¿Qué es la ingeniería de datos?

Conceptos fundamentales de la ingeniería de datos

Pipelines de datos

Las canalizaciones de datos son sistemas automatizados para mover, transformar y gestionar datos desde sus fuentes hasta sus destinos, con el fin de garantizar que los datos sean fiables, estén listos para su uso y se puedan repetir a escala. Las canalizaciones confiables son fundamentales para garantizar que los datos nuevos fluyan de manera constante y puntual, y que se pueda confiar en ellos para obtener información oportuna. Actúan como líneas de ensamblaje para datos mediante este proceso automatizado:

Fuente de datos → ingesta → procesamiento/transformación → almacenamiento → servicio/acceso

Así es como funciona:

Las canalizaciones extraen datos de fuentes como bases de datos de aplicaciones, plataformas de marketing, APIs, flujos de eventos y archivos. A continuación, los datos se recopilan, validan y transfieren a un sistema central por lotes o en tiempo real (ingesta). 

Los datos ingeridos se transforman de datos sin procesar a datos listos para el análisis mediante la limpieza de campos desordenados, la estandarización de formatos, la unión de conjuntos de datos y la creación de métricas y agregados. Los datos procesados se almacenan en almacenes de datos, lagos de datos, bases de datos y herramientas analíticas. 

Las canalizaciones se ejecutan según cronogramas o activadores para alimentar diferentes destinos, manejar dependencias, reintentar en caso de fallas y enviar alertas si algo no funciona. Las canalizaciones de datos generalmente se categorizan por cómo se mueven los datos, cuándo se mueven y para qué se utilizan.

Tipos de canalizaciones de datos

• Las canalizaciones por lotes procesan datos en bloques programados (por hora, diariamente, semanalmente) y se utilizan para informes empresariales, conciliación financiera, rendimiento de marketing y análisis histórico.
• Los flujos de datos de transmisión (en tiempo real) procesan datos continuamente a medida que se generan para alimentar paneles de control en vivo, detección de fraudes, personalización en tiempo real y seguimiento de eventos.
• Las canalizaciones ELT (extraer, cargar, transformar) cargan primero los datos sin procesar y luego los transforman dentro de un almacén.
• Las canalizaciones analíticas preparan datos específicamente para el análisis y la elaboración de informes.
• Canalizaciones operativas alimentan datos a sistemas en vivo, como los motores de recomendación.
• Las canalizaciones de aprendizaje automático respaldan el entrenamiento y la inferencia de modelos.
• Las canalizaciones de replicación de datos copian datos entre sistemas con una transformación mínima para el respaldo y la recuperación ante desastres, o para sincronizar bases de datos de producción con entornos analíticos.
• Las canalizaciones nativas de la nube ingieren, procesan y entregan datos a través de servicios gestionados en la nube y patrones arquitectónicos modernos, en lugar de trasladar sistemas locales antiguos a la nube.
• Las canalizaciones de datos híbridas combinan múltiples estilos de canalización, entornos o modos de procesamiento para equilibrar el rendimiento, el costo, la latencia y la complejidad. Una canalización híbrida normalmente combina Batch + transmisión, on premises + cloud, ETL + ELT. Servicios operativos + analíticos o administrados + código personalizado.

Un ejemplo de una canalización para una empresa de comercio electrónico que rastrea el comportamiento del cliente podría verse así:

1. Los datos se generan cuando un cliente visita el sitio web de comercio electrónico (visualizaciones de productos, adiciones al carrito, compras completadas). Cada acción crea un evento.
2. Recopilación de eventos (ingesta) capturados por rastreadores de sitios web y aplicaciones móviles y enviados a la API o a la cola de mensajes.
3. Los eventos fluyen a través de una canalización de transmisión para ser validados, eliminados de duplicados y enriquecidos.
4. Todos los eventos se almacenan en el almacenamiento de objetos en la nube (lago de datos) como datos sin procesar.
5. Los eventos sin procesar se cargan en un almacén de datos según un calendario (por lotes), las transformaciones crean tablas limpias y se calculan las métricas.
6. Los datos se consumen (análisis y paneles de control) para supervisar el rendimiento de las ventas, analizar las pérdidas en el embudo de conversión y evaluar la eficacia de las campañas.
7. La canalización alimenta sistemas operativos como disparadores de automatización de marketing, motores de recomendación y atención al cliente.
8. Detrás de escena, los procesos supervisan la calidad y el volumen de los datos, activan alertas de fallas y comprueban la coherencia de las métricas.

