Una plataforma de datos es una solución de Tecnología que permite recopilar, almacenamiento, limpiar, Transformación, analizar y gobernar los datos. Las plataformas de datos pueden incluir componentes tanto de hardware como de 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 pipelines de datos complejos para respaldar los analytics 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 salvaguardar la calidad de los datos y desbloquear el valor de sus datos.
En concreto, las plataformas de datos pueden ayudar a generar insights aplicables en la práctica, reducir los silos de datos, permitir analytics de autoservicio, optimizar la automatización y potenciar las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) .
Una plataforma de datos, también denominada "pila de datos", se compone de cinco capas fundacionales: almacenamiento de datos y procesamiento, ingesta de datos, transformación de datos, business intelligence (BI) y analytics y observabilidad de los datos.
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Se pueden construir y configurar plataformas de datos para cumplir funciones comerciales específicas. Algunos de los tipos más comunes de plataformas de datos incluyen:
Las plataformas de datos Enterprise se desarrollaron originalmente para servir como repositorios centrales para hacer que los datos sean más accesibles en toda la organización. Estas plataformas suelen alojar datos on premises, en bases de datos operativas o almacenes de datos. A menudo manejaban 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 una suite de software nativo de la nube, 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 manejan, las plataformas de big data a menudo utilizan computación distribuida, con los datos distribuidos en 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 contra conjuntos de datos masivos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Los usos típicos de BDP incluyen análisis de big data, detección de fraude, análisis predictivos 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 una suite de computación en la nube.
Como su nombre lo indica, la característica definitoria de una plataforma de datos cloud es que está basada en la cloud, lo que puede proporcionar múltiples beneficios:
Una plataforma de datos del cliente recopila y unifica datos de clientes de múltiples fuentes para crear una vista única, coherente y completa de cada cliente.
Las entradas para el CDP pueden proceder del sistema de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) de una organización, la actividad en las redes sociales, los puntos de contacto con la organización, los sistemas transaccionales o los analytics de sitios web.
Una visión unificada de 360 grados de los clientes puede dar a una organización una mayor visión 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 ser de todo tipo y tamaño, en función de las necesidades de la organización. Una plataforma típica incluye al menos estas cinco capas:
La primera capa en 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 almacenamiento de datos on premises y almacenamiento en la nube. Los almacenes de datos 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 de analytics claramente definidos.
Data lakes
Un data lake es un entorno de almacenamiento de menor costo, que normalmente alberga petabytes de datos sin procesar. Un lago de datos puede almacenar datos estructurados y no estructurados en varios formatos, lo que permite a los investigadores trabajar más fácilmente con una amplia gama de datos.
Los lagos de datos a menudo se creaban originalmente en el ecosistema Hadoop, un proyecto de código abierto basado en NoSQL. A partir de 2015, muchos lagos de datos comenzaron a trasladarse a cloud. Una arquitectura típica de lago de datos ahora podría almacenar datos en una plataforma de object storage como Amazon S3 de Amazon Web Services (AWS) y utilizar una herramienta como Spark para procesar los datos.
Lakehouses de datos
Un data lakehouse combina las capacidades de los almacenes de datos y los lagos de datos en una única solución de gestión de datos.
Si bien los almacenes de datos ofrecen un mejor rendimiento que los lagos de datos, a menudo son más costosos y limitados en su capacidad a escala. Los lagos de datos se optimizan para los costos de almacenamiento, pero carecen de la estructura para analytics útiles.
Un lago de datos está diseñado para hacer frente a estos retos mediante el uso de cloud object storage para almacenar una gama más amplia de tipos de datos, es decir, datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. Una arquitectura de lago de datos combina este almacenamiento con herramientas para respaldar los esfuerzos analíticos avanzados, como la business intelligence y el machine learning.
El proceso de recopilar datos de varias fuentes y mover los datos a un sistema de almacenamiento se denomina ingesta de datos. Cuando se ingieren, los datos se pueden emplear con 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 qué tan bien se ingieren e integran los datos. Si hay problemas durante la ingesta, como conjuntos de datos faltantes o desactualizados, cada paso de los flujos de trabajo analíticos posteriores podría verse afectado.
La ingesta puede utilizar diferentes modelos de procesamiento de datos, según las necesidades de una organización y su arquitectura de datos general.
