¿Qué es la optimización de datos?

La optimización de datos es el proceso de mejora de la organización y la calidad de los conjuntos de datos para garantizar su almacenamiento, procesamiento y análisis eficaces por parte de las empresas y otras entidades.

La optimización de datos abarca una amplia gama de técnicas de gestión de datos. Incluye estrategias para agilizar la limpieza, el almacenamiento, la transformación y el procesamiento de los datos, además de estrategias para optimizar las consultas. Al optimizar los datos de forma eficaz, las organizaciones pueden tomar decisiones más fundamentadas, establecer operaciones empresariales más rentables y respaldar iniciativas escalables de inteligencia artificial (IA).

A medida que las empresas se centran cada vez más en optimizar sus entornos de datos, muchas están implementando soluciones impulsadas por IA para mejorar los procesos de optimización de datos. Estas soluciones incluyen herramientas de limpieza de datos con IA, software de gobierno de datos y observabilidad, soluciones de almacenamiento de nube híbrida y plataformas de lakehouse de datos.

Si bien el acceso a datos relevantes y de alta calidad siempre ha sido importante para obtener análisis fiables y mejorar la toma de decisiones, en el panorama actual de los datos adquiere una urgencia aún mayor. Las razones son tres: el volumen de datos, la complejidad y la presión competitiva relacionada con la IA.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a volúmenes de datos que son varios órdenes de magnitud superiores a los que han existido a lo largo de la mayor parte de la historia de la humanidad: un estudio mundial realizado en 2024 sobre organizaciones de distintos tamaños reveló que casi dos tercios de ellas gestionaban al menos un petabyte de datos¹.

Gran parte de esos datos son big data: conjuntos de datos masivos en diversos formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos no estructurados, en particular, no se ajustan fácilmente a los esquemas fijos de las bases de datos relacionales, lo que significa que las herramientas y los métodos convencionales no suelen poder utilizarse para el procesamiento y el análisis de datos no estructurados.

Al mismo tiempo, las empresas están bajo presión para aprovechar datos preparados para la IA: información de alta calidad, accesible y fiable que las organizaciones pueden utilizar con confianza para la formación e iniciativas en inteligencia artificial.

Pero la mayoría de las empresas aún no tienen datos preparados para la IA: según una encuesta de 2024 del Institute for Business Value de IBM, solo el 29 % de los líderes tecnológicos están totalmente de acuerdo en que sus datos empresariales cumplen con los estándares clave para escalar de manera eficiente la IA generativa².

Para obtener valor de conjuntos de datos masivos y complejos y, al mismo tiempo, garantizar la preparación para la IA, se necesitan las herramientas, la infraestructura y las estrategias de gestión de datos adecuadas. Sin embargo, las empresas no suelen poder permitirse disponer de recursos ilimitados de computación y almacenamiento. Deben encontrar un equilibrio entre los esfuerzos por generar valor y las medidas destinadas a maximizar la eficiencia y el rendimiento de la inversión.

La optimización de datos les ayuda a hacerlo.

A través de la optimización de datos, las organizaciones pueden mejorar tanto el rendimiento como la eficiencia de los flujos de trabajo de datos. Diversas técnicas de optimización de datos ayudan a las empresas a elevar la calidad y la accesibilidad de sus datos, al mismo tiempo que reducen la carga que el almacenamiento y el procesamiento suponen para sus recursos y presupuestos.

La optimización de datos puede ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos en sus pipelines de datos y presupuestos. Los beneficios de la optimización de datos incluyen:

Las técnicas de optimización de datos ayudan a mejorar la usabilidad y la eficiencia de las cargas de trabajo de datos en puntos clave del ciclo de vida de los datos, como el almacenamiento de datos, su transformación y el uso de los mismos.

La optimización del almacenamiento de datos consiste, entre otras cosas, en reducir el espacio de almacenamiento necesario para las tablas de datos y los índices. También abarca estrategias para utilizar diferentes opciones de almacenamiento para distribuir los datos de forma más eficaz y rentable.

• Reducción del espacio de almacenamiento: un enfoque común para reducir los costes de almacenamiento y el espacio necesario es la compresión. Este proceso utiliza algoritmos para codificar y decodificar datos, lo que disminuye los bits necesarios para su almacenamiento.

• Uso del almacenamiento por niveles: en el almacenamiento por niveles, los datos se agrupan según los requisitos de acceso. Las opciones de almacenamiento de datos más caras, que suelen permitir una recuperación más rápida, se reservan para los datos “activos” a los que se accede con frecuencia. Mientras tanto, los datos “inactivos” o “poco activos” (datos que se utilizan con menos frecuencia) residen en almacenamiento que son menos costosos y requieren más tiempo para acceso a datos.

