¿Qué es la optimización de datos?

La optimización de datos es el proceso de mejorar la organización y la calidad de los conjuntos de datos para garantizar un almacenamiento, un procesamiento y un análisis eficientes de los datos 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 datos, además de estrategias para optimizar las consultas. Al optimizar con éxito los datos, las organizaciones pueden experimentar una toma de decisiones más informada, establecer operaciones comerciales más rentables y respaldar iniciativas escalables de inteligencia artificial (IA).

A medida que las compañías se centran cada vez más en optimizar sus patrimonios de datos, muchas están desplegando soluciones impulsadas por IA para mejorar los procesos de optimización de datos. Estas soluciones incluyen herramientas de limpieza de datos impulsadas por IA, software de gobernanza 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 analytics confiables y una mejor toma de decisiones, adquiere una urgencia adicional en el panorama de datos moderno. Las razones son tres: volumen de datos, complejidad y presión competitiva relacionada con la IA.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a volúmenes de datos con órdenes de magnitud mayores de lo que estuvo disponible durante la mayor parte de la historia humana: un estudio global de 2024 de organizaciones de diferentes tamaños encontró que casi dos tercios gestionaban al menos un petabyte de datos.¹

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

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

Pero la mayoría de las empresas aún no tienen datos listos preparados para IA: según una encuesta de 2024 del IBM Institute for Business Value, 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 generativa.²

La obtención de valor de conjuntos de datos masivos y complejos y, al mismo tiempo, garantizar la preparación para la IA requiere las herramientas, la infraestructura y las estrategias de administración de datos adecuadas. Sin embargo, las empresas generalmente no pueden permitirse recursos informáticos y de almacenamiento infinitos. Deben equilibrar los esfuerzos para desbloquear valor con medidas diseñadas para maximizar la eficiencia y el retorno 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. Existen diversas técnicas de optimización de datos que ayudan a las empresas a mejorar la calidad y la accesibilidad de sus datos, al 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, la transformación de datos y el uso de datos.

La optimización del almacenamiento de datos incluye la reducción del espacio de almacenamiento necesario para las tablas y los índices de datos. También abarca estrategias para utilizar diferentes opciones de almacenamiento para distribuir los datos de manera más eficiente y rentable.

• Reducción del espacio de almacenamiento: Un método habitual para reducir los costos 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 de almacenamiento por niveles: en el almacenamiento por niveles, los datos se agrupan según los requisitos de acceso. Las opciones de almacenamiento de datos más costosas, que generalmente permiten una recuperación más rápida, están reservadas para los datos “calientes” a los que se accede con frecuencia. Mientras tanto, los datos “fríos” (datos que se usan con menos frecuencia) residen en entornos de almacenamiento de información que son menos costosos y requieren más tiempo para el acceso a los datos.

• Elección de la arquitectura de almacenamiento de datos: además de utilizar niveles de almacenamiento, las organizaciones también pueden optar por uno o varios métodos de almacenamiento para optimizar la velocidad, el ahorro de costos 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 fortalezas e inconvenientes.

La calidad de los datos mejora notablemente cuando los procesos de transformación de datos y limpieza de datos se llevan a cabo con éxito.

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 de datos o depuración de datos, es la identificación y corrección de errores e inconsistencias en los conjuntos de datos.

Las técnicas clave de limpieza de datos incluyen:

• Estandarización: cuando los datos se presentan en diferentes estructuras y formatos dentro de un mismo conjunto de datos, las inconsistencias 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 que se generan por problemas de integración de datos, errores de introducción manual o fallos del sistema). Además de mejorar la calidad de los datos, la deduplicación de datos también puede reducir los costos y el uso de recursos, ya que se dedica menos capacidad de procesamiento y almacenamiento a los registros duplicados.

• Abordar los valores faltantes: los valores faltantes también pueden distorsionar el análisis de datos. Las tácticas desplegadas 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 de negocio y verificaciones de validación de datos, incluidas verificaciones de uniformidad, tipo de datos, formato, rango y singularidad.

Para hacer frente a la baja calidad de los datos en el entrenamiento de modelos de IA, los investigadores suelen recurrir a medidas adicionales destinadas a mejorar la calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento, entre las que se incluyen el aumento de datos y la generación de datos sintéticos.

La gestión de metadatos consiste en 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, regulatorias e internas.