La tercera capa, la transformación de datos, se ocupa de cambiar la estructura y el formato de los datos para que sean utilizables para analytics de datos 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 ingestión de datos empleaban un procedimiento de extracción, transformación y carga (ETL ) para tomar los datos de su fuente, reformatearlos y transportarlos a su destino. Esto tiene sentido cuando las compañías emplean sistemas analytics internos. Hacer el trabajo previo antes de entregar los datos a su destino puede ayudar a reducir costos. Las organizaciones que aún emplean almacenes de datos on premises suelen emplear 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 emplear 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. A continuación, los datos se transforman según sea necesario luego de llegar, normalmente al ejecutar una consulta.
La cuarta capa de plataforma de datos incluye herramientas de business intelligence (BI) y analytics que permiten a los usuarios aprovechar los datos para los esfuerzos de análisis de negocios y análisis de big data. Por ejemplo, las herramientas de BI y analytics podrían permitir a los usuarios consultar datos, transformarlos en visualizaciones o manipularlos de otra manera.
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 científicos de datos pueden trabajar con datos para obtener inteligencia e insights procesables. Los departamentos de marketing pueden usar herramientas de BI y analytics para aprender más sobre sus clientes y encontrar iniciativas valiosas. Los equipos de la cadena de suministro pueden utilizar insights de analytics de datos para optimizar 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 monitorear, gestionar y mantener los datos para promover la calidad, disponibilidad y confiabilidad de los datos. La observabilidad de los datos abarca varias actividades y tecnologías, como el seguimiento, el registro, las alertas y la detección de anomalías.
Estas actividades, cuando se combinan y se ven en un panel de control, permiten a los usuarios identificar y resolver las dificultades de datos casi en tiempo real. Por ejemplo, la capa de observabilidad ayuda a los equipos de ingeniería de datos a responder preguntas específicas sobre lo que ocurre detrás de escena en los sistemas distribuidos. Puede mostrar cómo los datos fluyen a través del sistema, dónde los datos se mueven lentamente y qué se rompe.
Las herramientas de observabilidad también pueden alertar a los gerentes, equipos de datos y otros stakeholders sobre posibles problemas para que puedan abordarlos de manera proactiva.
Además de estas cinco capas fundamentales, existen otras capas comunes en una pila de datos moderna:
Los datos inaccesibles son datos inútiles. El descubrimiento de datos ayuda a garantizar que los datos no queden fuera de la vista. Específicamente, el descubrimiento de datos es sobre recopilar, evaluar y explorar datos de fuentes dispares, con el objetivo de reunir datos de fuentes aisladas o previamente desconocidas para su análisis.
Las plataformas de datos modernas suelen hacer hincapié en la gobernanza y la seguridad de los datos para proteger la información confidencial, impulsar el cumplimiento normativo, facilitar el acceso y gestionar la calidad de los datos. Las herramientas que respaldan esta capa incluyen controles de acceso, cifrado, auditoría y seguimiento del linaje de los 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, video y visualizaciones de datos.
Algunas plataformas de datos de nivel empresarial incorporan capacidades de machine learning y AI para ayudar a los usuarios a extraer insight valioso de los datos. Por ejemplo, las plataformas pueden presentar algoritmos de análisis predictivos, modelos de machine learning para la detección de anomalías e insights automatizados impulsados por herramientas de generativa AI.
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 departamentos separados, como RR. HH., producción y cadena de suministro, pueden mantener almacenes de datos separados en entornos separados, creando inconsistencias y superposiciones. Cuando los datos se unifican en una plataforma de datos, se crea una única fuente de verdad (SSoT) para toda la organización.
Los analytics y las decisiones empresariales se pueden mejorar mediante la eliminación de silos y una mejor Integración de datos. De esta manera, 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 que una organización estudie los procesos de datos end-to-end y encuentre nuevas eficiencias. Una plataforma de datos de nivel empresarial también puede acelerar el acceso a la información, lo que puede aumentar la eficiencia tanto para la toma de decisiones internas como para los esfuerzos orientados al cliente.
Por último, una plataforma de datos bien gestionada puede ofrecer un almacenamiento de datos diversificado y redundante, mejorando la resiliencia de la organización frente a ciberataques o desastres naturales.
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