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 según requisitos específicos (por ejemplo, agregando valores o convirtiendo formatos) y, a continuación, carga el resultado transformado en otro sistema, como un almacén o una base de datos, para su posterior análisis. Los procesos ETL permiten a las empresas almacenar sus registros históricos de manera organizada, al tiempo que los hacen fácilmente accesibles para futuros insights.
2. Almacenamiento de datos y analytics
Para respaldar una toma de decisiones eficaz dentro de una organización, se deben almacenar grandes volúmenes de información histórica y transaccional en tiempo real en almacenes de datos. Estos repositorios sirven como centros neurálgicos donde los analistas pueden consultar rápidamente grandes cantidades de información agregada sin afectar el rendimiento de los sistemas operativos. Los pipelines de datos son responsables de Ingesta, limpiar y transformar datos de diversas fuentes en estos almacenes, manteniendo la calidad de 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 fundamental en la automatización de estas tareas, ya que permiten a los profesionales de machine learning centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de en el procesamiento de información sin procesar.
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 ingiere para sistemas de machine learning, como el filtrado colaborativo o el filtrado basado en el 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 sentimientos 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 tweets o publicaciones que mencionen las palabras clave objetivo (por ejemplo, nombres de marca), preprocesar el texto (eliminar palabras vacías, derivación), realizar una clasificación de sentimientos utilizando modelos de procesamiento de lenguaje natural como LSTM o BERT, y luego agregar los resultados en insights procesables para los responsables de la toma de decisiones.
6. Detección de fraude en transacciones financieras
Los bancos y las instituciones financieras suelen recurrir a sistemas de analytics avanzados que se basan en complejos flujos de datos para detectar actividades fraudulentas en los conjuntos de datos transaccionales. Estos pipelines suelen implicar la ingestión 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 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. Procesamiento de datos del 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 monitorean los patrones de tráfico, los niveles de calidad del aire y las tasas de consumo de energía en toda la ciudad. Un pipeline de datos escalable y eficiente es esencial para la ingestión de estos datos de transmisión de alta velocidad, y los preprocesa filtrando la información irrelevante o agregando las lecturas de los sensores en intervalos de tiempo, aplicando algoritmos de analytics como la detección de anomalías o el modelado predictivo al conjunto de datos preprocesados y, por último, visualizando los datos para proporcionar insight a los funcionarios municipales.
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