Pipelines de datos

Cómo funcionan las canalizaciones de datos

Todo pipeline de datos comienza con una base técnica sólida. La creación y ejecución de tablas garantiza que los conjuntos de datos definidos por esquema estén listos para el procesamiento y el análisis posterior, mientras que los pipelines eficientes deben admitir la ejecución paralela para que las tareas puedan ejecutarse en simultáneo para lograr una velocidad y un rendimiento óptimos. Una vez establecidos, los pipelines de datos generalmente se pueden dividir en cinco componentes o etapas interconectadas. Cada una alimenta al siguiente, lo que crea un flujo constante de datos.

Fuentes de datos

El pipeline comienza con tus fuentes de datos: los sistemas internos y externos que recopilan datos comerciales y de clientes. La mayoría de las empresas generan datos de múltiples sistemas y software, incluidos ejemplos como plataformas de transmisión, herramientas de analítica y sistemas de punto de venta. Todo, desde los datos transaccionales hasta el comportamiento del cliente, puede ser valioso.

Ingesta de datos

En la etapa de ingesta, recopilas los datos de tus múltiples fuentes y los llevas al pipeline de datos. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) leen estos datos y los ingieren ya sea a intervalos específicos (que se conoce como modo por lotes) o en tiempo real (que se conoce como modo de transmisión).

Sin embargo, no es necesario ingerir todos los datos. Para evitar que tu pipeline se sature con datos irrelevantes e inutilizables, los ingenieros de datos evalúan la variedad, el volumen y la velocidad para garantizar que solo se ingieran datos valiosos.

Esto se puede hacer de forma manual o, como suele ser el caso con los pipelines de datos en la nube, de forma automatizada para mejorar la eficiencia.

Procesamiento de datos

Una vez ingeridos, los datos sin procesar se deben convertir a un formato y estructura estandarizados.

En esta etapa, los datos pasan por diferentes procesos, entre ellos:

• Normalización de datos
• Limpieza
• Validación
• Agregación
• Transformación

Uno de los principales objetivos es estandarizar los formatos de datos, conciliar las discrepancias de datos y armonizar las definiciones de las variables para promover la coherencia y la confiabilidad de los datos. Otras tareas incluyen filtrar datos irrelevantes y mapear datos codificados.

Para mantener la calidad del código y la eficiencia del despliegue, las prácticas de CI/CD ayudan a automatizar las pruebas, la validación y el despliegue de actualizaciones de pipelines. Algunos pipelines pueden incluir un paso de compilación para validar el código y generar planes de ejecución por adelantado.

Los ingenieros también deben gestionar las dependencias entre los pasos del pipeline y entre las bibliotecas para garantizar la reproducibilidad y la confiabilidad. Mientras tanto, los puntos de control pueden guardar el progreso de tus datos a través del pipeline y permitir que se reanude desde el punto anterior de falla. Esto no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también garantiza la continuidad en pipelines complejos.

Cuando se producen errores, los mecanismos de reintento pueden garantizar que cualquier problema que surja no cause problemas mayores en todo el pipeline de datos. En última instancia, el objetivo es garantizar que la información sea lo más completa y precisa posible para generar insights válidos y confiables.

Almacenamiento de datos

Los datos procesados y transformados se almacenan en un repositorio duradero, accesible y seguro. El lugar donde las empresas eligen almacenar datos depende de sus necesidades de accesibilidad, costo y escalabilidad.

Por lo general, los datos se alojarán en un almacén de datos o lago de datos centralizado, donde se pueden recuperar para análisis, inteligencia de negocios e informes.

Análisis de datos

Los científicos y analistas de datos aprovechan los datos del repositorio centralizado, utilizando diversos métodos y herramientas para extraer análisis valiosos, como patrones, relaciones, tendencias y anomalías.

Esto incluye técnicas avanzadas de SQL, aprendizaje automático y diversos tipos de metodologías de análisis estadístico. Los insights que extraen se presentan con visualizaciones de datos, como informes con gráficos, diagramas y mapas de calor.

Ejemplos comunes de pipelines de datos

Varios tipos de pipelines de datos están disponibles, cada uno con diferentes atributos que los hacen adecuados para diferentes casos de uso.

Pipeline por lotes

Los pipelines por lotes, como su nombre indica, se usan para procesar datos en lotes. Si necesitas mover una gran cantidad de puntos de datos desde un sistema, como tu nómina, a un almacén de datos, se puede utilizar un pipeline basado en lotes.

Los datos no se transfieren en tiempo real; en su lugar, normalmente se acumulan y se transfieren según un cronograma fijo.

El procesamiento por lotes suele ser más rentable para grandes cantidades de datos y es ideal para escenarios donde la latencia en un flujo de trabajo no es la principal preocupación, como el almacenamiento de datos, la elaboración de informes periódicos y la analítica a gran escala.

