacerlo con facilidad y agilidad, gracias a la agregación que permiten los canales de datos. Estas personas son especialistas en marketing, grupos de ciencia de datos, expertos en BI, directores de producto o cualquier otro profesional que dependa en gran medida de los datos.

Para los CIO de hoy, garantizar la arquitectura y las operaciones adecuadas de los canales de datos empresariales es una parte central de su responsabilidad.

¿Por qué necesita canalizaciones de datos? Beneficios clave

Se producirá cierto nivel de entrada y salida de datos desde sus sistemas y, sin canalizaciones de datos, estas formarán un proceso desestructurado e ineficiente. Por el contrario, al invertir en sus canales de datos, los CIO y los gerentes de TI pueden:

1. Mejorar la calidad de los datos

   Los flujos de datos son vulnerables a obstáculos y corrupción en numerosos puntos. Sin embargo, las canalizaciones de datos ayudan en la organización continua de los datos. Facilitan y ponen el seguimiento a disposición de todos los usuarios. Además, integran datos de diversas fuentes y sistemas para mejorar la confiabilidad, precisión y usabilidad de la información.

2. Automatizar operaciones de datos

   Descomponer una canalización de datos en etapas repetibles facilita la automatización. Minimizar la probabilidad de error humano permite una transmisión de datos fluida y acelera el procesamiento. Además, se puede lograr el manejo simultáneo de múltiples flujos de datos eliminando y automatizando etapas redundantes, lo que impulsa la eficiencia.

3. Potencia análisis más precisos

   Los datos extraídos de diversas fuentes tienen características únicas y vienen en varios formatos. Una canalización de datos admite la edición y transformación de diversos conjuntos de datos, independientemente de sus atributos únicos. La atención se centra en la consolidación para optimizar el análisis, permitiendo una integración más fluida con las aplicaciones de inteligencia empresarial.

Construyendo un canal de datos

Al crear canales de datos, los líderes tecnológicos suelen elegir una de dos opciones: procesamiento por lotes y flujos de datos en streaming. Cada uno es adecuado para un caso de uso diferente, como se explica a continuación:

1. Tuberías de procesamiento por lotes

   Como su nombre lo indica, el procesamiento por lotes carga "lotes" de datos en un repositorio en intervalos de tiempo predeterminados. Las tareas de procesamiento por lotes suelen gestionar cantidades sustanciales de datos, lo que supone una carga para todo el sistema. Por lo tanto, este proceso se programa durante horas hábiles no pico para minimizar la interrupción de otras asignaciones.

   Generalmente, el procesamiento por lotes se considera el método de canalización de datos más adecuado para tareas como la contabilidad mensual, que no implican un análisis inmediato de un conjunto de datos específico.

   Los pasos en este caso consistirán en una serie de comandos secuenciales en los que el resultado de un comando actúa como entrada para el siguiente.

   Un excelente ejemplo de esto podría ser cuando un solo comando inicia la acción de ingerir datos; otro podría activar el filtrado de columnas particulares y otro podría ser responsable de la agregación. Esta secuencia de comandos continúa hasta que los datos sufren una transformación integral y se agregan al repositorio. Hadoop y MongoDB son ejemplos de este tipo de canalización de datos en funcionamiento.

2. Canalizaciones de transmisión de datos

   A diferencia del procesamiento secuencial, la transmisión de datos se utiliza cuando son necesarias actualizaciones continuas de los datos. Las aplicaciones y los sistemas de punto de venta, por ejemplo, exigen datos en tiempo real para actualizar los inventarios de productos y los historiales de ventas.

   

   Un "evento" en el contexto de los canales de transmisión de datos es un suceso singular, como la venta de un producto de software. A modo de ejemplo, agregar un artículo a la transacción se denomina "tema" o "flujo". A su vez, estos eventos pasan por infraestructuras de mensajería como Apache Kafka.

   Como resultado del procesamiento inmediato de los eventos de datos que ocurren, los sistemas de transmisión muestran una latencia reducida en comparación con los sistemas secuenciales.

