¿Qué es la ingesta de datos?

Las fuentes de datos incluyen sistemas financieros, proveedores de datos de terceros, plataformas de redes sociales, dispositivos IoT, aplicaciones SaaS, aplicaciones empresariales locales como planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de la relación con el cliente (CRM).

Estas fuentes contienen datos estructurados y datos no estructurados, así como datos semiestructurados. Una vez ingeridos los datos, estos pueden enviarse a data lakes, almacenes de datos, lakehouses de datos, data marts, bases de datos relacionales y otras aplicaciones posteriores.

Muchas herramientas de ingesta de datos automatizan este proceso, recopilando y moviendo datos sin procesar de múltiples fuentes. Dependiendo de la arquitectura, los pipelines de ingesta también pueden validar, filtrar, dar formato o transformar los datos a medida que se transfieren, y prepararlos para su uso por parte del software de análisis de datos y otras aplicaciones empresariales.

La ingesta de datos puede implicar procesos complejos que, por lo general, requieren experiencia en ciencia de datos, ingeniería de datos y desarrollo de software. Los datos podrían limpiarse y transformarse en un formato uniforme mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) o un proceso de extracción, carga y transformación (ELT) para gestionar eficazmente el ciclo de vida de los datos.

La ingesta de datos es el primer paso para procesar los datos y extraer valor de la gran cantidad que las empresas recopilan hoy en día. Un proceso de ingesta de datos bien planificado ayuda a mantener la precisión, coherencia y fiabilidad de los datos a medida que se mueven entre sistemas, apoyando el análisis de datos, las aplicaciones de IA, los flujos de trabajo operativos y otros procesos empresariales. Hay tres razones clave por las que la ingesta de datos es esencial:

La ingesta de datos es el proceso que consiste en recopilar datos sin procesar de diversas fuentes y prepararlos para su análisis. Los pasos exactos dependen del origen, el destino y el método de ingestión. Un pipeline de ingesta simple puede capturar y entregar datos con poca o ninguna transformación, mientras que un pipeline más complejo también puede descubrir, validar, filtrar, transformar o enriquecer datos a lo largo del camino. Los pasos comunes en un pipeline incluyen:

La fase exploratoria en la que se identifican los datos disponibles en toda la organización. Comprender el panorama, la estructura, la calidad y los usos potenciales de los datos sienta las bases para una ingesta de datos satisfactoria.

Una vez identificadas las fuentes de datos, la adquisición de datos consiste en recopilarlos. Este paso puede incluir la recuperación de datos de muchas fuentes. Estas fuentes incluyen bases de datos estructuradas como MySQL, interfaces de programación de aplicaciones (API), formatos de archivo como CSV y JSON, y fuentes no estructuradas como imágenes y registros en papel. La complejidad reside en manejar la variedad de formatos de datos y volúmenes potencialmente grandes y salvaguardar la integridad de los datos durante todo el proceso de adquisición.

Después de adquirir los datos, la validación ayuda a identificar errores y garantizar la coherencia con las reglas establecidas. Los datos se comprueban para detectar errores, incoherencias y valores omitidos. Los datos se limpian, se hacen fiables y se preparan para su posterior procesamiento mediante diversas comprobaciones, como la validación de tipos de datos, la validación de rangos y la validación de unicidad.

Aquí es donde los datos validados se convierten en un formato adecuado para el análisis. Puede implicar normalización (eliminación de redundancias), agregación (resumen de datos) y estandarización (formato consistente). El objetivo es facilitar la comprensión y el análisis de los datos.

El paso final coloca los datos transformados en su ubicación designada, como un almacén de datos o data lake, donde están fácilmente disponibles para el análisis y la elaboración de informes. Este proceso de carga puede realizarse por lotes o en tiempo real, en función de las necesidades específicas. La carga de datos significa la finalización del proceso de ingesta de datos, en el que los datos están preparados y listos para la toma de decisiones informadas y la generación de valiosa inteligencia empresarial.

