Repasemos algunos escenarios comunes en los que se pueden aplicar pipelines de datos.
1. Procesos ETL (extracción, transformación y carga)
Un proceso ETL es un tipo de pipeline de datos que extrae información sin procesar de los sistemas de origen (como bases de datos o API), la transforma de acuerdo con requisitos específicos (por ejemplo, agregando valores o convirtiendo formatos) y luego carga el output transformado en otro sistema como un almacén o base de datos para su posterior análisis. Los procesos de ETL permiten a las empresas almacenar sus registros históricos de forma organizada y, al mismo tiempo, permiten acceder a ellos fácilmente para obtener conocimiento futuro.
2. Almacenamiento y análisis de datos
Para apoyar la toma de decisiones dentro de una organización, se deben almacenar grandes volúmenes de información histórica y transaccional en tiempo real en un almacén de datos. Estos repositorios sirven como ejes centrales en los que los analistas pueden consultar rápidamente grandes cantidades de información agregada sin afectar al rendimiento de los sistemas operativos. Los pipelines de datos se encargan de consumir, limpiar y transformar los datos de varias fuentes en estos almacenes, manteniendo al mismo tiempo la calidad de los datos requerida.
3. Ciencia de datos y machine learning
Los científicos de datos dependen en gran medida de conjuntos de datos de alta calidad para entrenar sus modelos de machine learning. Estos conjuntos de datos a menudo requieren un extenso preprocesamiento, incluida la extracción de características, la normalización, la codificación de variables categóricas y otras tareas. Los pipelines de datos desempeñan un papel vital en la automatización de estas tareas, permitiendo a los profesionales de machine learning centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de procesar la información en bruto.
4. Motor de recomendación de comercio electrónico
Muchas empresas de comercio electrónico utilizan motores de recomendación para sugerir productos o servicios que los clientes pueden encontrar atractivos en función de su historial de navegación, historial de compras y otros factores. Para lograrlo, requieren un pipeline de datos sólido capaz de ingerir registros de actividad de los usuarios, información del catálogo de productos, perfiles de clientes y más. El pipeline procesa estos datos sin procesar y los consume a sistemas de machine learning, como filtrado colaborativo o basado en contenido, para generar recomendaciones personalizadas para cada usuario.
5. Análisis del sentimiento en redes sociales
Una agencia de marketing podría utilizar técnicas de análisis de sentimiento en plataformas de redes sociales como X o Facebook para medir la opinión pública sobre marcas o productos específicos. Se requiere un pipeline de datos eficiente para recopilar tuits o publicaciones que mencionen las palabras clave objetivo (por ejemplo, nombres de marca), preprocesar el texto (eliminar palabras vacías, derivación), realizar la clasificación de sentimientos utilizando modelos de procesamiento del lenguaje natural como LSTM o BERT, y luego agregar los resultados en conocimientos para los responsables de la toma de decisiones.
6. Detección del fraude en transacciones financieras
Los bancos y las instituciones financieras suelen confiar en sistemas de análisis avanzados impulsados por complejos pipelines de datos para detectar actividades fraudulentas en los conjuntos de datos transaccionales. Estos pipelines suelen implicar el consumo de registros de transacciones en tiempo real junto con patrones históricos de fraude, la limpieza de entradas ruidosas o incompletas, la extracción de características relevantes como el importe de la transacción, la ubicación o el tiempo, el entrenamiento de modelos supervisados de machine learning como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte o redes neuronales para identificar posibles fraudes y activar alertas por transacciones sospechosas.
7. Proceso de datos IoT
Los dispositivos IoT generan grandes cantidades de datos que deben procesarse rápidamente. Por ejemplo, un proyecto de ciudad inteligente podría recopilar datos de sensores que controlen los patrones de tráfico, los niveles de calidad del aire y los índices de consumo energético en toda la ciudad. Una cadena de datos escalable y eficiente es esencial para consumir estos datos de alta velocidad, preprocesarlos por medio de filtrar información irrelevante o agregar lecturas de sensores a lo largo de intervalos de tiempo, aplicar algoritmos de análisis como detección de anomalías o modelado predictivo en el conjunto de datos preprocesados y, finalmente, visualizar los datos para proporcionar conocimiento a los funcionarios de la ciudad.
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