Una plataforma de datos es una solución tecnológica que permite la recopilación, el almacenamiento, la limpieza, la transformación, el análisis y el gobierno de los datos. Las plataformas de datos pueden incluir componentes de hardware y software. Facilitan a las organizaciones el uso de sus datos para mejorar la toma de decisiones y las operaciones.
Hoy en día, muchas organizaciones confían en canalizaciones de datos complejas para respaldar el análisis de datos, la ciencia de datos y las decisiones basadas en datos. Una plataforma de datos moderna proporciona las herramientas que las organizaciones necesitan para proteger la calidad de los datos y desbloquear el valor de sus datos.
En concreto, las plataformas de datos pueden ayudar a sacar a la luz información procesable, reducir los silos de datos, permitir análisis de autoservicio, agilizar la automatización y potenciar aplicaciones de inteligencia artificial (IA).
Una plataforma de datos, también denominada "pila de datos", se compone de cinco capas fundacionales: almacenamiento y procesamiento de datos, ingesta de datos, transformación de datos, inteligencia empresarial (BI) y análisis y observabilidad de datos.
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Las plataformas de datos se pueden crear y configurar para que sirvan a funciones empresariales específicas. Algunos de los tipos más comunes de plataformas de datos incluyen:
Las plataformas de datos empresariales se desarrollaron en un principio para servir como repositorios centrales para hacer que los datos sean más accesibles en toda la organización. Estas plataformas suelen alojar datos en las instalaciones, en bases de datos operativas o almacenes de datos. A menudo gestionaban datos estructurados de clientes, financieros y de la cadena de suministro.
Las plataformas de datos modernas de hoy en día amplían las capacidades de las plataformas de datos empresariales tradicionales para garantizar que los datos sean precisos y oportunos, reducir los silos de datos y permitir el autoservicio. Las plataformas de datos modernas a menudo se basan en un conjunto nativo de la nube de software, que admite una mayor flexibilidad y rentabilidad.
Los dos principios fundamentales que rigen las plataformas de datos empresariales son:
Una plataforma de big data está diseñada para recopilar, procesar y almacenar grandes volúmenes de datos, a menudo en tiempo real. Dados los enormes volúmenes de datos que gestionan, las plataformas de big data suelen utilizar computación distribuida, con los datos repartidos entre muchos servidores.
Otros tipos de plataformas de datos también pueden gestionar grandes volúmenes de datos, pero una plataforma de big data está especialmente diseñada para procesar esos datos a altas velocidades. Un BDP de nivel empresarial es capaz de ejecutar consultas complejas en conjuntos de datos masivos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Los usos típicos de BDP incluyen análisis de big data, detección del fraude, análisis predictivo y sistemas de recomendación.
Las plataformas de big data suelen estar disponibles como productos de software como servicio (SaaS), como parte de una oferta de datos como servicio (DaaS) o en un conjunto de cloud computing.
Como su nombre indica, la característica definitoria de una plataforma de datos en la nube es que está basada en la nube, lo que puede proporcionar múltiples beneficios:
Una plataforma de datos de clientes recopila y unifica datos de clientes de múltiples fuentes para crear una visión única, coherente y completa de cada cliente.
La entrada para el CDP puede proceder de la gestión de la relación con el cliente (CRM) de una organización, la actividad en las redes sociales, los puntos de contacto con la organización, los sistemas transaccionales o el análisis del sitio web.
Una visión unificada y de 360 grados de los clientes puede dar a una organización una mayor conocimiento de su comportamiento y preferencias, lo que permite un marketing más específico, mejores experiencias de usuario y nuevas oportunidades de ingresos.
Las plataformas de datos pueden tener todas las formas y tamaños, en función de las necesidades de la organización. Una plataforma típica incluye al menos estas cinco capas:
La primera capa de muchas plataformas de datos es la capa de almacenamiento de datos. El tipo de almacenamiento de datos utilizado depende de las necesidades de la organización y puede incluir tanto el almacenamiento local como en la nube. Los almacenes de datos más comunes incluyen:
Almacenes de datos
Un almacén de datos, o almacén de datos empresariales (EDW), agrega datos de diferentes fuentes en un almacén de datos único, central y coherente para respaldar el análisis de datos, la minería de datos, la IA y el machine learning. Los almacenes de datos se utilizan con mayor frecuencia para gestionar datos estructurados con casos de uso analíticos claramente definidos.