La calidad de los datos es importante para la ingesta porque los errores, las incoherencias, los registros incompletos y otros problemas pueden afectar a los resultados. Como parte del proceso de ingesta, las organizaciones suelen limpiar los datos estandarizando formatos, eliminando imprecisiones, abordando valores ausentes o duplicados y resolviendo otros problemas de calidad de los datos. 

El gobierno de datos puede ayudar a mantener la calidad de los datos durante la ingesta estableciendo políticas y normas para el manejo de datos. Asegura que haya responsabilidad mediante roles y responsabilidades definidos. También podría implicar la implementación de métricas y sistemas de monitorización para rastrear y abordar problemas, facilitando el cumplimiento con regulaciones como el RGPD o la HIPAA y promoviendo la consistencia mediante la estandarización de definiciones y formatos de datos.

Uno de los beneficios de la ingesta de datos es que puede ayudar a que los datos de fuentes dispares sean más accesibles y utilizables en toda la organización. Otros beneficios son los siguientes:

Las herramientas de ingesta de datos pueden simplificar la tarea, a menudo compleja, de recopilar y mover datos de diversas fuentes con formatos y estructuras diferentes. Algunas plataformas también pueden validar, transformar o estandarizar datos como parte del pipeline.

Un pipeline eficaz de ingesta de datos de baja latencia puede gestionar grandes cantidades de datos a gran velocidad, incluida la ingesta en tiempo real. De esta manera, las organizaciones pueden procesar y actuar sobre la información que cambia rápidamente.

Las empresas pueden reducir el tiempo y los recursos que tradicionalmente se requieren para los procesos manuales de agregación de datos al automatizar la recopilación y limpieza de datos a través de la ingesta de datos. Además, las soluciones de ingesta de datos como servicio pueden ofrecer más beneficios económicos al eliminar la necesidad de una inversión inicial en infraestructura.

Un proceso de ingesta de datos bien diseñado puede ayudar a las empresas a escalar a medida que crecen los volúmenes de datos, las fuentes y los requisitos empresariales. La escalabilidad permite a las organizaciones apoyar nuevas cargas de trabajo y casos de uso, mientras continúan accediendo y analizando los datos de forma eficaz a medida que evoluciona su panorama de datos.

Muchas herramientas modernas de ingesta de datos están diseñadas para funcionar en entornos de nube, locales e híbridos, ayudando a las organizaciones a mover e integrar los datos donde se necesitan. Los servicios de ingesta basados en la nube pueden reducir la sobrecarga de gestión de infraestructura y hacer que sea más fácil escalar a medida que crecen los volúmenes de datos, al tiempo que apoyan el acceso a los datos entre sistemas y equipos distribuidos.

La ingesta de datos engloba varios métodos para introducir datos de diversas fuentes en un sistema designado.

Este método de ingesta consiste en acumular datos durante un periodo determinado (informes de ventas diarios, estados financieros mensuales) antes de procesarlos en su totalidad. El procesamiento por lotes es conocido por su sencillez, fiabilidad y mínimo impacto en el rendimiento del sistema, ya que puede programarse para las horas de menor actividad. Sin embargo, no es ideal para aplicaciones en tiempo real.

Este método ingiere los datos a medida que se generan, lo que los pone a disposición para su procesamiento y análisis con un retraso mínimo. La ingesta de datos en tiempo real puede facilitar una toma de decisiones más rápida y resulta muy adecuada para aplicaciones en las que el tiempo es un factor crucial, como la detección del fraude o las plataformas de negociación bursátil, en las que es fundamental responder con rapidez a las condiciones cambiantes.

La CDC es un método de ingesta que identifica y captura los cambios realizados en los datos de un sistema de origen, como inserciones, actualizaciones y eliminaciones. Luego, entrega esos cambios a los sistemas posteriores. Dado que transfiere cambios incrementales en lugar de conjuntos de datos completos, la CDC puede ayudar a reducir el movimiento de datos y respaldar la disponibilidad de datos casi en tiempo real de manera más eficiente que las cargas completas de datos periódicas.