Comprensión de diferentes tipos de datos

La ingeniería de datos ayuda a gestionar y dar sentido a muchos tipos de datos a la vez. Proporciona la estructura que hace que cada tipo sea utilizable y permite que trabajen juntos. Estos tipos de datos incluyen:

• Datos estructurados: altamente organizados en filas y columnas con esquemas fijos. Algunos ejemplos son las bases de datos de clientes y los registros de transacciones. La ingeniería de datos ayuda a diseñar esquemas y relaciones, aplica restricciones, optimiza el almacenamiento y las consultas, y crea tablas confiables.
• Datos no estructurados: flexibles, sin un formato predefinido, como documentos, imágenes, videos, redes sociales; representan el 80-90 % de los datos empresariales. La ingeniería de datos ayuda a almacenar datos de manera eficiente en lagos de datos, extraer metadatos y características, conectar datos no estructurados a registros estructurados y preparar datos para cargas de trabajo de IA y ML.
• Datos semiestructurados: formatos flexibles o anidados que tienen algunos elementos organizativos como eventos JSON y XML, respuestas API y registros de aplicaciones. La ingeniería de datos ayuda a analizar y aplanar campos anidados, estandarizar estructuras inconsistentes, gestionar la evolución de los esquemas a lo largo del tiempo y conservar versiones sin procesar para su reprocesamiento.

La ingeniería de datos existe en gran medida porque el almacenamiento y procesamiento único para todos se descompone rápidamente cuando aumenta la variedad de datos. La estructura determina cómo se pueden consultar los datos.

Los datos estructurados, con un esquema fijo y campos y relaciones predecibles, se pueden almacenar en bases de datos relacionales o almacenes de datos. Las transformaciones simples, como el filtrado, las agregaciones y las uniones, se pueden manejar bien con SQL.

Los datos semiestructurados, con campos que pueden cambiar con el tiempo, se almacenan mejor en lagos de datos o almacenes con soporte semiestructurado. Los datos no estructurados (archivos grandes sin esquema predefinido) se almacenan mejor en almacenamiento de objetos (lagos de datos). Los procesos complejos, como el análisis de texto, la extracción de características de imágenes y los procesos de aprendizaje automático, requieren herramientas especializadas y potencia de cálculo.

Las organizaciones modernas deben manejar los tres tipos de datos para aprovechar toda su gama de activos de datos.

El ciclo de vida de la ingeniería de datos

El ciclo de vida de la ingeniería de datos describe cómo los datos se mueven de la creación al consumo y cómo mejoran continuamente con el tiempo. Las seis etapas del movimiento de datos son las siguientes:

• Generación de datos: los datos se crean a partir de diversas fuentes (bases de datos, aplicaciones, API, sensores, registros, interacciones de los usuarios, sistemas CRM/ERP). Esta etapa es crítica para capturar datos de manera precisa y consistente en su origen.
• Ingesta: recopilación de datos mediante métodos por lotes o en tiempo real/transmisión, validación de la calidad básica y envío a los destinos adecuados, lo que asegura que no haya datos faltantes o duplicados.
• Almacenamiento: los datos sin procesar y sin transformar se almacenan en lagos de datos para el almacenamiento de objetos. Los datos estructurados y procesados se almacenan en almacenes de datos. Esto asegura que los datos sean escalables, admitan casos de uso nuevos y que sirvan como protección ante cambios lógicos.
• Procesamiento y transformación: limpieza, enriquecimiento, validación y reestructuración de datos (procesos ETL/ELT) para convertirlos en datos utilizables. Los datos procesados se almacenan como tablas de hechos, tablas de dimensiones y métricas agregadas. Esto garantiza que se aplique la lógica empresarial correcta y que los datos estén listos para su uso.
• Servicio: hace que los datos procesados estén a disposición de analistas, científicos de datos y sistemas de inteligencia empresarial y operativos para su consumo. Aquí es donde se crea un valor que garantiza la accesibilidad y el rendimiento para diferentes grupos de usuarios.
• Gobernanza: garantiza la seguridad, la calidad y la privacidad de los datos, así como el cumplimiento normativo. Esto es fundamental para gestionar el riesgo y la responsabilidad, con el fin de asegurar que el acceso esté controlado y que se mantengan el linaje y la documentación.

