Automatización de datos
A medida que crece la cantidad de datos, fuentes de datos y tipos de datos, las organizaciones requieren cada vez más herramientas y estrategias para transformar esos datos y obtener insights empresariales. Procesar datos sin procesar y desordenados en datos limpios y de calidad es un paso crítico antes de que esto pueda lograrse. Las siguientes secciones abarcarán la automatización de datos y su uso, y considerarán las mejores prácticas para desarrollar prácticas de automatización de datos dentro de una organización.
¿Qué es la automatización de datos?
La automatización de datos es una técnica de gestión de datos cada vez más popular. La automatización de datos permite a una organización recopilar, cargar, transformar, almacenar, procesar y analizar datos mediante el uso de tecnologías sin necesidad de intervención humana manual. Al automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la ingesta, la transformación, la validación, la limpieza, la integración y el análisis de datos, la automatización de datos ayuda a las organizaciones a maximizar el uso de sus datos y facilita la toma de decisiones basadas en datos de manera más rápida y sencilla.
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¿Cuáles son ejemplos de automatización de datos?
Un ejemplo común de automatización de datos es el proceso Extraer, Transformar y Cargar (ETL). ETL permite a los ingenieros extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos en un recurso útil y confiable, y cargarlos en los sistemas a los que los usuarios finales pueden acceder y utilizar para resolver problemas empresariales.
La automatización de datos se puede aplicar a diferentes tipos de datos, incluidos los datos estructurados y no estructurados. También se puede usar en diferentes fuentes de datos, como bases de datos internas, externas, fuentes basadas en la nube y datos de aplicaciones de terceros, servicios web y API. Los pipelines de datos se pueden automatizar de diferentes maneras. Por ejemplo, pueden:
- Programarse: la forma más común de automatizar los procesos de datos es programarlos para que se ejecuten en momentos específicos o con una cadencia específica. Por ejemplo, muchas organizaciones realizan ejecuciones de pipelines de datos “nocturnas” que se inician automáticamente cada 24 horas por la noche, procesando todos los datos recopilados durante el día.
- Activarse: los procesos de datos pueden iniciarse automáticamente cuando se cumplen ciertas condiciones o cuando ocurren eventos específicos del sistema. Por ejemplo, un pipeline de datos que ingiere nuevos datos desde archivos almacenados en la nube puede automatizarse para iniciarse cuando llega un nuevo archivo. Esta técnica garantiza que el flujo de datos solo se ejecute cuando sea necesario y no consuma recursos valiosos cuando no hay datos nuevos disponibles.
- Transmitirse: se puede utilizar un pipeline de transmisión para procesar datos sin procesar casi al instante. El motor de procesamiento de flujos procesa datos en tiempo real a medida que se generan, lo que lo convierte en una opción sólida para las organizaciones que acceden a información desde una ubicación de transmisión, como los mercados financieros o las redes sociales.
¿Cuáles son los beneficios de la automatización de datos?
La viabilidad a largo plazo de una canalización de datos depende de la automatización, ya que adoptar la automatización puede mejorar significativamente los procesos de análisis de datos y permitir a las organizaciones desbloquear todo el potencial de sus activos de datos. En concreto, la automatización de datos tiene varias ventajas:
- Mejora de la calidad de los datos: el procesamiento manual de grandes cantidades de datos expone a una organización al riesgo de cometer errores humanos. La automatización de datos reduce los errores humanos al garantizar que los datos se carguen de manera coherente y estructurada.
- Ahorro de costos: a menudo es menos costoso usar recursos de cómputo para tareas de análisis de datos en comparación con el costo del tiempo de los empleados.
- Capacidad mejorada para generar insights: una estrategia adecuada de automatización de datos ayuda a los ingenieros de datos a centrarse en tareas más productivas, como derivar insights en lugar de limpiar datos. La automatización de datos también garantiza que los científicos de datos puedan trabajar con datos completos, de alta calidad y actualizados.
- Mayor productividad: la automatización permite un procesamiento y análisis eficiente de los datos, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo que los empleados deben dedicar a tareas repetitivas o rutinarias.
- Mayor velocidad de análisis: Procesar grandes volúmenes de datos de fuentes dispares no es fácil para un ser humano, pero las computadoras pueden manejar de manera eficiente esta tarea compleja y que requiere mucho tiempo. A continuación, los datos pueden estandarizarse y validarse antes de cargarse en un sistema unificado.
¿Cuáles son los desafíos comunes de la automatización de datos?
Si bien la automatización de datos tiene muchas ventajas, también puede presentar algunas limitaciones. Algunas posibles limitaciones y desafíos en la automatización de datos incluyen:
- Costo de inversión inicial: La implementación de herramientas o sistemas de automatización de datos a menudo implica costos de inversión iniciales o cuotas de suscripción. Sin embargo, una vez que se implementa la automatización de datos, a largo plazo se ahorrará dinero a la organización.
- Evolución de los roles del equipo: cuando los ingenieros de datos ya no necesitan enfocarse en tareas manuales, quedan liberados para realizar trabajos más importantes y de mayor impacto. Los empleados que antes se centraban en estas tareas pueden ver cómo sus funciones se desplazan hacia nuevas áreas, como determinar cómo aprovechar eficazmente las soluciones de automatización de datos y garantizar que los sistemas estén configurados correctamente. Prepárate para examinar cómo pueden evolucionar las funciones del equipo y cómo puedes cambiar o ampliar los roles de los empleados.
- Curva de aprendizaje: la introducción de una nueva herramienta o tecnología a menudo conlleva una curva de aprendizaje. La automatización de datos no es diferente. Puede tomar un tiempo para que los empleados se familiaricen con las herramientas de automatización de datos y aprendan a usarlas al máximo de su potencial.