La ingesta en streaming y el procesamiento en streaming son conceptos estrechamente relacionados. La ingesta en streaming captura y envía datos de forma continua a medida que se generan. El procesamiento en streaming analiza los datos de forma continua a medida que llegan. Tanto el procesamiento en tiempo real como el procesamiento en streaming pueden requerir una potencia de cálculo y unos recursos de ancho de banda de red significativos.

La ingesta basada en API recopila datos de aplicaciones, servicios y plataformas a través de interfaces de programación de aplicaciones (API). Este método se utiliza comúnmente para consumir datos de aplicaciones en la nube, plataformas SaaS, servicios de redes sociales y sistemas empresariales. La ingesta basada en API puede proporcionar acceso a los datos actuales bajo demanda, pero factores como los límites de velocidad, los requisitos de autenticación y la disponibilidad de la API pueden afectar al rendimiento y la fiabilidad de la ingesta.

El método de microbatching logra un equilibrio entre el procesamiento por lotes y en tiempo real. Ingiere los datos en lotes pequeños y frecuentes, proporcionando actualizaciones casi en tiempo real sin las limitaciones de recursos del procesamiento en tiempo real a gran escala. Para optimizar el equilibrio entre la frescura de los datos y el rendimiento del sistema, son necesarias una planificación y una gestión cuidadosas.

La arquitectura Lambda es una arquitectura de proceso de datos que utiliza capas separadas de procesamiento por lotes y en tiempo real. La capa por lotes procesa conjuntos de datos históricos completos, mientras que la capa de transmisión procesa los datos recién generados a medida que llegan. Una capa de servicio combina los resultados de ambas capas, proporcionando una vista unificada de los datos históricos y los datos actuales.

Las herramientas de ingesta de datos ofrecen una gama de soluciones para satisfacer diversas necesidades y conocimientos técnicos.

Herramientas de código abierto: herramientas que proporcionan acceso gratuito al código fuente del software, dando a los usuarios un control total y la posibilidad de personalizar la herramienta. Apache Kafka, por ejemplo, es una plataforma de código abierto ampliamente utilizada para la ingesta de datos y la Integración.

Herramientas patentadas: soluciones desarrolladas y autorizadas por proveedores de software, que ofrecen funciones predefinidas y planes de precios variados, pero que pueden conllevar vendor lock-in y costes de licencia continuos.

Herramientas basadas en la nube: herramientas de ingesta entregadas como servicios en la nube, que simplifican la implementación y el mantenimiento y ofrecen escalabilidad sin necesidad de inversión inicial en infraestructura. Algunos ejemplos son los servicios gestionados como AWS Glue y Amazon Kinesis, así como las plataformas de datos en la nube como Snowflake, que proporcionan capacidades para consumir, procesar y gestionar datos a escala.

Herramientas locales: estas herramientas se instalan y gestionan en una red local o en una nube privada, lo que proporciona un mayor control sobre la seguridad de los datos, pero requiere una inversión en hardware y un soporte informático continuo.

A la hora de equilibrar las necesidades y la experiencia, existen varios enfoques para construir canalizaciones de ingesta de datos:

Canalizaciones codificadas a mano: estas canalizaciones a medida ofrecen el máximo control, pero requieren una gran experiencia de desarrollo.

Conectores preconstruidos y herramientas de transformación: este enfoque proporciona una forma sencilla de construir pipelines de datos utilizando conectores preconfigurados y capacidades de transformación. Por ejemplo, IBM® Confluent ofrece herramientas y servicios gestionados que ayudan a las organizaciones a crear y gestionar pipelines de ingesta y transmisión de datos.

Plataformas de Integración: estas plataformas proporcionan un entorno unificado para tareas como la ingesta de datos, la transformación, la orquestación y el movimiento de datos, pero pueden requerir experiencia en desarrollo para la configuración y el mantenimiento.

Aunque es fundamental para los pipelines de datos, el proceso de ingesta de datos no está exento de complejidades. Seis desafíos comunes incluyen: 

Seguridad de los datos: una mayor exposición eleva el riesgo de violaciones de seguridad de los datos confidenciales. Cumplir la normativa sobre seguridad de datos añade complejidad y costes.