Procesos principales de ingeniería de datos

ETL y transformación de datos

ETL (extraer, transformar, cargar) es un proceso de integración de datos que se utiliza para mover datos de los sistemas de origen a un sistema de destino, generalmente un almacén de datos, después de limpiarlos y transformarlos en un formato consistente y utilizable y cargarlos en el almacenamiento de información.

La transformación es esencial porque los datos sin procesar son desordenados, inconsistentes e inadecuados para el análisis. Los sistemas de origen producen datos con duplicados, valores faltantes, formatos inconsistentes y distintas convenciones de nomenclatura. Los datos pueden provenir de distintas fuentes que utilizan diferentes esquemas, aplican distintas reglas empresariales y almacenan los valores de manera diferente. La transformación aplica reglas empresariales, por lo que las métricas tienen el mismo significado en toda la organización.

Las tareas comunes de transformación incluyen la limpieza y validación de datos, la alineación y reestructuración de esquemas, el enriquecimiento de datos, la estandarización de formatos, la agregación y resumen de datos, la lógica de negocios y creación de métricas, y las transformaciones de seguridad y cumplimiento para enmascarar PII y filtrar campos restringidos.

La alternativa ELT (extraer, cargar, transformar), común en lagos de datos, almacenes de datos en la nube y arquitecturas de datos modernas, significa que los datos sin procesar se cargan primero y se transforman después. Los almacenes modernos pueden gestionar datos sin procesar a gran escala y procesar transformaciones de forma eficiente. Los datos sin procesar se conservan antes de aplicar cualquier lógica de negocio, lo que permite que los datos sin procesar se reprocesen con una lógica nueva y apoyen nuevos casos de análisis e IA/ML.

Garantizar la calidad de los datos es fundamental, ya que cada decisión, cada idea y cada acción automatizada depende de la calidad de los datos en los que se basa. Este principio de basura entra/basura sale se aplica a todos los usos posteriores. Si los datos son incorrectos, las decisiones son incorrectas y pueden costar a la organización tiempo, confianza e ingresos.

Las herramientas de transformación de datos varían en función de la escala, la complejidad y el lugar donde se produzcan las transformaciones. SQL se utiliza comúnmente para las transformaciones de bases de datos como un lenguaje simple, potente y altamente mantenible. Para las transformaciones más complejas o personalizadas, se utilizan Python, Scala y Java para el procesamiento de datos no tabulares, la lógica de validación personalizada, la manipulación avanzada de datos y la ingeniería de características de aprendizaje automático.

Para el procesamiento de datos a gran escala, los marcos de procesamiento de datos distribuidos, como Apache Spark, Flink y Beam, pueden manejar volúmenes de datos que superen las limitaciones de una sola máquina.

Procesamiento por lotes vs. procesamiento en tiempo real

Con el procesamiento por lotes, los datos se recopilan durante un período y se procesan todos a la vez según un calendario (por hora, por día, por semana). Esto es menos complejo y más rentable, pero da como resultado una mayor latencia, ya que se permite que los datos se acumulen, lo que los hace inadecuados para decisiones en las que el tiempo es un factor importante. El procesamiento por lotes normalmente se usa para análisis de tendencias históricas, informes financieros, paneles de ventas y marketing, copias de seguridad de datos y agregaciones periódicas.

Con el procesamiento en tiempo real, los datos se procesan a medida que se generan, con una latencia mínima (de milisegundos a segundos). Esto permite obtener información inmediata y tomar decisiones rápidas y automatizadas, pero es más complejo de construir y conlleva mayores costos operacionales. El procesamiento en tiempo real se utiliza habitualmente para paneles de control en vivo, detección de fraudes, alertas y supervisión, recomendaciones en tiempo real, negociación bursátil y fijación dinámica de los precios.

Con los compromisos entre latencia, costo y complejidad de infraestructura, muchas organizaciones eligen un enfoque híbrido, llamado arquitectura Lambda, que combina ambos aspectos para ofrecer tanto información rápida como datos precisos y completos. La arquitectura Lambda procesa los datos a través de dos rutas paralelas: una para la velocidad en tiempo real y otra para la precisión por lotes, y luego fusiona los resultados para su consumo.