Pipelines de transmisión

Se puede usar un pipeline de transmisión para procesar datos sin procesar casi al instante. El motor de procesamiento de flujos procesa los datos en tiempo real a medida que se generan, lo que lo convierte en el método preferido cuando una organización necesita una ingesta y un procesamiento continuos de datos. Algunos ejemplos son la detección de fraude, los paneles de analítica en vivo y los sistemas de recomendación en tiempo real.

Los beneficios de los pipelines de datos en las organizaciones modernas

“Pipelines de datos” es un término que abarca una variedad de procesos y puede servir para diversos propósitos. Son una parte importante de cualquier negocio que dependa de los datos.

Aquí hablaremos de algunos de los principales beneficios de las canalizaciones de datos para las empresas modernas:

• Precisión de los datos: Las canalizaciones de datos automatizan la limpieza y estandarización de los datos, eliminando la manipulación manual de datos propensa a errores y reduciendo los silos y la redundancia. Como resultado, obtienes datos consistentes, confiables y precisos que puedes aprovechar para acceder a información igualmente confiable.
• Integración de datos más rápida y rentable: los pipelines de datos estandarizan automáticamente los datos. Esto hace que la planificación y la implementación de nuevas integraciones de datos sean mucho menos costosas y requieran menos trabajo, lo que acelera el tiempo de obtención de valor de las nuevas integraciones.
• Flexibilidad, agilidad y escalabilidad: un pipeline de datos en la nube es inherentemente escalable, lo que ofrece elasticidad inmediata frente al crecimiento dinámico de los datos. Con una adaptabilidad ágil a los tipos de datos, fuentes y necesidades en evolución, tu pipeline de datos permite una expansión exponencial en alineación con las cambiantes necesidades del negocio y de los clientes.
• Accesibilidad y análisis de datos en tiempo real: las empresas modernas de todos los sectores dependen del acceso a datos en tiempo real, ya sea para emplear estrategias dinámicas de precios en el comercio electrónico o para tomar decisiones críticas sobre la atención médica de los pacientes. Los pipelines de datos proporcionan acceso rápido a datos en tiempo real, lo que impulsa la eficiencia operativa, la rentabilidad y las mejores experiencias del usuario final.
• Gobernanza y seguridad de datos: un sólido pipeline de datos con políticas de gobernanza integradas, controles de datos, pistas de auditoría y patrones repetibles te ayuda a mantener la seguridad de los datos y cumplir con los estándares regulatorios para la manipulación de los datos.
• Eficiencia y precisión en la toma de decisiones: el procesamiento automatizado de datos no solo proporciona a los equipos datos de alta calidad que conducen a una toma de decisiones más precisa. También agiliza y elimina las tareas manuales, al permitir dedicar más tiempo al análisis meticuloso de datos a gran escala. Esto se traduce en una toma de decisiones más informada y un acceso más rápido a las oportunidades.

Comprender los pipelines de datos vs. los pipelines ETL

En resumen, ETL es un tipo de pipeline de datos, pero no todos los pipelines de datos son pipelines ETL.

El significado del pipeline ETL se comprende mejor a través de sus componentes: extracción, transformación y carga, tres procesos interdependientes involucrados en la integración de datos. Estos procesos específicos se usan para extraer datos de una base de datos y trasladarlos a otra, como un almacén de datos en la nube, donde pueden usarse para el análisis, la visualización y la generación de informes. El pipeline de datos ETL es el detalle de implementación que se usa para llevar a cabo estas tareas.

Algunos pipelines de datos no implican transformación de datos y es posible que no implementen ETL. Por ejemplo, el paso final en un pipeline de datos podría ser activar otro flujo de trabajo o proceso.

Cómo construir un pipeline de datos

La forma en que se construye e implementa una pipeline de datos a menudo se decidirá según las necesidades individuales de una empresa. En la mayoría de los casos, los ingenieros de datos pueden crear un pipeline de datos de producción. Se puede escribir código para acceder a fuentes de datos a través de una API, realizar las transformaciones necesarias y transferir los datos a los sistemas de destino.

Sin embargo, sin automatización, esto requerirá una inversión continua de tiempo, programación y recursos de ingeniería y operaciones. Al usar pipelines de Lakeflow, es fácil definir pipelines integrales. En lugar de reunir manualmente una variedad de trabajos de procesamiento de datos, puedes especificar la fuente de datos, la lógica de transformación y el estado de destino de los datos. Spark Declarative Pipelines mantendrá automáticamente cualquier dependencia, lo que reduce de este modo el tiempo que necesitas dedicar a tu ajuste manual.