Escala y variedad: pueden surgir cuellos de botella en el rendimiento debido al volumen, la velocidad y la variedad cada vez mayores de los datos.

Expansión de la ingesta de datos y gestión de costes: las fluctuaciones en los flujos de datos y el crecimiento de las cargas de trabajo de ingesta pueden afectar a los requisitos de infraestructura y a los costes operativos, por lo que la monitorización y la optimización de los costes son consideraciones importantes.

Fragmentación de datos: los datos que se distribuyen en múltiples aplicaciones, bases de datos, plataformas y otras fuentes pueden dificultar la creación de una vista unificada. Los datos fragmentados pueden provocar incoherencias, registros duplicados y desafíos en la integración y el análisis de datos.

Deriva de esquemas: los cambios en la estructura de los datos de origen, como los campos añadidos, eliminados o modificados, pueden crear desajustes entre los sistemas de origen y destino. Si los pipelines de ingesta no se actualizan para adaptarse a estos cambios, la deriva del esquema puede interrumpir los flujos de trabajo y crear otros desafíos.

Garantía de calidad de los datos: la intrincada naturaleza de los procesos de ingesta de datos puede comprometer la fiabilidad de los datos.

La ingesta de datos, la extracción, la transformación y la carga (ETL) y la extracción, la carga y la transformación (ELT) tienen un objetivo común: hacer que los datos estén disponibles y sean utilizables, pero difieren en sus enfoques.

La ingesta de datos se refiere al proceso general de recopilar datos de los sistemas de origen y ponerlos a disposición en un entorno de destino para su almacenamiento, procesamiento o uso. ETL y ELT son enfoques específicos que definen cómo y cuándo se transforman los datos como parte de ese proceso.

La extracción, transformación y carga es el proceso de extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos para que se ajusten a los requisitos del sistema de destino y, a continuación, cargarlos en dicho destino.

La extracción, carga y transformación (ELT) es un enfoque en el que los datos se extraen de los sistemas de origen y se cargan en un sistema de destino antes de ser transformados. Los datos sin procesar se almacenan en el entorno de destino y se transforman según sea necesario.

La ingesta de datos y la integración de datos tienen objetivos distintos dentro del pipeline de datos.

La ingesta de datos suele ser un componente de un proceso de integración de datos más amplio. Actúa como punto de entrada para los datos de una o más fuentes. El objetivo principal es adquirir y entregar datos de manera eficiente, aunque la ingesta también puede incluir tareas como validación, filtrado, formateo o controles de calidad.

La práctica de combinar y armonizar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente. La integración de datos puede implicar su limpieza, normalización y enriquecimiento para garantizar su coherencia y precisión en todo el conjunto de datos.

A medida que las organizaciones generan y consumen más datos, la ingesta de datos desempeña un papel importante a la hora de garantizar que se pueda acceder a la información y utilizarla. Los casos de uso más comunes incluyen:

Las organizaciones utilizan la ingestión de datos para recopilar datos de bases de datos, aplicaciones, API, archivos y dispositivos conectados y ponerlos a disposición en data lakes, almacenes de datos y lakehouses de datos en la nube. Al reunir información de múltiples fuentes, las organizaciones pueden crear una visión más completa de sus operaciones, clientes y rendimiento empresarial.

Por ejemplo, los minoristas podrían ingerir datos de puntos de venta, comercio electrónico e inventario para mejorar la previsión de la demanda, mientras que las organizaciones sanitarias podrían combinar datos clínicos, de laboratorio y de monitorización de pacientes para respaldar la prestación de atención y la planificación operativa.

A medida que las organizaciones modernizan su infraestructura de datos, la ingesta de datos desempeña un papel clave en la migración de datos desde sistemas heredados, bases de datos locales y almacenes de datos a entornos en la nube. Las herramientas de ingesta pueden automatizar migraciones a gran escala y sincronizar datos entre sistemas durante la transición.