• Elección de la arquitectura de almacenamiento de datos: además de utilizar niveles de almacenamiento, la organización también puede elegir uno o varios métodos de almacenamiento para optimizar la velocidad, el ahorro de costes y otros objetivos. Los tres tipos principales de sistemas de almacenamiento son el almacenamiento de objetos, el almacenamiento de archivos y el almacenamiento de bloques, cada uno con diferentes puntos fuertes e inconvenientes.

Se produce una mejora significativa de la calidad de los datos durante la ejecución satisfactoria de los procesos de transformación de datos y limpieza de datos.

La transformación de datos es la conversión de datos sin procesar en un formato y estructura unificados. El primer paso de la transformación de datos es la limpieza de datos. También llamada limpieza o depuración de datos, es la identificación y corrección de errores e incoherencias en los conjuntos de datos.

Las técnicas clave de limpieza de datos incluyen:

• Normalización: cuando los datos se representan en diferentes estructuras y formatos dentro del mismo conjunto de datos, las incoherencias resultantes pueden dificultar su uso. La estandarización de las estructuras y formatos de datos puede ayudar a garantizar la uniformidad y la compatibilidad para un análisis preciso.

• Deduplicación de datos: los datos duplicados o redundantes pueden distorsionar el análisis. La deduplicación de datos elimina los registros duplicados (como los creados por problemas de integración de datos, errores de entrada manual o fallos del sistema). Además de mejorar la calidad de los datos, la deduplicación de datos también puede reducir los costes y el uso de recursos, ya que se gasta menos computación y almacenamiento en registros duplicados.

• Cómo tratar los valores perdidos: los valores perdidos también pueden distorsionar el análisis de datos. Las tácticas implementadas por los profesionales de datos para abordar estas lagunas incluyen sustituir valores faltantes por datos estimados o eliminar entradas incompletas.

• Validación de datos: la validación de datos es el proceso de verificar que los datos estén limpios, sean precisos y estén listos para su uso. Implica el establecimiento y la aplicación de reglas empresariales y comprobaciones de validación de datos, incluidas las comprobaciones de coherencia, tipo de datos, formato, rango y unicidad.

Para abordar la mala calidad de los datos en el entrenamiento de modelos de IA, los investigadores suelen recurrir a medidas adicionales para mejorar la calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento, incluidos el aumento de datos y la generación de datos sintéticos.

La gestión de metadatos es la organización y el uso de metadatos para mejorar la accesibilidad y la calidad de los datos.

Algunos ejemplos de metadatos son:

• Metadatos descriptivos: incluye información básica, como títulos y palabras clave. Este tipo de metadatos ayuda a las organizaciones a mejorar la capacidad de búsqueda y descubrimiento de sus datos en catálogos, plataformas de redes sociales y motores de búsqueda.

• Metadatos administrativos: abarca la propiedad, los permisos y las políticas de retención. Este tipo de metadatos ayuda a las organizaciones a cumplir con las políticas legales, normativas e internas.

• Metadatos de conservación: garantiza la usabilidad y accesibilidad a largo plazo de los datos. Este tipo de metadatos ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos extendidos de retención de datos, especialmente en sectores donde los registros deben permanecer accesibles para el cumplimiento.

La optimización de consultas acelera la ejecución de consultas (la recuperación y manipulación de datos) en bases de datos SQL y NoSQL al mismo tiempo que minimiza el uso de recursos como la memoria y la CPU. Aunque las técnicas de optimización de consultas varían en función del tipo de base de datos, entre las más comunes se incluyen:

• Filtrado: asegúrese de que el sistema no esté escaneando datos irrelevantes para las consultas.

• Incorporación de un índice: los índices pueden preordenar la información para impulsar búsquedas más inteligentes.

• Almacenamiento en caché: el almacenamiento en caché de los resultados de consultas repetitivas reduce la necesidad de nuevos cálculos cada vez que se repite la consulta.

• Particionamiento: durante el diseño de la base de datos, puede dividirse en segmentos más pequeños para realizar consultas más rápidas y específicas.

Elegir el motor de consultas adecuado, adaptado a las necesidades, también puede ser un factor clave para la optimización de las consultas, ya que cada motor puede resultar más adecuado para distintos tipos de cargas de trabajo de datos. Por ejemplo, Presto C++ se puede utilizar para consultas de alto rendimiento y baja latencia en grandes conjuntos de datos, mientras que Spark funciona bien para tareas complejas y distribuidas.

Otras técnicas implementadas para la optimización de datos incluyen el procesamiento paralelo (desglosar las tareas de proceso de datos en partes más pequeñas para que se realicen simultáneamente en varios procesadores); control de acceso basado en reglas, o RBAC (limitar el acceso a datos confidenciales, lo que ayuda a prevenir la pérdida accidental de datos y las vulneraciones de datos intencionales); y visualización de datos (la representación gráfica de datos para ayudar en el análisis de datos).