Data lakes
Un data lake es un entorno de almacenamiento de menor coste, que normalmente alberga petabytes de datos sin procesar. Un data lake puede almacenar datos estructurados y datos no estructurados en varios formatos, lo que permite a los investigadores trabajar más fácilmente con una amplia gama de datos.
Los data lakes a menudo se creaban originalmente en el ecosistema Hadoop, un proyecto de código abierto basado en NoSQL. A partir de 2015, muchos data lakes empezaron a trasladarse a la nube. Una arquitectura típica de data lake ahora podría almacenar datos en una plataforma de almacenamiento de objetos, como Amazon S3 de Amazon Web Services (AWS) y utilizar una herramienta como Spark para procesar los datos.
Lakehouses de datos
Un lakehouse de datos combina las capacidades de los almacenes de datos y los data lakes en una única solución de gestión de datos.
Aunque los almacenes de datos ofrecen un mejor rendimiento que los data lakes, suelen ser más costosos y tienen una capacidad de escalar limitada. Los data lakes optimizan los costes de almacenamiento, pero carecen de la estructura necesaria para realizar análisis útiles.
Un lakehouse de datos está diseñado para hacer frente a estos retos mediante el uso de almacenamiento de objetos en la nube para almacenar una gama más amplia de tipos de datos, es decir, datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. Una arquitectura de lakehouse de datos combina este almacenamiento con herramientas para respaldar los esfuerzos de análisis avanzados, como la inteligencia empresarial y el machine learning.
El proceso de recopilar datos de varias fuentes y trasladarlos a un sistema de almacenamiento se denomina ingesta de datos. Una vez ingeridos, los datos pueden utilizarse para fines de mantenimiento de registros o para su posterior procesamiento y análisis.
La eficacia de la infraestructura de datos de una organización depende en gran medida de la forma en que se ingieran e integren los datos. Si hay problemas durante la ingestión, como conjuntos de datos faltantes o anticuados, cada paso de los flujos de trabajo analíticos posteriores podría verse afectado.
La ingesta puede utilizar diferentes modelos de proceso de datos, en función de las necesidades de una organización y su arquitectura de datos global.
La tercera capa, transformación de datos, se centra en cambiar la estructura y el formato de los datos para que puedan utilizarse para análisis y otros proyectos. Por ejemplo, los datos no estructurados se pueden convertir a un formato SQL para facilitar la búsqueda. Los datos se pueden transformar antes o después de llegar al destino de almacenamiento.
Hasta hace poco, la mayoría de los modelos de ingesta de datos utilizaban un procedimiento de extracción, transformación y carga (ETL) para tomar los datos de su lugar de origen, reformatearlos y transportarlos a su lugar de destino. Esto tiene sentido cuando las empresas utilizan sistemas de análisis internos. Hacer el trabajo de preparación antes de entregar los datos a su destino puede ayudar a reducir los costes. Las organizaciones que todavía utilizan almacenes de datos locales suelen utilizar un proceso ETL.
Sin embargo, hoy en día muchas organizaciones prefieren los almacenes de datos basados en la nube, como IBM Db2 Warehouse, Microsoft Azure, Snowflake o BigQuery de Google Cloud. La escalabilidad en la nube permite a las organizaciones utilizar un modelo de extracción, carga y transformación (ELT), que omite las transformaciones de precarga para enviar datos sin procesar directamente al almacén de datos más rápidamente. Luego, los datos se transforman según sea necesario después de llegar, generalmente cuando se ejecuta una consulta.
La cuarta capa de la plataforma de datos incluye herramientas de inteligencia empresarial (BI) y análisis que permiten a los usuarios aprovechar los datos para análisis empresarial y análisis de big data. Por ejemplo, las herramientas de BI y análisis pueden permitir a los usuarios consultar datos, transformarlos en visualizaciones o manipularlos de otro modo.
Para muchos departamentos de una organización, esta capa es la cara de la plataforma de datos, donde los usuarios interactúan directamente con los datos.
