¿Qué es la pila de datos moderna?

Las pilas de datos heredadas tradicionales se basan en una infraestructura rígida local que puede tener problemas de escalabilidad, flexibilidad y procesamiento en tiempo real. Por el contrario, la MDS ofrece una solución modular nativa de la nube diseñada para agilizar la automatización, optimizar los costes y acelerar los conocimientos. Quizás lo más notable es que MDS potencia el análisis de autoservicio y las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en las que muchas empresas confían hoy en día.

Las plataformas de datos sirven como columna vertebral del desarrollo de software moderno, ofreciendo una red de herramientas y marcos para crear y gestionar aplicaciones de manera eficiente. Piense en la MDS como en la cadena de montaje de las operaciones digitales: cada componente desempeña un papel en el traslado fluido de los datos desde la recopilación hasta el análisis. Al automatizar y escalar los flujos de trabajo, MDS garantiza que las organizaciones puedan procesar, almacenar y utilizar los datos con precisión, impulsando una mejor toma de decisiones  e innovación.

Las funciones principales del MDS incluyen:

• Almacenamiento: consolidación de datos en almacenes de datos en la nube, data lakes o lakehouses de datos híbridos.
• Ingesta: mover datos de varias fuentes a una canalización de datos para su análisis.
• Transformación: conversión de datos sin procesar en formatos estructurados mediante procesos como limpieza, normalización y agregación.
• Inteligencia artificial (BI) y análisis: uso de herramientas de análisis para generar conocimiento, visualizar tendencias e impulsar los modelos de machine learning (ML).
• Observabilidad de los datos: monitorización, gestión y mantenimiento de los datos para garantizar la calidad, la disponibilidad y la fiabilidad.

Entre 2012 y 2016, un cambio importante en los flujos de trabajo de datos transformó el modo en que las organizaciones almacenan y procesan datos. Plataformas basadas en la nube como Snowflake, Google BigQuery y Amazon Redshift popularizaron los almacenes de datos en la nube, ofreciendo escalabilidad, potencia de cálculo y eficiencia sin precedentes.

Al mismo tiempo, las organizaciones pasaron de los flujos de trabajo tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL), en los que los datos se transformaban antes del almacenamiento, a los de extracción, carga y transformación (ELT), en los que los datos se almacenan primero y se procesan después. Este enfoque aumentó la flexibilidad e hizo que el conocimiento en tiempo real fuera más accesible mediante el uso de conectores, o extensiones, para agilizar el movimiento de datos.

Durante este período, herramientas como Fivetran y Airflow automatizaron la ingesta de datos, mientras que plataformas como Tableau, Power BI y Looker revolucionaron la BI. Invierta el flujo de datos mejorado de ETL, impulsando los conocimientos de los almacenes a los sistemas operativos, como los sistemas de relación con el cliente (CRM), lo que permite una mejor automatización, toma de decisiones y personalización. Estas innovaciones sentaron las bases para el MDS, permitiendo flujos de trabajo de datos más escalables, automatizados y flexibles. Al agilizar el movimiento y la integración de datos, las organizaciones lograron una mayor agilidad operativa.

Para comprender la importancia de la MDS, es útil compararla con la LDS:

Las principales diferencias de un vistazo

• Infraestructura: LDS se basa en servidores físicos; la MDS es nativa de la nube.
• Escalabilidad: LDS requiere escalado manual; MDS se escala dinámicamente con la demanda.
• Integración: LDS se basa en flujos de trabajo personalizados; MDS automatiza la ingesta de datos.
• Flexibilidad: LDS es monolítica; MDS es modular, lo que permite una integración perfecta de herramientas.
• Análisis: LDS admite la generación de informes por lotes; MDS ofrece  conocimientos en tiempo real y paneles de control interactivos.
• Coste: LDS implica una importante inversión inicial; MDS utiliza modelos de pago por uso.

Las LDS tradicionales se basan en una infraestructura local, lo que requiere importantes inversiones en hardware, mantenimiento y escalado manual. Se basan en flujos de trabajo ETL, lo que significa que los datos deben limpiarse y estructurarse antes del almacenamiento. Aunque son eficaces para la elaboración de informes estáticos, las LDS tienen dificultades para el procesamiento en tiempo real, la escalabilidad y la gestión de datos no estructurados, como registros de sensores, imágenes o audio.