La decisión de usar un enfoque por lotes, en tiempo real o híbrido determina directamente lo que una empresa puede hacer y la rapidez con la que puede hacerlo. Si la rapidez en la toma de decisiones, la detección de riesgos o la respuesta a las acciones de los clientes es primordial, el procesamiento en tiempo real es más rápido y ágil. En cuanto a la eficiencia operativa, el procesamiento por lotes es más fácil de gestionar, con menores costos de infraestructura y mano de obra y menos puntos de falla. El procesamiento en tiempo real permite obtener ciclos de prueba y aprendizaje más rápidos para impulsar la innovación y la diferenciación.

En la práctica, el procesamiento por lotes garantiza la precisión en los informes y previsiones, mientras que el procesamiento en tiempo real asegura la frescura de la experiencia del cliente, las alertas y la automatización. Un enfoque híbrido equilibra la velocidad, la fiabilidad y el costo.

Soluciones de almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos no es único para todos. Existen diferentes soluciones para optimizar la escala, el rendimiento, el costo y los patrones de acceso. Las decisiones sobre la arquitectura de almacenamiento afectan la rapidez con que las organizaciones pueden analizar datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático.

Un almacén de datos se utiliza para datos estructurados y está optimizado para consultas rápidas, análisis de negocios y elaboración de informes. Los almacenes de datos modernos determinan el esquema al escribir (los datos se transforman antes del almacenamiento) con garantías ACID, por lo que las métricas se calculan sobre datos limpios y confiables para mayor confianza en los informes y un rendimiento de consulta más rápido. Dado que la mayoría de las herramientas de inteligencia empresarial esperan esquemas estables, tipos de datos previsibles y relaciones bien definidas, los almacenes de datos son ideales para paneles de control y escenarios de informes regulares donde la velocidad y la claridad son lo más importante.

El almacenamiento de datos en un lago de datos prevalece en el manejo de todos los tipos de datos sin procesar a escala, tanto estructurados como no estructurados. El enfoque de modelado de datos basado en el esquema de lectura, en el que este solo se aplica cuando se leen o consultan los datos, proporciona la máxima flexibilidad para el análisis exploratorio y el aprendizaje automático.

La arquitectura emergente de lakehouse combina los beneficios del rendimiento de un almacén de datos y la flexibilidad de un lago de datos. Admite tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, así como transacciones ACID en un almacenamiento de bajo costo. Admite tanto el procesamiento por lotes como la transmisión en tiempo real, así como la evolución flexible de esquemas para una iteración más rápida sin afectar a los usuarios finales. Los mismos datos unificados se pueden utilizar para BI y paneles de control, ciencia de datos y aprendizaje automático.

Ingeniería de datos vs. disciplinas relacionadas

Ingeniería de datos vs. análisis de datos vs. ciencia de datos

A un alto nivel, la ingeniería de datos construye la base de datos; el análisis de datos explica lo que sucedió y por qué; y la ciencia de datos predice lo que sucederá y recomienda tomar acciones. Cada disciplina requiere diferentes habilidades, pero todas son esenciales para una organización basada en datos.

La ingeniería de datos se centra en construir sistemas e infraestructura para el flujo de datos. Las funciones principales incluyen crear canalizaciones, gestionar infraestructura e ingerir y organizar datos para proporcionar sistemas de datos confiables y escalables que habiliten el trabajo descendente.

El análisis de datos se centra en interpretar los datos para responder preguntas específicas del negocio. Las funciones principales incluyen el análisis de datos, la transformación de los datos en información para la toma de decisiones, la creación de informes, la identificación de tendencias y patrones, la creación de paneles y el seguimiento de los KPI y las métricas del negocio.

La ciencia de datos se centra en construir modelos predictivos, extraer conocimientos analíticos avanzados e impulsar la automatización. Las funciones principales incluyen el análisis estadístico, modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje automático y experimentación.

Las tres disciplinas dependen una de la otra y se refuerzan mutuamente. La ingeniería de datos crea la base que permite que la analítica y la ciencia de datos tengan éxito, lo que proporciona canalizaciones de datos confiables, almacenamiento y cómputo escalables y calidad, gobernanza y acceso a los datos.

El análisis de datos utiliza los resultados de la ingeniería de datos y los convierte en comprensión y valor empresarial. La ciencia de datos depende de la ingeniería de datos para construir canalizaciones de características fiables y extiende la analítica hacia la predicción y la automatización.