La optimización de datos puede considerarse un componente de la gestión de datos, o bien una práctica complementaria. En última instancia, lo que importa es que la optimización de los datos permita una gestión de datos más eficaz al mejorar la calidad y la accesibilidad de los datos que se gestionan.

El gobierno de datos es una disciplina de gestión de datos que ayuda a garantizar la integridad y la seguridad de datos mediante la definición y la implementación de políticas, normas de calidad y procedimientos para la recopilación, la propiedad, el almacenamiento, el procesamiento y el uso de los datos. Como tal, puede admitir diversas técnicas de optimización de datos.

Por ejemplo, el programa de gobierno de datos de una organización puede establecer métricas de calidad de los datos para medir el progreso hacia la mejora de la calidad de los datos y establecer políticas de retención de datos que ayuden a optimizar el almacenamiento de datos.

Las herramientas para la optimización de datos van desde soluciones específicas hasta plataformas integrales, que normalmente presentan características con IA que reducen los procesos manuales y apoyan la eficiencia operativa.

Las herramientas de limpieza de datos con IA pueden identificar automáticamente patrones, anomalías e incoherencias en los datos de origen. Los modelos de IA basados en reglas o aprendidos también pueden consolidar o eliminar duplicados al decidir qué registro debe “sobrevivir” en función de la precisión, la actualidad o la fiabilidad. Los modelos de IA pueden automatizar la creación y aplicación de reglas de limpieza de datos aprendiendo de las correcciones históricas y de los comentarios de los usuarios.

Las herramientas de observabilidad de datos permiten la monitorización automática, las alertas de clasificación, el análisis de la causa raíz y el seguimiento del linaje de datos y los acuerdos de nivel de servicio (SLA), lo que ayuda a los profesionales a entender la calidad de los datos de principio a fin. Estas herramientas permiten a los equipos detectar problemas como valores perdidos, registros duplicados o formatos incoherentes en una fase temprana, antes de que afecten a las dependencias posteriores, lo que agiliza la identificación y resolución de problemas.

Las herramientas de gobierno de datos ayudan a las empresas a aplicar las políticas establecidas a través de los programas de gobierno de datos, incluidas las políticas que respaldan la optimización de datos. Las capacidades comunes de las soluciones de gobierno de datos incluyen el descubrimiento y la clasificación automáticas de los datos, la aplicación de las normas de protección de datos y los controles de acceso basados en funciones, y características que respaldan los requisitos de protección y cumplimiento de los datos.

Las soluciones de nube híbrida ofrecen un enfoque “mix-and-match” para el almacenamiento de datos, con plataformas de nube pública, entornos de nube privada y on-premises disponibles para ayudar a las organizaciones a almacenar los datos de forma flexible, escalable y rentable.

Las organizaciones pueden elegir la opción de almacenamiento más adecuada y rentable para satisfacer sus necesidades empresariales y transferir las cargas de trabajo de datos según sea necesario. Los enfoques multinube híbridos ofrecen una flexibilidad adicional, ya que las empresas pueden utilizar servicios de más de un proveedor de nubes.

Un lakehouse de datos es una plataforma de datos que combina el almacenamiento de datos flexible de los data lakes con las capacidades de análisis de alto rendimiento de los almacenes de datos. Los lakehouses de datos utilizan el almacenamiento de datos en la nube para un almacenamiento rápido y de bajo coste en una amplia gama de tipos de datos.

Además, su arquitectura híbrida elimina la necesidad de mantener varios sistemas de almacenamiento de datos, por lo que su funcionamiento resulta menos costoso. Las características de las soluciones líderes incluyen múltiples motores de consulta para una ejecución eficiente de consultas y capacidades integradas para gobierno de datos, limpieza de datos y observabilidad.

Las estrategias y herramientas de optimización de datos pueden mejorar la eficacia y el rendimiento en diversos campos y sectores.

• Redes de Internet de las cosas (IoT): la compresión de enormes cantidades de datos recopilados por sensores en redes IoT puede permitir un almacenamiento en la nube más eficiente⁵.

• Gestión de la relación con el cliente (CRM): la limpieza y deduplicación de datos en los sistemas CRM pueden ayudar a mejorar la gestión de prospectos, la previsión de ventas y la gestión de las comunicaciones con los clientes.

• Vehículos autónomos: filtrar las imágenes recopiladas para el entrenamiento de modelos de vehículos autónomos puede garantizar que los datos de entrenamiento incluyan las imágenes más valiosas, al mismo tiempo que acelera la velocidad del entrenamiento⁶.

• Eventos deportivos: la visualización de datos puede ayudar a informar y acelerar la narración basada en datos y la creación de contenido durante eventos deportivos en directo⁷.