MDS resuelve estos desafíos con un enfoque modular nativo de la nube, que permite a las organizaciones almacenar, procesar y analizar enormes cantidades de datos no estructurados de manera más eficiente. Los flujos de trabajo de ELT proporcionan una mayor flexibilidad, a menudo mediante el uso de Python para la automatización y el procesamiento de datos.

A diferencia de LDS, que requiere costosas expansiones de infraestructura, MDS ofrece escalabilidad bajo demanda y su naturaleza modular supone que las empresas pueden integrar herramientas de pila de datos sin vendor lock-in. Por último, MDS permite obtener conocimiento en tiempo real y análisis impulsado por IA y automatización, lo que hace que los datos sean más accesibles y que se puede ejecutar en toda la organización.

MDS consta de varios componentes principales, entre ellos:

• Almacenamiento de datos
• Ingesta de datos
• Transformación de datos
• BI y análisis
• Observabilidad de los datos

La capa de almacenamiento de datos sirve como base de MDS, proporcionando un entorno centralizado para gestionar datos estructurados y datos no estructurados. Las organizaciones pueden elegir entre soluciones de almacenamiento de proveedores como IBM, AWS o Microsoft en función de factores como el coste, el rendimiento y las necesidades de escalabilidad.

Tipos de almacenamiento de datos:

• Almacenes de datos: los datos estructurados de múltiples fuentes se agregan en un único almacén de datos central optimizado para análisis, IA y ML. Los proveedores incluyen Snowflake, GoogleBigQuery y Amazon Redshift.
• Data lakes: los data lakes contienen datos sin procesar, estructurados y no estructurados en varios formatos. Permiten a las organizaciones almacenar grandes cantidades de datos, a menudo a escala de petabytes y más para aplicaciones de IA, ML e investigación. Muchos data lakes se crearon inicialmente en Hadoop, pero la mayoría de las arquitecturas modernas ahora utilizan soluciones de almacenamiento de datos en la nube, como AWS S3 e IBM Cloud Object Storage (COS).
• Lakehouses de datos: un enfoque híbrido que combina la escalabilidad de data lakes con las capacidades de consulta estructurada de los almacenes de datos. En otras palabras, un archivo aparentemente ilimitado con un índice increíblemente preciso. Los lakehouses almacenan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados mientras admiten cargas de trabajo de BI, análisis y ML.

La ingesta de datos es el proceso de recopilar y mover datos de diversas fuentes a un sistema de almacenamiento centralizado para su procesamiento y análisis. La eficacia de una canalización de datos depende de lo bien que se consuma e integre el big data. Los ingenieros de datos desempeñan un papel crucial, ya que los errores en esta etapa pueden causar problemas en los modelos de IA y análisis.

Tipos de ingesta de datos:

• Procesamiento por lotes: el método de ingesta más común, el procesamiento por lotes, recopila datos en grupos (o lotes) y los envía al almacenamiento a intervalos programados. Este enfoque es  rentable e ideal cuando  no se requieren actualizaciones  en tiempo real.
• Procesamiento en tiempo real: también llamado "procesamiento de flujo", este método consume y procesa continuamente los datos a medida que se generan. Es crítico para las aplicaciones de IA, la detección del fraude y el análisis en tiempo real. Sin embargo, requiere mayores recursos computacionales.

Las herramientas de ingesta automatizada como Apache Airflow, Stitch y Fivetran ayudan a las organizaciones a mover datos entre sistemas de manera fluida, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la eficiencia de la integración de datos.

Los datos sin procesar suelen ser incoherentes o no estructurados cuando se ingieren, lo que dificulta su análisis en su formato nativo. La capa de transformación de datos garantiza que los datos estén limpios, estructurados y optimizados para tareas como análisis, informes y ML.

Tareas comunes de transformación de datos:

• Limpieza de datos: eliminación de errores, valores nulos y duplicados.
• Normalización: estandarizar los formatos  de datos para garantizar la coherencia.
• Agregación: resumen de grandes conjuntos de datos para la elaboración de informes.
• Fusión: combinación de datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos unificado.

Históricamente, la transformación de datos  seguía el flujo de trabajo de ETL. Sin embargo, con el auge de las soluciones de almacenamiento basadas en la nube, la mayoría de las organizaciones utilizan ahora procesos ELT. Las herramientas de transformación de datos como dbt y Dataform automatizan los flujos de trabajo y ayudan a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y estén listos para el análisis.