Por qué las organizaciones necesitan ingeniería de datos

Desafíos que resuelve la ingeniería de datos

• Dispersión de datos: las organizaciones acumulan datos procedentes de docenas de fuentes desconectadas entre sí (bases de datos, API, IoT, registros, aplicaciones). Estos silos de datos dificultan obtener una imagen completa de los datos. La centralización de datos en lagos, almacenes o lakehouses proporciona una visión unificada de los datos en toda la organización.
• Calidad de los datos: los datos sin procesar contienen errores, formatos inconsistentes, registros duplicados y campos faltantes. Los ingenieros de datos ayudan a limpiar y validar los datos, aplican esquemas y reglas de negocio coherentes y supervisan continuamente la calidad de los datos.
• Escala y complejidad: los volúmenes de datos crecen exponencialmente, lo que requiere sistemas que puedan manejar terabytes y petabytes, ya que de lo contrario, se vuelven lentos, frágiles y costosos. Los ingenieros de datos ayudan a crear canalizaciones y almacenamiento de información escalables y utilizan arquitecturas distribuidas nativas de la nube para sistemas de datos que crecen con el negocio.
• Velocidad: las decisiones del negocio necesitan información oportuna, no datos de una semana de antigüedad. Las exportaciones manuales y los scripts puntuales ralentizan a los equipos e introducen errores. La ingeniería de datos puede automatizar la ingesta y la transformación y coordinar flujos de trabajo confiables para acelerar el acceso a los datos con menos esfuerzo manual.
• Accesibilidad: los equipos necesitan saber qué datos existen, dónde se encuentran o cuál versión es la correcta. La ingeniería de datos ayuda a que los analistas y científicos de datos puedan acceder a los datos sin barreras técnicas.
• Cumplimiento normativo: los datos confidenciales se deben proteger para garantizar la seguridad, la privacidad y el cumplimiento normativo de los datos, sin que dejen de ser utilizables. Los ingenieros de datos implementan controles de acceso y cifrado, rastrean el linaje y el uso y realizan un seguimiento de los requisitos de cumplimiento como GDPR, HIPAA o CCPA.

Aplicaciones en el mundo real

La ingeniería de datos construye la infraestructura para impulsar estos casos de uso al hacer que los datos sean utilizables:

• Servicios financieros: las soluciones de ingeniería de datos transmiten datos de transacciones en milisegundos y proporcionan funciones a los sistemas de detección de fraudes en tiempo real. Los modelos de gestión de riesgos enriquecidos con el comportamiento histórico pueden analizar la exposición al mercado.
• Comercio electrónico: las soluciones de ingeniería de datos transmiten eventos de clic y compra en tiempo real y crean canalizaciones que alimentan motores de recomendación y personalización en tiempo real, que mejoran la experiencia del cliente y ofrecen optimización de inventario y mayores tasas de conversión.
• Atención médica: los datos críticos de los pacientes están fragmentados en diferentes sistemas. Las soluciones de ingeniería de datos ayudan a ingerir y normalizar datos en todos los proveedores para obtener vistas holísticas, análisis predictivos y ayudar a identificar poblaciones en riesgo.
• Fabricación/IoT: las soluciones de ingeniería de datos recopilan continuamente datos de sensores y máquinas y permiten la detección de anomalías y el mantenimiento predictivo para evitar que haya fallas en los equipos. Para optimizar la cadena de suministro, las soluciones de datos recopilan datos de GPS, sensores y tráfico en tiempo real, y los combinan con datos históricos para alimentar algoritmos de optimización.
• Sector minorista: las soluciones de ingeniería de datos integran datos de punto de venta, cadena de suministro y demanda para construir vistas de clientes de 360° y canalizaciones de previsión que combinan comportamiento en línea/fuera de línea, algoritmos de optimización de precios y visibilidad de inventario casi en tiempo real.
• Medios/entretenimiento: los espectadores esperan recomendaciones de contenido relevante al instante. Las soluciones de ingeniería de datos procesan y analizan el comportamiento de visualización para la participación, mantienen los perfiles de usuario y alimentan los motores de recomendación.

Enfoques modernos de ingeniería de datos

Herramientas y tecnologías

La ingeniería de datos está impulsada por un ecosistema en capas de herramientas y tecnologías, cada una de las cuales resuelve una parte específica del ciclo de vida de los datos.

