Procesamiento de datos

Etapas clave del procesamiento de datos

Una canalización de datos robusta suele atravesar seis etapas clave; cada una desempeña un papel fundamental en la fiabilidad, usabilidad y rendimiento de los datos.

1. Recopilación de datos: las organizaciones modernas recopilan datos de diversas fuentes, incluidos sensores IoT, API externas, registros del sistema e información generada por los usuarios, como formularios o datos de clics. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, pero el tipo y volumen de datos entrantes deben anticiparse en el diseño de su canalización.
2. Preparación de datos: antes de poder procesar los datos, es necesario limpiarlos y estandarizarlos. Esto implica eliminar errores, llenar campos o valores faltantes y normalizar formatos de datos. Este proceso también incluye identificar y eliminar cualquier dato duplicado.
3. Ingesta de datos: una vez preparados, los datos se ingresan en un sistema de procesamiento con formatos y protocolos compatibles, como CSV para datos tabulares, JSON para datos jerárquicos y XML para documentos estructurados. Dependiendo del caso de uso, la ingesta puede ocurrir en lotes programados o mediante transmisión en tiempo real.
4. Procesamiento de datos: el núcleo de la canalización de datos es la etapa de transformación. Se aplican técnicas como ETL (extraer, transformar, cargar) y ELT (extraer, cargar, transformar) para remodelar, filtrar o agregar los datos. Esta es también la etapa en la que pueden ocurrir operaciones como ordenar o agregar conjuntos de datos para resaltar ideas significativas.
5. Salida de datos: una vez que se procesan los datos, se pueden entregar a sistemas o usuarios en formatos listos para la generación de informes, como cuadros, gráficos, paneles o plataformas de análisis para guiar la toma de decisiones.
6. Almacenamiento y archivo de datos: la etapa final del procesamiento de datos es el almacenamiento de datos. Los datos procesados se almacenan tanto para el acceso inmediato como para la retención a largo plazo. El almacenamiento a corto plazo generalmente se optimiza para el rendimiento y se utiliza para análisis o productos de datos activos. El almacenamiento a largo plazo puede ser más económico y utilizarse para fines de cumplimiento normativo o como referencia histórica.

Métodos de procesamiento de datos

La elección entre el procesamiento por lotes y el procesamiento en tiempo real depende del alcance y el tipo de datos que recopile una organización, así como de la rapidez con la que necesite obtener información. Cualquier proceso de tratamiento de datos debe tener en cuenta cuestiones como los requisitos de datos, la complejidad del sistema y los casos de uso final.

Procesamiento por lotes: es el modelo tradicional utilizado para grandes conjuntos de datos procesados en intervalos programados. Es ideal para transformaciones de datos fiables y a gran escala, datos que no necesitan ser procesados en tiempo real u organizaciones que buscan optimizar costos. Los ingenieros de datos suelen utilizar herramientas como Apache Spark™, Apache Hadoop y Google Dataflow para ejecutar tareas como la facturación financiera o las conciliaciones, o para desarrollar análisis a partir de conjuntos de datos a gran escala.

Procesamiento en tiempo real: este método maneja los datos a medida que llegan. La canalización ingiere y procesa datos continuamente, lo que permite obtener información y patrones casi en tiempo real a partir de esta nueva información. Este es un enfoque esencial para casos de uso como la detección de fraudes, la monitorización de sistemas y la automatización basada en eventos. Tecnologías como Apache Kafka y Spark Structured Streaming gestionan flujos de eventos a gran escala con baja latencia.

Mejores prácticas para un procesamiento eficiente de datos

Si estás construyendo o gestionando canalizaciones de datos, hay algunas prácticas clave que marcan la diferencia entre un sistema frágil y uno que escala de forma limpia y fiable. En resumen, las canalizaciones de datos deben seguir un conjunto de mejores prácticas que promuevan la fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad.

Automatización de flujos de trabajo: la automatización de los canales de datos es fundamental para reducir los errores humanos y garantizar la coherencia y la escalabilidad. La automatización puede ayudarte a programar trabajos, gestionar dependencias y parametrizar procesos para manejar diferentes entornos o conjuntos de datos. Por otra parte, la integración con CI/CD permite a los equipos implementar un código automatizado de transformación y orquestación de datos.

Monitoreo y registro: las canalizaciones de datos deben ser observables, lo que garantiza que los usuarios puedan registrar y monitorear para rastrear el flujo de datos, detectar fallas y diagnosticar posibles cuellos de botella. Las herramientas como Prometheus, Grafana y ELK Stack proporcionan métricas, paneles y capacidades de alerta que soportan la respuesta proactiva ante incidentes, todas diseñadas para promover el estado general del sistema.