La capa de BI y análisis convierte los datos sin procesar en conocimiento práctico a través del análisis de datos, la visualización, el análisis de tendencias, las consultas de lenguaje de consulta estructurado (SQL) y la automatización impulsada por IA. Herramientas como Tableau, Power BI y Looker proporcionan paneles de control interactivos y análisis de datos en tiempo real, lo que ayuda a las organizaciones a realizar un seguimiento del rendimiento y refinar las estrategias.

Más allá de la visualización de datos, el análisis y la ciencia de datos con IA mejoran la toma de decisiones al detectar anomalías, predecir tendencias y automatizar los flujos de trabajo, todo lo que depende de prácticas sólidas de gestión de datos. Tanto si se utilizan para analizar el comportamiento de los clientes, como para hacer previsiones financieras u optimizar la cadena de suministro, las herramientas de BI garantizan que las empresas puedan utilizar los datos tanto en entornos estratégicos como operativos.

La observabilidad  de los datos  garantiza la calidad, la disponibilidad y la fiabilidad de los datos mediante la monitorización continua del estado de los datos. Esta capa ayuda a los equipos de datos a detectar canalizaciones rotas, registros faltantes o procesamiento lento antes de que afecten a los análisis.

Las herramientas de observabilidad como Monte Carlo y Datadog proporcionan conocimiento sobre los flujos de datos, lo que permite a los ingenieros diagnosticar y mejorar los flujos de trabajo en  tiempo real. Al resolver los problemas de forma proactiva, las organizaciones pueden mantener la integridad de los datos y mejorar la toma de decisiones basada en datos. Las sólidas prácticas de observabilidad respaldan un modelo de datos bien estructurado y garantizan que los stakeholders puedan confiar en los conocimientos a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Además de las cinco capas fundamentales, MDS suelen incluir otros componentes para mejorar la accesibilidad y la funcionalidad. Estos componentes pueden incluir: 

• Detección de datos: la detección de datos ayuda a las organizaciones a descubrir y evaluar las fuentes de datos ocultas o en silos, lo que garantiza que los equipos de datos puedan extraer información valiosa y ponerla a trabajar de forma eficaz.
• Gobierno de datos: establecer políticas y salvaguardas puede ayudar a garantizar la seguridad, el cumplimiento normativo y la coherencia de los datos. Al gestionar los flujos de datos y aplicar un modelo de datos estructurado, el gobierno respalda flujos de trabajo eficientes y ayuda a garantizar la monitorización del cumplimiento en tiempo real.
• Catalogación de datos: los equipos pueden utilizar metadatos para crear un inventario estructurado de activos de datos en almacenes de datos, data lakes y otros entornos de almacenamiento. Un catálogo bien mantenido respalda todo el ciclo de vida de los datos y permite a los stakeholders acceder y utilizar rápidamente la información esencial.
• ML e inteligencia artificial: algunas plataformas de datos integran ML e IA para refinar el procesamiento de datos, mejorar el modelado predictivo, automatizar el conocimiento y mejorar la detección de anomalías. Los modelos ML también optimizan los flujos de trabajo al identificar las ineficiencias y sugerir mejoras en tiempo real para los equipos de datos.

Las empresas pueden implementar sus propias MDS para mejorar la personalización con IA, el conocimiento sobre los clientes, la logística y la detección del fraude.

Las empresas que se basan en la toma de decisiones en tiempo real, la automatización y los conocimientos impulsados por IA utilizan MDS para mejorar la accesibilidad a los datos y agilizar las operaciones. Los sectores como la tecnología, las finanzas, la sanidad, el comercio electrónico y la logística  suelen utilizar MDS para integrar fuentes de datos a gran escala, mejorar las capacidades de análisis y apoyar una toma de decisiones y una orquestación más eficientes.

Sin embargo, en un mundo en el que los datos informan casi todos los aspectos de las operaciones, la verdadera pregunta no es qué sectores se benefician de MDS, sino cómo puede ayudar a las organizaciones a aumentar la eficiencia y la adaptabilidad. A medida que la adopción de la IA, las herramientas de código abierto y el procesamiento de datos en tiempo real continúan evolucionando, MDS se está convirtiendo en un enfoque más común para que las organizaciones modernicen su arquitectura de datos.