• Lenguajes de programación: los ingenieros de datos utilizan varios lenguajes, cada uno elegido para un tipo específico de trabajo. SQL es probablemente el lenguaje más importante para la ingeniería de datos. Se utiliza para consultar, transformar y modelar datos. Es universal en todas las plataformas de datos, muy legible, declarativo y optimizado para el análisis. Python habitualmente se utiliza para el procesamiento de datos, la orquestación, la automatización y el ETL. Es fácil de escribir y mantener, cuenta con una enorme biblioteca de datos y funciona bien con los servicios en la nube. Scala y Java se utilizan ampliamente para sistemas de gran escala y distribuidos, así como para las transformaciones de transmisión. Scala es el lenguaje nativo de Apache Spark y combina estilos funcionales y orientados a objetos. Java se suele utilizar en big data, marcos de procesamiento distribuido y servicios de datos back-end.
• Plataformas de big data: están diseñadas para manejar de manera confiable el volumen, la velocidad y la variedad de datos a escala. Para el procesamiento distribuido, Apache Spark se utiliza ampliamente para ETL/ELT, agregaciones, ingeniería de características, transformaciones a gran escala y preparación para el aprendizaje automático. Apache Kafka es una plataforma distribuida de transmisión de eventos que se utiliza para canalizaciones de eventos, ingesta en tiempo real y microservicios. Apache Hadoop se utiliza habitualmente para el almacenamiento distribuido de archivos en sistemas heredados de big data.
• Plataformas en la nube: las plataformas en la nube proporcionan la infraestructura, los servicios gestionados y la escalabilidad de los que depende la ingeniería de datos moderna. Amazon Web Services (AWS) proporciona almacenamiento de objetos (data lakes), almacén de datos administrados, servicios ETL y ELT administrados, plataformas de transmisión y mensajería y computación sin servidor. Microsoft Azure ofrece integración de datos empresariales, análisis y servicios de almacén, espacio en la nube y data lakes, una gobernanza y seguridad estables, y soporte para el ecosistema Microsoft. Google Cloud Platform (GCP) suele ser la opción preferida por las organizaciones que manejan volúmenes de datos grandes y se basan en el análisis, ya que ofrece almacenes de datos sin servidor, análisis de transmisión nativos, servicios de procesamiento de datos totalmente gestionados y almacenamiento de objetos escalable.
• Almacenes de datos y lagos: Databricks es una plataforma gestionada unificada que permite a los ingenieros de datos crear canalizaciones de datos escalables y análisis directamente en lagos de datos, sin administrar la infraestructura. La arquitectura de Databricks lakehouse combina la flexibilidad del lago de datos con la confiabilidad de los almacenes. Databricks está construido sobre Apache Spark y proporciona transacciones ACID, aplicación y evolución de esquemas, viajes en el tiempo y control de versiones, canalizaciones unificadas por lotes y transmisión, orquestación de flujos de trabajo y soporte nativo para múltiples lenguajes.
• Orquestación y flujo de trabajo: las herramientas de orquestación gestionan cuándo y cómo se ejecutan las canalizaciones de datos, manejan dependencias, reintentos, fallas y monitoreos. Apache Airflow es una plataforma de orquestación de código abierto que se utiliza para canalizaciones por lotes complejas con muchas dependencias. Prefect se utiliza para la orquestación del flujo de trabajo con soporte híbrido en la nube y en las instalaciones. Dagster es una plataforma de orquestación consciente de los datos con funciones integradas de calidad de datos y observabilidad.
• Transformación de datos: dbt es una herramienta de transformación que permite a los ingenieros de análisis escribir, probar, documentar y controlar las versiones de las transformaciones de datos a través de SQL. Permite a los ingenieros analíticos definir pruebas y garantizar la calidad de los datos. dbt genera la documentación del modelo, las descripciones de columnas y los gráficos de dependencias automáticamente. Los servicios ELT gestionados y ETL nativos en la nube ofrecen una configuración más rápida. Pueden incorporar datos de muchas fuentes, aplicar transformaciones básicas y proporcionar supervisión y reintentos.

Arquitectura nativa de la nube

Las infraestructuras de datos locales tuvieron dificultades con el volumen y la variedad explosiva de datos. Los servidores físicos y el almacenamiento fijo en el centro de datos de una empresa requerían costos de capital inicial elevados. Los ciclos de aprovisionamiento largos y el escalado y mantenimiento manuales hicieron que los ingenieros de datos dedicaran más tiempo a gestionar infraestructuras que a construir canalizaciones.