Además de aprovechar la automatización, aquí tienes otras mejores prácticas a seguir cuando creas una cadena de datos:

Definir objetivos estratégicos

Establece los objetivos principales de tus iniciativas de pipelines de datos junto con los indicadores clave de rendimiento que emplearás para medir el éxito. Esto te dará un alcance claro del proyecto, te guiará hacia los modelos de datos adecuados y dirigirás la flexibilidad, complejidad y escalabilidad de tu pipeline.

Reúne los recursos adecuados

¿Qué herramientas y tecnologías de pipelines de datos necesitas para construir y mantener una arquitectura robusta? ¿Cuáles son tus requerimientos laborales y presupuestarios? Identifica y asigna recursos en línea con tus objetivos y necesidades únicas de tu pipeline de datos (por ejemplo, el volumen y la variedad de tus datos).

Establece tus fuentes de datos y métodos de ingestión

Los datos se pueden recopilar de diversas fuentes: bases de datos internas, almacenamiento en la nube, flujos de datos en tiempo real, etc. Localiza posibles fuentes de datos, establece el formato y el volumen de datos que producen e identifica los métodos que usarás para extraer e integrar los datos en tu pipeline.

Por ejemplo, ¿tu pipeline de ingesta de datos usará ingesta por lotes o en tiempo real? ¿Qué capa de comunicación se necesitará? ¿Qué papel desempeñarán las herramientas y tecnologías que elijas en el proceso de ingesta?

Crear una estrategia de procesamiento de datos

¿Qué métodos emplearás para convertir datos en bruto en datos estructurados listos para su análisis? En esta etapa, es fundamental establecer los métodos de transformación de datos que se utilizarán (como la limpieza, el formateo y el enriquecimiento de datos). Además, defina las medidas que tomará para reducir la redundancia y la irrelevancia de los datos.

Ser estratégico con el almacenamiento

El lugar donde se almacenen los datos procesados dependerá de varios factores, incluidos el volumen de datos, las necesidades de accesibilidad y los casos de uso. En alineación con estas consideraciones, decide tu solución de almacenamiento de datos (almacenes de datos, lagos de datos, etc.), así como la ubicación (en la nube o en las instalaciones). También debes considerar dónde deben almacenarse tus datos más valiosos para lograr la máxima accesibilidad.

Establecer un flujo de trabajo de datos

Los pipelines de datos están llenos de dependencias. Para aumentar la eficiencia operativa y reducir el riesgo de cuellos de botella, diseña un plan que detalle la secuencia de operaciones dentro de tu pipeline de datos. Establece órdenes de tareas y dependencias, así como tus protocolos de manejo de errores y recuperación de datos.

Establecer un marco de monitoreo y gobernanza

La salud a largo plazo de tu pipeline de datos depende de la monitorización continua para mantener la seguridad, la fiabilidad, la eficiencia y el rendimiento. Realiza un seguimiento de los datos a medida que entran y fluyen por tu pipeline, y presta atención a los cuellos de botella, las ineficiencias y las posibles vulnerabilidades. Un marco de supervisión facilita la rápida identificación y mitigación de posibles riesgos, lo que aumenta el valor sostenible del pipeline de datos.

Implementar una capa confiable de consumo de datos

La capa de consumo es donde los usuarios finales acceden a los datos procesados y los utilizan para obtener insights. Identifique cada herramienta de canalización de datos que utilizará para optimizar el consumo de datos, como herramientas de inteligencia de negocios, API y herramientas de informes, y defina cómo estas herramientas se conectarán a sus datos.

Optimizar los flujos de datos con arquitectura sin servidor

Otra opción que considerar al construir su pipeline de datos es la arquitectura sin servidor. Este modelo implica el uso de infraestructura que es propiedad y está gestionada por empresas de cómputo en la nube.

Con Spark Declarative Pipelines sin servidor, por ejemplo, puedes centrarte en la ingesta y transformación de datos en lugar de en la configuración y despliegue de la infraestructura. Los recursos para tus pipelines serán gestionados por Databricks, lo que ofrece recursos informáticos optimizados automáticamente con mejor utilización, rendimiento y latencia a un costo menor que los Spark Declarative Pipelines tradicionales.

Los beneficios de los pipelines de datos

Cuantos más datos acumules a medida que tu negocio crece, más complicado será gestionarlos. Un pipeline de datos complejo, caótico y manejado manualmente genera flujos de trabajo deficientes y datos duplicados, irrelevantes o inexactos. Esto provoca graves ineficiencias operacionales y pérdidas de ingresos a gran escala.

Por estas razones, las herramientas de gestión de pipelines de datos son fundamentales para orquestar y monitorear los datos, lo que garantiza que fluyan eficientemente a través de tus sistemas, a la vez que se mantienen precisos, fiables y accesibles.