   Son menos confiables que los canales de procesamiento masivo, ya que los mensajes pueden eliminarse accidentalmente o demasiados mensajes pueden obstruir la cola.

   Para abordar este problema, los sistemas de mensajería agregan una funcionalidad llamada "mediante reconocimiento". En esta fase, la canalización de datos comprueba si un mensaje de datos se ha procesado correctamente, permitiendo que el sistema de mensajería lo elimine de la pila.

   Los CIO deben considerar las necesidades específicas de su organización y de cada unidad de negocio al evaluar los canales de datos. Pero independientemente del canal que elija para una aplicación, constará de algunos componentes clave.

Los componentes esenciales de las canalizaciones de datos

Un canal de datos incluirá:

• Origen:

  El origen es el punto de partida de una canalización de datos, donde se ingresan los datos. El entorno de TI de su empresa tendrá numerosas fuentes de datos (aplicaciones de transacciones, dispositivos conectados, redes sociales, etc.) e instalaciones de almacenamiento (almacenes de datos, lagos de datos, etc.); todos ellos servirán como origen.

• Flujo de datos:

  Se trata de la transferencia de datos desde su punto de origen hasta su destino final, abarcando tanto los ajustes que sufre durante el tránsito como los repositorios de datos por los que pasa. Este componente a menudo se denomina ingestión.

• Preparación:

  Antes de la implementación, puede ser necesario limpiar, agregar, transformar (incluida la conversión de formato de archivo) y comprimir datos para su normalización. La preparación es el proceso que modifica los datos para hacerlos adecuados para el análisis.

• Destino:

  La transmisión de datos finaliza en un lugar conocido como "destino". El destino depende del uso; por ejemplo, se pueden obtener datos para fortalecer y ampliar la visualización de datos u otras herramientas de análisis. O puede impulsar un sistema de automatización de seguridad como SIEM.

• Flujo de trabajo:

  El flujo de trabajo establece una serie de acciones y sus interacciones dentro de un canal de datos. Los trabajos ascendentes son tareas ejecutadas en los datos cercanos al recurso desde el cual los datos llegan a la canalización. Las actividades posteriores se llevan a cabo más cerca del producto final.

En conclusión: selección de su kit de herramientas de canalización de datos

Una organización que busque construir y fortalecer sus canales de datos debería considerar implementar lo siguiente:

• Lagos de datos : las organizaciones suelen utilizar los lagos de datos para construir canales de datos para iniciativas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Para volúmenes de datos masivos, todos los principales proveedores de servicios en la nube (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud e IBM) ofrecen lagos de datos.

• Almacenes de datos : estos repositorios centrales conservan datos procesados ​​estrictamente para un propósito específico. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery y Snowflake son alternativas de almacenamiento populares.

• Herramientas ETL (extracción, transformación, carga) : ETL presenta una variedad de herramientas para la integración y preparación de datos, incluidas Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio y muchas otras.

• Programadores de flujo de trabajo por lotes : herramientas de programación como Luigi o Azkaban admiten la creación de subprocesos como un conjunto de tareas con interdependencias. También es posible monitorear y automatizar estos flujos de trabajo.

• Herramientas de transmisión de datos : estas herramientas pueden procesar perpetuamente datos recopilados de fuentes como IoT y sistemas de transacciones. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics y SQLstream son algunos ejemplos.

Uber utiliza canales de transmisión basados ​​en Apache para recopilar datos en tiempo real de aplicaciones de chófer/conductor y pasajero. Al aprovechar los canales de datos que abarcan tanto los sistemas locales como Google Cloud, Macy's se asegura de que cada cliente disfrute de una experiencia igualmente atractiva, ya sea que esté en la tienda o comprando en línea. Independientemente de su industria, los canales de datos eficientes son cruciales para las empresas modernas basadas en datos.

Puede potenciar sus operaciones utilizando datos concentrándose en la arquitectura de canalización ejemplar y el conjunto de herramientas más óptimo.