Las empresas adoptaron sistemas de datos basados en la nube para satisfacer la necesidad de agilidad y rapidez, lo que les permite obtener información más rápida, facilitar la experimentación rápida y gestionar datos no estructurados y semiestructurados de fuentes nuevas.

Los sistemas en la nube permitieron una escalabilidad instantánea (hacia arriba o hacia abajo), la separación del almacenamiento y la computación, y un modelo de precios de pago por uso. Los servicios gestionados completos para almacenes de datos, sistemas de transmisión y orquestación redujeron la carga operativa a medida que los ingenieros de datos centraron su atención en la lógica de datos.

La adopción de la nube permitió nuevos patrones arquitectónicos como ELT, lagos de datos y lakehouses, así como canalizaciones sin servidor y basadas en eventos. Las empresas obtuvieron análisis casi en tiempo real, datos de autoservicio, IA y ML a escala, ciclos de innovación más rápidos y menor costo de propiedad, lo que convierte a los datos en un activo estratégico.

Evolución y futuro de la ingeniería de datos

La disciplina de ingeniería de datos surgió en los primeros días de la gestión de bases de datos, y luego del almacenamiento de datos. Los administradores de las bases de datos eran responsables de diseñar esquemas, gestionar índices, garantizar las copias de seguridad y la recuperación, y mantener el rendimiento y la disponibilidad de las bases de datos relacionales locales.

El auge del almacenamiento de datos introdujo bases de datos analíticas centralizadas, procesos ETL, esquemas Star y Snowflake y reportes basados en lotes. Pero el trabajo seguía siendo de esquema sobre escritura y muy planificado y rígido. Las prácticas de DBA y el almacenamiento no se diseñaron para la transmisión de datos, la escala elástica, las canalizaciones complejas y la iteración rápida.

El big data y la nube reemplazaron a los centros de datos locales tradicionales y provocaron otro cambio del procesamiento solo por lotes a arquitecturas en tiempo real y de transmisión. Los marcos nuevos introdujeron el almacenamiento y cómputo distribuidos, el esquema en lectura y paradigmas de procesamiento nuevos. Los sistemas de datos se convirtieron en sistemas de ingeniería, no solo bases de datos.

La ingeniería de datos sigue evolucionando. Las fuentes de datos siguen multiplicándose y los casos de uso en tiempo real se están expandiendo. La IA y el aprendizaje automático dependen de bases de datos sólidas y ágiles. Hay un enfoque creciente en la calidad y la gobernanza de los datos a medida que crecen los requisitos regulatorios, al igual que la necesidad de acceso a datos en todas las organizaciones a través de plataformas de análisis de autoservicio.

Los flujos de datos se están convirtiendo en algo más que una simple infraestructura interna. Las organizaciones están utilizando los datos como un producto con consumidores y casos de uso definidos. La ingeniería de datos está experimentando una integración más profunda con IA y ML, al crear almacenes y canalizaciones de características en tiempo real.

Las plataformas unificadas están reemplazando pilas excesivamente complejas, lo que requiere un menor traspaso entre herramientas, una menor sobrecarga operativa y un desarrollo más rápido. Un mayor enfoque en la calidad de los datos da como resultado comprobaciones de calidad integradas, observabilidad de extremo a extremo y detección proactiva de anomalías. El linaje automatizado, la orquestación inteligente y los procesos de reparación automática ofrecen sistemas más resilientes con menos trabajo manual.

Conclusión

La ingeniería de datos es una disciplina en crecimiento que transforma el caos de los datos sin procesar en información organizada, escalable, confiable y accesible. Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, crear modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, responder a los cambios del mercado con rapidez y ofrecer datos como un producto.

Una infraestructura estable de ingeniería de datos se volvió crucial a medida que los volúmenes de datos continuaron expandiéndose y las organizaciones dependen cada vez más de los conocimientos de datos. Sin esta infraestructura, la fragmentación de los datos y la falta de fiabilidad de estos comprometen todos los esfuerzos de análisis y de inteligencia artificial, lo que podría ser catastrófico en el panorama empresarial competitivo y regulado de hoy en día.

Comprender los conceptos de ingeniería de datos, los procesos, los enfoques del ciclo de vida y las aplicaciones del mundo real ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones sobre la infraestructura de datos, la selección de herramientas y la estrategia de análisis.

Las organizaciones con un enfoque fuerte en la ingeniería de datos pueden avanzar más rápido, tomar decisiones más inteligentes y convertir los datos en una ventaja competitiva.