La pila de datos moderna (MDS) se refiere a las herramientas y tecnologías integradas y basadas en la nube que permiten la recopilación, la ingestión, el almacenamiento, la limpieza, la transformación, el análisis y la gobernanza de los datos. Como su nombre lo indica, una pila de datos o “plataforma de datos”, reúne las herramientas necesarias para que las organizaciones mantengan la calidad de los datos y desbloqueen el valor de su información.
Las pilas de datos heredadas tradicionales se basan en una infraestructura rígida on-premises 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 costos y acelerar los insights. Quizás lo más notable es que la MDS potencia los analytics de autoservicio y las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en las que muchas empresas confían hoy en día.
Las plataformas de datos sirven como la columna vertebral del desarrollo de software moderno, ofreciendo una red de herramientas y marcos para crear y administrar aplicaciones de manera eficiente. Piense en la MDS como en la cadena de ensamblaje de las operaciones digitales: cada componente desempeña un papel en el traslado de manera perfecta de los datos desde la recopilación hasta el análisis. Al automatizar y escalar los flujos de trabajo, la MDS garantiza que las organizaciones puedan procesar, almacenar y usar datos con precisión, impulsando una mejor toma de decisiones e innovación.
Las funciones principales del MDS incluyen:
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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), donde los datos se transformaban antes del almacenamiento, a la extracción, carga, transformación (ELT), donde los datos se almacenan primero y se procesan después. Este enfoque aumentó la flexibilidad e hizo más accesibles los insights en tiempo real mediante el uso de conectores, o extensiones, para agilizar el movimiento de datos.
Durante este periodo, 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 insights 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 la 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:
Diferencias clave de un vistazo
Las LDS tradicionales se basan en una infraestructura on-premises, 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 estructurados y 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 (dependencia de proveedores). Por último, MDS permite obtener insights en tiempo real y analytics impulsados por IA y automatización, lo que hace que los datos sean más accesibles y aplicables en la práctica en toda la organización.
La MDS consta de varios componentes principales, que incluyen:
La capa de almacenamiento de datos sirve como base de la MDS, proporcionando un entorno centralizado para gestionar datos estructurados y no estructurados. Las organizaciones pueden elegir entre soluciones de almacenamiento de proveedores como IBM, AWS o Microsoft en función de factores como el costo, el rendimiento y las necesidades de escalabilidad.
Tipos de almacenamiento de datos:
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 analytics.
Tipos de ingesta de datos:
Las herramientas de ingesta automatizada, como Apache Airflow, Stitch y Fivetran, ayudan a las organizaciones a mover perfectamente datos entre sistemas, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la eficiencia de la integración de datos.
Los datos sin procesar suelen ser inconsistentes 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 analytics y aprendizaje automático (ML).
Tareas habituales de transformación de datos:
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 los analytics.
La capa de BI y analytics convierte los datos sin procesar en insights aplicables en la práctica a través de los analytics 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 analytics impulsado por IA y la ciencia de datos mejoran la toma de decisiones al detectar anomalías, predecir tendencias y automatizar flujos de trabajo, todo lo cual depende de prácticas sólidas de gestión de datos. Ya sea que se utilicen para el análisis del comportamiento del cliente, el forecasting o la cadena de suministro, las herramientas de BI garantizan que las empresas puedan utilizar los datos tanto para entornos estratégicos como operativos.
La observabilidad de los datos garantiza la calidad, la disponibilidad y la fiabilidad de los datos mediante el monitoreo continuo 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 analytics.
Las herramientas de observabilidad como Monte Carlo y Datadog brindan insights sobre los flujos de datos, lo que permite a los ingenieros diagnosticar y mejorar los flujos de trabajo en tiempo real. Al resolver problemas de forma proactiva, las organizaciones pueden mantener la integridad de los datos y mejorar la toma de decisiones basada en datos. Las prácticas de observabilidad sólidas respaldan un modelo de datos bien estructurado y garantizan que los stakeholders puedan confiar en las perspectivas a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Más allá de las cinco capas fundamentales, los MDS a menudo incluyen otros componentes para mejorar la accesibilidad y la funcionalidad. Estos componentes pueden incluir:
Las empresas pueden desplegar sus propias MDS para mejorar la personalización impulsada por IA, los insights sobre los clientes, la logística y la detección de fraude.
La MDS permite a las empresas ofrecer personalización de IA basada en datos . Esta personalización puede ayudar a optimizar las experiencias de los usuarios en áreas como el comercio electrónico, las plataformas de transmisión y las aplicaciones de software como servicio (SaaS). Con Apache Spark para el procesamiento en tiempo real y Databricks para analytics escalables, los científicos de datos pueden analizar las preferencias y el compromiso de los clientes para mejorar los motores de recomendación y las redes de entrega de contenido.
Las empresas utilizan herramientas de analytics MDS y SaaS para rastrear el comportamiento de los clientes y refinar las estrategias de marketing. Plataformas en la nube como Snowflake y Looker generan paneles de control en tiempo real para categorías como patrones de compra y optimización de precios, todo lo cual puede ayudar a las empresas a aumentar las tasas de conversión y retención.
Al integrar Fivetran para la ingesta de datos y dbt para la transformación, las empresas pueden monitorear el inventario en tiempo real y predecir interrupciones. Esta integración puede conducir a un cumplimiento más rápido, costos reducidos y una mejor planificación de la demanda en industrias como la venta minorista, la fabricación y el transporte.
Las instituciones financieras y las plataformas de comercio electrónico utilizan MDS para detectar fraudes y prevenir filtraciones de datos. Mediante el uso de aprendizaje automático (ML) modelos, interfaz de programación de aplicaciones (API) y servicios como Amazon Redshift, las organizaciones pueden identificar transacciones sospechosas y automatizar la detección de fraude.
Las compañías que dependen de la toma de decisiones en tiempo real, la Automatización y los insights impulsados por IA usan MDS para mejorar la accesibilidad a los datos y optimizar las Operaciones. Industrias como la tecnología, las finanzas, la salud, el comercio electrónico y la logística suelen emplear MDS para integrar fuentes de datos a gran escala, mejorar las capacidades de analytics 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 industrias 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.
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