- La intervención humana sigue siendo necesaria para la resolución de problemas: aunque la automatización de datos puede agilizar la integración de datos y reducir el esfuerzo manual, las tareas críticas del flujo de trabajo aún pueden requerir intervención humana. Por ejemplo, cuando ocurre una falla en un pipeline, puede ser necesaria la intervención humana para entender qué sucedió y cómo solucionarlo.
¿Cuáles son las estrategias de automatización de datos?
Antes de sumergirnos en la automatización de datos, es una buena idea crear un plan de automatización de datos que se alinee con los objetivos comerciales de la organización. Algunos de los pasos comunes que las organizaciones usan para desarrollar una estrategia de automatización de datos incluyen los siguientes:
- Priorizar los procesos que se deben automatizar: evalúa qué procesos de datos en la organización consumen la mayor parte del tiempo de tus equipos de datos. Considera procesos como los pipelines que se ejecutan con frecuencia e implican un gran número de pasos manuales. Estos pueden ser los que ahorren más tiempo a tus ingenieros de datos y proporcionarían el mayor retorno si se automatizan. Define cuál de estos debes comenzar a automatizar primero.
- Identificar tareas específicas para automatizar: después de elegir automatizar un proceso específico, examina detenidamente los pasos manuales de cada proceso o pipeline. A menudo queda claro rápidamente qué tareas manuales son las mejores para automatizar. Considera la complejidad de la automatización y lo que cada tarea requiere para ser automatizada. Comprende los requisitos tecnológicos para automatizar las tareas identificadas.
- Elegir las herramientas de automatización adecuadas: una vez que entiendas los requisitos específicos para tu proceso, úsalos para evaluar y elegir la herramienta de automatización de procesamiento de datos adecuada. Más allá de tus requisitos específicos, existen capacidades adicionales que son importantes a la hora de seleccionar una herramienta de automatización (ver la siguiente sección) para garantizar que puedas implementar las mejores prácticas y hacer que tu automatización de datos “esté preparada para el futuro”.
- Adoptar un enfoque incremental para la automatización: no es necesario automatizar completamente un pipeline de datos o un proceso que actualmente es manual. Puedes comenzar automatizando solo algunas etapas del pipeline y evaluarlas. Recuerda que la automatización de datos requiere un cambio de mentalidad y una curva de aprendizaje para tus profesionales, por lo que implementar la automatización gradualmente puede ayudar en esta transición. Este enfoque también reduce el riesgo de cambiar la forma en que se procesan los datos esenciales. A medida que tu equipo gana experiencia y ves más beneficios con la automatización, puedes automatizar partes adicionales de un proceso o trabajar para automatizar pipelines y procesos adicionales a lo largo del tiempo.
¿Qué son las herramientas de automatización de datos?
Las herramientas de automatización de datos son tecnologías que se pueden utilizar para automatizar procesos de datos como ETL. Varias empresas fabrican herramientas de automatización de datos, pero encontrar la herramienta adecuada para tus necesidades puede ser un desafío. Algunas características clave que debes buscar en una herramienta de automatización de datos son las siguientes:
- Escalabilidad: la herramienta de automatización de datos debe ser capaz de escalar rápidamente para satisfacer las crecientes demandas de procesamiento de datos.
- Observabilidad: la herramienta debe ofrecer capacidades de registro y monitoreo para garantizar la integridad y precisión de los datos y facilitar la rápida resolución de problemas cuando estos surjan.
- Seguridad: la herramienta debe contar con sólidas funciones de seguridad, como cifrado, controles de acceso, autenticación y auditoría.
- Integración: la herramienta debe integrarse sin problemas con otras herramientas y sistemas de datos, como almacenes de datos, lagos de datos, plataformas de analítica y herramientas de visualización, para permitir flujos de trabajo de automatización de datos de principio a fin. También debe adaptarse a diversas fuentes de datos, formatos y flujos de trabajo.
- Facilidad de uso: la herramienta debe permitir a los usuarios configurar, diseñar y administrar fácilmente flujos de trabajo de automatización de datos sin requerir amplias habilidades de codificación o técnicas.
Automatización de datos en la plataforma Databricks Lakehouse
La plataforma Databricks Lakehouse es un conjunto unificado de herramientas para ingeniería de datos, gestión de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático. Combina los mejores aspectos de un almacén de datos, un repositorio centralizado de datos estructurados, y un data lake utilizado para alojar grandes cantidades de datos en bruto.
La plataforma Databricks Lakehouse incluye Databricks Workflows, una herramienta unificada de orquestación para cargas de trabajo de procesamiento de datos, aprendizaje automático y análisis dentro de la plataforma Databricks Lakehouse. Databricks Workflows ayuda a los equipos a automatizar sus procesos mediante la definición de tareas que conforman un trabajo y los grafos acíclicos dirigidos (DAGs) que definen el orden de ejecución y las dependencias entre estas tareas. Databricks Workflows permite programar trabajos, activarlos o hacer que se ejecuten de forma continua al construir pipelines para datos en streaming en tiempo real. Databricks Workflows también ofrece capacidades avanzadas de monitoreo y una asignación eficiente de recursos para trabajos automatizados.
Mientras tanto, DLT simplifica el procesamiento de datos ETL y de transmisión, y facilita el diseño y gestión de pipelines de datos por lotes y de transmisión confiables que entregan datos de alta calidad en Databricks Lakehouse Platform. DLT ayuda a los equipos de ingeniería de datos a simplificar el desarrollo y la gestión de ETL con el desarrollo de pipelines declarativos, pruebas de datos automáticas y visibilidad profunda para la supervisión y recuperación. DLT también incluye soporte incorporado para Auto Loader, interfaces SQL y Python que permiten la implementación declarativa de transformaciones de datos.