Los investigadores y los científicos de datos pueden trabajar con los datos para obtener inteligencia y conocimientos que se pueden ejecutar. Los departamentos de marketing podrían utilizar herramientas de BI y análisis para obtener más información sobre sus clientes y encontrar iniciativas valiosas. Los equipos de cadena de suministro podrían utilizar las conocimientos del análisis de datos para agilizar los procesos o encontrar proveedores superiores.
El uso de esta capa es la principal razón por la que las organizaciones recopilan datos en primer lugar.
La observabilidad de los datos es la práctica de monitorizar, gestionar y mantener los datos para promover la calidad de los datos, la disponibilidad y la fiabilidad de los datos. La observabilidad de los datos abarca varias actividades y tecnologías, como el seguimiento, la información de registro, las alertas y la detección de anomalías.
Estas actividades, cuando se combinan y se visualizan en un panel de control, permiten a los usuarios identificar y resolver las dificultades de los datos casi en tiempo real. Por ejemplo, la capa de observabilidad ayuda a los equipos de ingeniería de datos a responder a preguntas específicas sobre lo que ocurre entre bastidores en los sistemas distribuidos. Puede mostrar cómo fluyen los datos por el sistema, dónde se mueven con lentitud y qué es lo que no funciona.
Las herramientas de observabilidad también pueden alertar a los gestores, los equipos de datos y otras partes interesadas sobre posibles problemas para que puedan abordarlos de forma proactiva.
Además de esas cinco capas fundacionales, otras capas que son comunes en una pila de datos moderna incluyen:
Los datos inaccesibles son datos inútiles. La detección de datos ayuda a garantizar que los datos no queden fuera de la vista. En concreto, el descubrimiento de datos consiste en recopilar, evaluar y explorar datos procedentes de fuentes dispares, con el objetivo de reunir datos de fuentes aisladas o desconocidas hasta entonces para su análisis.
Las plataformas de datos modernas a menudo enfatizan el gobierno del dato y la seguridad de datos para proteger la información confidencial, impulsar el cumplimiento normativo, facilitar el acceso y administrar la calidad de los datos. Las herramientas que soportan esta capa incluyen controles de acceso, cifrado, auditoría y seguimiento del linaje de datos.
Los catálogos de datos utilizan metadatos (datos que describen o resumen datos) para crear un inventario informativo y de búsqueda de todos los activos de datos de una organización. Por ejemplo, un catálogo de datos puede ayudar a las personas a localizar más rápidamente datos no estructurados, incluidos documentos, imágenes, audio, vídeo y visualizaciones de datos.
Algunas plataformas de datos de nivel empresarial incorporan capacidades de machine learning y IA para ayudar a los usuarios a extraer conocimientos valiosos de los datos. Por ejemplo, las plataformas pueden incluir algoritmos de análisis predictivo, modelos de machine learning para la detección de anomalías y conocimiento automatizado impulsado por herramientas de IA generativa.
Una plataforma de datos sólida puede ayudar a una organización a obtener más valor de sus datos al permitir un mayor control sobre los datos por parte del personal técnico y un autoservicio más rápido para los usuarios cotidianos.
Las plataformas de datos pueden ayudar a eliminar los silos de datos, una de las mayores barreras para la usabilidad de los datos. Los distintos departamentos (como RR. HH., producción y cadena de suministro) podrían mantener almacenes de datos separados en entornos distintos, lo que crearía incoherencias y superposiciones. Cuando los datos se unifican en una plataforma de datos, se crea una única fuente fiable para toda la organización.
Los análisis y las decisiones empresariales pueden mejorarse eliminando los silos y mejorando la integración de datos. De este modo, las plataformas de datos son componentes clave de un tejido de datos sólido, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a obtener una visión más cohesiva de los datos de la organización. Esta visión cohesiva puede ayudar a las organizaciones a establecer nuevas conexiones entre los datos y aprovechar el big data para la minería de datos y el análisis predictivo.
Una plataforma de datos también puede permitir a una organización estudiar procesos de datos de extremo a extremo y encontrar nuevas eficiencias. Una plataforma de datos de nivel empresarial también puede acelerar el acceso a la información, lo que puede aumentar la eficiencia tanto en la toma de decisiones internas como en los esfuerzos de cara al cliente.
Por último, una plataforma de datos bien gestionada puede ofrecer un almacenamiento de datos diversificado y redundante, lo que mejora la resiliencia de la organización frente a ciberataques o desastres naturales.
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