Validación: los problemas de calidad pueden agravarse a medida que los datos se mueven a través de la canalización. Las comprobaciones de validación de los datos entrantes para problemas como valores faltantes o nulos, duplicados o restricciones de esquema pueden garantizar la calidad de los datos durante todo el proceso de datos.

Garantía de la línea de datos y la reproducibilidad: la línea de datos rastrea de dónde provienen los datos, cómo cambian y hacia dónde fluyen. Esta transparencia no solo apoya el cumplimiento, sino que es esencial para la depuración y la colaboración.

Datos seguros: la privacidad y el cumplimiento de los datos son esenciales para el procesamiento de datos. Las organizaciones deben asegurarse de implementar las mejores prácticas, como el cifrado de datos en reposo y en tránsito, el control de acceso detallado, el enmascaramiento o tokenización de campos sensibles y el mantenimiento de registros de auditoría del acceso y los cambios en los datos.

Desafíos en el procesamiento de datos

A pesar de la gran cantidad de herramientas disponibles, el procesamiento de datos a gran escala presenta varios retos operativos y estratégicos.

1. Volumen y velocidad de datos: el manejo de datos de alta velocidad procedentes de millones de fuentes puede saturar las redes y el almacenamiento. Las técnicas como la partición de datos, el equilibrio de carga y el autoescalado pueden ayudar a mantener el rendimiento del sistema bajo cargas pesadas.
2. Calidad y consistencia de los datos: la mala calidad de los datos perjudica la toma de decisiones y la precisión del modelo. Para detectar y corregir problemas en una fase temprana del proceso, es fundamental garantizar la coherencia de los esquemas, aplicar reglas de validación y utilizar herramientas de perfilado de datos.
3. Privacidad, cumplimiento de normas y gobierno: a medida que las organizaciones manejan cantidades cada vez mayores de datos confidenciales, el cumplimiento de regulaciones como GDPR, HIPAA y CCPA se vuelve innegociable. Los datos deben estar seguros, tener acceso controlado y ser auditables. Implementar un marco de gobernanza de datos garantiza que la cadena de procesamiento cumpla con las políticas organizacionales y legales a lo largo de su ciclo de vida.

Tendencias futuras en el procesamiento de datos

A medida que evolucionan las exigencias en materia de infraestructura de datos, surgen nuevos paradigmas y tecnologías que permiten un procesamiento más flexible e inteligente.

Declarativo: un enfoque declarativo te permite determinar el estado final deseado de tus datos, no los pasos particulares para llegar allí. El sistema determina la mejor manera de ejecutar el rendimiento, los intentos y la orquestación para que los equipos puedan evitar gestionar transformaciones de bajo nivel.

Procesamiento de datos sin servidor: las arquitecturas sin servidor permiten a los equipos ejecutar transformaciones sin tener que gestionar la infraestructura subyacente.

Flujos de trabajo mejorados con IA: los flujos de trabajo de procesamiento de datos están aprovechando cada vez más la IA para automatizar la detección de esquemas, limpiar anomalías de datos e incluso recomendar transformaciones. Estas mejoras están desplazando el papel de los ingenieros de datos del mantenimiento de canalizaciones al diseño estratégico y la optimización.

Data Mesh y arquitecturas descentralizadas: el modelo Data Mesh promueve un enfoque descentralizado en el que los equipos de dominio son propietarios de sus propios productos de datos y se encargan de ellos. Esta arquitectura reduce los silos de datos, mejora la escalabilidad y permite el desarrollo paralelo.

Conclusión

El procesamiento de datos es el pilar de cualquier arquitectura de datos moderna. Ya sea que el objetivo sea potenciar el análisis en tiempo real, apoyar la inteligencia empresarial o alimentar modelos de aprendizaje automático, las canalizaciones de procesamiento eficientes y escalables son vitales.

Databricks Lakeflow simplifica las canalizaciones complejas con un enfoque declarativo al unificar la ingesta, transformación y orquestación dentro de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks. Obtienes conectores listos para la producción para bases de datos y sistemas empresariales, con captura de datos de cambios integrada para optimizar la ingesta en tiempo real. Y con Spark Declarative Pipelines, tú defines el resultado, mientras que Lakeflow se encarga de la orquestación, los intentos y la optimización por completo.

Soporta tanto cargas de trabajo por lotes como en transmisión y automatiza la gestión de dependencias, mientras que Lakeflow Jobs facilita la automatización de flujos de trabajo con observabilidad incorporada. Y el cómputo sin servidor significa que puedes construir y orquestar canalizaciones a escala y ayudar a tu equipo a concentrarse en el trabajo sin tener que preocuparse por la infraestructura.

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