La orquestación agiliza y optimiza los flujos de trabajo mediante la automatización de tareas repetitivas y la consolidación de sistemas aislados. La orquestación de datos desempeña un papel clave en tu estrategia de orquestación más amplia, ya que automatiza la recopilación, agregación y organización de la información de múltiples centros de datos. Gracias a esta estandarización, los usuarios tienen acceso a datos de alta calidad que son coherentes, completos, válidos, precisos, únicos y actualizados.

Además, una canalización de datos bien diseñada te proporciona una visión de tus datos en cada etapa. Las herramientas efectivas de gestión de canalizaciones de datos pueden proporcionar información clave sobre de dónde provienen tus datos más valiosos (o irrelevantes), así como cualquier cuello de botella o ineficiencia en tus procesos.

¿Cuáles son las mejores herramientas del pipeline de datos?

Hay una variedad de herramientas y aplicaciones disponibles, como Apache Spark™, que se pueden usar para construir y mantener pipelines de datos, lo que facilita una mejor gestión de datos e inteligencia empresarial. Dado que estas aplicaciones pueden requerir una gran cantidad de optimización manual, son una buena opción para las organizaciones que cuentan con la experiencia necesaria para crear y personalizar sus propios pipelines.

Databricks Spark Declarative Pipelines es una excelente forma de ejecutar Apache Spark para pipelines de datos, ya que ofrece a los usuarios automatización y menor complejidad, además de los beneficios de las integraciones sin servidor, Databricks en tiempo de ejecución y plataforma. Esta solución facilita la creación y gestión de pipelines de datos por lotes y de transmisión confiables que proporcionan datos de alta calidad en Databricks Data Intelligence Platform. Spark Declarative Pipelines ayuda a los equipos de ingeniería de datos a simplificar el desarrollo y la gestión de ETL mediante el desarrollo declarativo de pipelines y una visibilidad profunda para el monitoreo y la recuperación. Además, estos pipelines de datos inteligentes incluyen pruebas automáticas de calidad de datos, lo que evita que los datos incorrectos afecten tu trabajo.

¿Cómo se benefician los clientes de Spark Declarative Pipelines?

Un cliente que se beneficia de Spark Declarative Pipelines es el equipo de Logística del Mercado de Servicios (SML) de Volvo Group. Son responsables de gestionar y distribuir un enorme inventario de repuestos para Volvo Group en todo el mundo, desde el proveedor hasta el concesionario de camiones. Con aproximadamente 200 000 camiones Volvo nuevos vendidos anualmente (y millones más en circulación) y cientos de miles de repuestos repartidos en almacenes de todo el mundo, llevar un control de cada repuesto y garantizar una entrega precisa y puntual, es intimidante.

Volvo implementó la función automatizada de operaciones de Pipelines Declarativos de Spark para reforzar los procesos y mejorar la eficiencia en tareas rutinarias, lo que incluye puntos de control automáticos, mantenimiento en segundo plano, optimización de tablas, escalado automático de infraestructuras y más.

Al implementar Pipelines Declarativos de Spark, Volvo ha logrado nuevas capacidades y eficiencias, desde la generación de informes globales y el seguimiento integral de pedidos hasta el procesamiento de inventario en tiempo real. Además, la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real también ayudan a Volvo SML a prepararse para la expansión.

No importa lo que necesites orquestar y monitorear en tus pipelines de datos y más allá, los orquestadores como Databricks Lakeflow Jobs son esenciales para definir, gestionar y automatizar flujos de trabajo complejos a fin de simplificar la creación de pipelines de datos.

El futuro de los pipelines de datos

El futuro de las canalizaciones de datos es declarativo. Los clientes necesitan manejar transformaciones cada vez más complejas en una escala mayor y a una velocidad acelerada, todo mientras optimizan los costos. Las canalizaciones declarativas en el proyecto de código abierto Apache Spark reúnen diversas tecnologías en unas pocas líneas de SQL para ayudarle a crear una canalización de producción integral.

Spark Declarative Pipelines simplifica los flujos de trabajo de datos complejos, al automatizar la ejecución de tareas, los intentos repetidos y la recuperación de fallas. Con solo unas pocas líneas de código, los usuarios pueden procesar los cambios de datos de manera eficiente y sin experiencia en transmisión. Su motor incremental evita el procesamiento redundante, lo que puede aumentar el rendimiento y reducir la codificación manual para datos en tiempo real y por lotes.

Los científicos de datos y las empresas que buscan aprovechar datos de alta calidad mientras mejoran el rendimiento deben mantenerse al tanto de tendencias como estas para optimizar completamente sus pipelines de datos ahora y en el futuro.