• Metadatos de preservación: garantiza la usabilidad y accesibilidad a largo plazo de los datos. Este tipo de metadatos ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos de conservación de datos ampliados, especialmente en industrias en las que los registros deben permanecer accesibles para cumplir con la normativa.

La optimización de consultas acelera la ejecución de consultas (la recuperación y manipulación de datos) en bases de datos SQL y NoSQL a la vez que minimiza el uso de recursos como memoria y CPU. Aunque las técnicas de optimización de consultas varían según el 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.

• Adición de un índice: los índices pueden ordenar previamente la información para impulsar búsquedas más inteligentes.

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

• Partición: durante el diseño de la base de datos, esta se puede dividir en segmentos más pequeños para realizar consultas más rápidas y específicas.

Elegir el motor de consultas adecuado para el propósito también puede ser un componente clave de la optimización de consultas, ya que los diferentes motores pueden ser más adecuados para diferentes 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 desplegadas para la optimización de datos incluyen el procesamiento paralelo (desglosar las tareas de procesamiento de datos en partes más pequeñas para que se realicen simultáneamente en múltiples procesadores); control de acceso basado en reglas o RBAC (que limita el acceso a datos confidenciales, lo que ayuda a prevenir la pérdida accidental de datos y las  filtraciones intencionales de datos); 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 puede verse como una práctica complementaria. En última instancia, lo que importa es que la optimización de datos permita una gestión de datos más eficaz al mejorar la calidad y accesibilidad de los datos que se gestionan.

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

Por ejemplo, el programa de gobernanza de datos de una organización puede establecer métricas de calidad de 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, por lo general con componentes impulsados por IA que reducen los procesos manuales y soportan la eficiencia operativa.

Las herramientas impulsadas por IA de limpieza de datos pueden identificar automáticamente patrones, anomalías e inconsistencias 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 confiabilidad. Los modelos de IA pueden automatizar la creación y la aplicación de reglas de limpieza de datos al aprender de las correcciones históricas y el feedback de los usuarios.

Las herramientas de observabilidad de los datos permiten monitoreo automatizado, alertas de triaje, análisis de causa principal, linaje de datos y seguimiento de acuerdo de nivel de servicio (SLA), lo que ayuda a los profesionales a comprender la calidad de los datos de extremo a extremo. Estas herramientas permiten a los equipos detectar problemas como valores faltantes, registros duplicados o formatos inconsistentes en una etapa temprana, antes de que afecten a las dependencias posteriores, lo que agiliza la identificación y la resolución de problemas.

Las herramientas de gobernanza de datos ayudan a las empresas a aplicar las políticas establecidas a través de programas de gobernanza de datos, incluidas las políticas que respaldan la optimización de datos. Las capacidades comunes de las soluciones de gobernanza de datos incluyen el descubrimiento y la clasificación de datos, la aplicación de reglas de protección de datos y controles de acceso basados en roles, y características para soportar requerimientos de cumplimiento de normas y privacidad de datos.

Las soluciones de nube híbrida ofrecen un enfoque de “mezcla y coincidencia” para el almacenamiento de datos, con plataformas de nube pública, entornos de nube privada e infraestructura on premises disponible para ayudar a las organizaciones a almacenar datos de manera flexible, escalable y rentable.

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

Un lakehouse de datos es una plataforma de datos que combina el almacenamiento flexible de datos de los lagos de datos con las capacidades de analytics de alto rendimiento de los almacenes de datos. Los lagos de datos utilizan el almacenamiento de objetos en la nube para un almacenamiento rápido y de bajo costo en una amplia gama de tipos de datos.

Además, su arquitectura híbrida elimina la necesidad de mantener múltiples sistemas de almacenamiento de datos, lo que los hace menos costosos de operar. Las características de las soluciones líderes incluyen múltiples motores de consulta para una ejecución eficiente de consultas y capacidades integradas para gobernanza de datos, limpieza de datos y observabilidad.

Las estrategias y herramientas de optimización de datos pueden mejorar la eficiencia y el rendimiento en una variedad de campos e industrias.

• Redes del Internet de las cosas (IoT): la compresión de las enormes cantidades de datos recopilados por los sensores en las redes IoT puede permitir un almacenamiento en la nube más eficiente.⁵

• Gestión de relaciones con los clientes (CRM): la limpieza y deduplicación de datos en los sistemas CRM pueden ayudar a mejorar la gestión de prospectos, el pronóstico 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 tiempo que acelera la velocidad del entrenamiento.⁶

• 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 vivo.⁷