Muchas plataformas soportan la captura de datos de cambios (CDC), permitiendo a las organizaciones replicar continuamente las actualizaciones de los sistemas de origen para que los entornos basados en la nube se mantengan actualizados sin necesidad de recargar los datos completos. Este enfoque puede ayudar a las instituciones financieras, las agencias de gobierno y otras organizaciones con grandes volúmenes de datos heredados a modernizar sus entornos de análisis y, al mismo tiempo, minimizar la interrupción de las operaciones de negocio.

Muchas organizaciones confían en la ingesta de datos para respaldar el análisis en tiempo real y las aplicaciones basadas en eventos. Las herramientas de ingesta pueden recopilar y transmitir continuamente datos de fuentes como flujos de clics de sitios web, registros de aplicaciones, fuentes de redes sociales y sensores de IoT.

Al hacer que esta información esté disponible a medida que se producen los eventos, las organizaciones pueden monitorizar las operaciones, detectar problemas emergentes y responder más rápidamente a las condiciones cambiantes. Los proveedores de telecomunicaciones, por ejemplo, pueden utilizar datos en streaming para monitorizar el rendimiento de la red y la calidad del servicio. Mientras tanto, los fabricantes pueden analizar la telemetría de los equipos para identificar cuellos de botella en la producción y posibles problemas de mantenimiento antes de que provoquen tiempos de inactividad.

Las organizaciones pueden utilizar la ingesta de datos para poner los datos a disposición de las plataformas de observabilidad de los datos, que ayudan a los equipos a evaluar la fiabilidad, frescura, completitud y consistencia de los datos entre sistemas.

Al ingerir continuamente datos de bases de datos operativas, plataformas de streaming en tiempo real y otras fuentes, las empresas sanitarias y otras empresas pueden construir la base para identificar anomalías, detectar cambios en los esquemas y rastrear el movimiento de datos a través de los pipelines. Esta práctica también puede mejorar la confianza en los datos utilizados para análisis, informes y aplicaciones de IA.

Los sistemas de IA y machine learning dependen del acceso oportuno a grandes volúmenes de datos. La ingesta de datos ayuda a las organizaciones a recopilar, integrar y preparar datos de múltiples fuentes para que puedan utilizarse para el entrenamiento, la inferencia y la monitorización de modelos. También soporta aplicaciones de IA generativa , sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) y agentes de IA.

Por ejemplo, los bancos podrían ingerir datos de transacciones y actividades de cuentas para apoyar modelos de detección del fraude y aplicaciones de servicio de atención al cliente con IA. Las organizaciones sanitarias y de ciencias de la vida pueden combinar datos clínicos y de investigación para respaldar el análisis predictivo o utilizar datos de imágenes para mejorar la toma de decisiones asistida por IA. Las organizaciones que implementan sistemas RAG y agentes de IA pueden utilizar la ingesta de datos para suministrar continuamente documentos, bases de conocimiento y registros operativos que ayuden a recuperar el contexto relevante y actuar sobre la información actual.

Las empresas utilizan la ingesta de datos para recopilar información de los clientes de sitios web, aplicaciones móviles, sistemas CRM, plataformas de marketing y canales de atención al cliente y ponerla a disposición para su análisis. La combinación de estas fuentes de datos permite una comprensión más completa del comportamiento y las preferencias de los clientes. Las empresas pueden utilizar las perspectivas resultantes para personalizar las experiencias, mejorar el servicio al cliente, optimizar las campañas de marketing, apoyar a su equipo de ventas e identificar oportunidades de crecimiento.

La ingesta de datos respalda la inteligencia empresarial (BI) y la elaboración de informes al poner a disposición datos de múltiples sistemas operativos para su análisis y mejorar la disponibilidad de los datos. Las organizaciones pueden utilizar los datos ingeridos para crear paneles de control, hacer un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), identificar tendencias y apoyar la toma de decisiones basada en los datos.

Ya sea para monitorizar el rendimiento, medir la eficiencia de la cadena de suministro o seguir los resultados financieros, las organizaciones dependen de pipelines fiables de ingesta de datos para asegurar que los informes y análisis reflejen las condiciones actuales del negocio.