Ingesta de datos

RESUMEN

La ingesta de datos implica recopilar datos de múltiples fuentes y transportarlos a un sistema centralizado para su almacenamiento, análisis y procesamiento. Es crucial para las organizaciones que utilizan análisis en tiempo real, inteligencia de negocios, aprendizaje automático y eficiencia operativa. El proceso puede utilizar la ingesta por lotes, en tiempo real o híbrida, e involucra pasos como la recolección de datos, el preprocesamiento, la transferencia, el almacenamiento, el monitoreo y la optimización. Elegir las herramientas y estrategias adecuadas es esencial para superar los desafíos de calidad de datos, latencia y escalabilidad, al tiempo que se garantizan conocimientos confiables y oportunos.

¿Qué es la ingesta de datos?

La ingesta de datos es el proceso de recopilar e importar datos de diversas fuentes a un sistema donde se pueden almacenar, analizar y procesar. Es el primer paso en la canalización de datos y permite a las organizaciones utilizar datos estructurados, semiestructuradoy datos no estructurados desde bases de datos, aplicaciones, sensores y plataformas de streaming. Ya sea que el proceso se realice en tiempo real o por lotes, la ingesta de datos garantiza que la información impulse el análisis, los informes y la toma de decisiones precisa.

Continúe leyendo este recurso para obtener más información sobre la ingesta de datos, en qué se diferencia de la integración, los casos de uso, el proceso de ingesta de datos y las herramientas que puede utilizar para simplificar el proceso.

• ¿Cuál es el propósito de la ingesta de datos?
• Ingesta de datos vs. integración de datos
• Tipos de ingesta de datos
• Casos de uso para la ingesta de datos
• Retos en la ingesta de datos
• tubo de red de ingesta de datos
• Herramientas de ingesta de datos
• Puntos clave
• PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cuál es el propósito de la ingesta de datos?

La ingesta de datos recopila datos de múltiples fuentes para hacerlos accesibles para el análisis, los informes y las operaciones. Los objetivos específicos incluyen:

• Centralizar datos de diversas fuentes en una sola ubicación para facilitar su acceso y gestión
• Habilitar el procesamiento en tiempo real o por lotes para admitir diferentes necesidades analíticas y operativas
• Potenciando las herramientas de inteligencia empresarial con datos actualizados y confiables para informes precisos
• Apoyar la toma de decisiones basada en datos mediante el acceso oportuno a información importante
• Alimentar modelos de aprendizaje automático y análisis avanzado con datos nuevos y de alta calidad
• Mejora de la consistencia y calidad de los datos en todas las plataformas mediante procesos de ingesta estandarizados

Tipos de ingesta de datos

La ingesta de datos se puede adaptar para satisfacer diferentes necesidades según la rapidez con la que se deban procesar y utilizar los datos. Los tres tipos principales de ingesta de datos: por lotes, en tiempo real e híbrida, ofrecen diferentes ventajas según su caso de uso. Aquí hay un breve desglose de cada uno:

Ingesta por lotes

Ingesta por lotes recopila y procesa datos a intervalos programados. Es ideal para escenarios en los que no es necesario acceder a los datos de forma instantánea, como informes diarios, análisis históricos y procedimientos de respaldo. Este tipo de ingesta de datos es rentable y eficiente para manejar grandes volúmenes de datos simultáneamente, pero puede introducir latencia.

Ingesta en tiempo real (streaming)

La ingesta en tiempo real, también conocida como ingesta de flujo continuo (streaming), implica recopilar y procesar datos continuamente a medida que se generan. Este enfoque es ideal para aplicaciones que requieren información instantánea, como sistemas de monitoreo, detección de fraude y experiencias de usuario personalizadas. La ingesta en tiempo real garantiza un retraso mínimo entre la generación de los datos y su disponibilidad.

Ingesta híbrida

La ingesta híbrida combina enfoques por lotes y en tiempo real, lo que ofrece flexibilidad al momento de manejar diferentes tipos de datos y cargas de trabajo. Por ejemplo, una empresa podría usar la ingesta en tiempo real para el seguimiento de la actividad de los usuarios, mientras depende de la ingesta por lotes para las actualizaciones nocturnas del almacenamiento de datos. Este enfoque permite a las organizaciones equilibrar la velocidad, la eficiencia y la complejidad según sus requisitos.

Casos de uso para la ingesta de datos

La ingesta de datos desempeña un papel fundamental en diversos sectores y aplicaciones. Estos son algunos de los casos de uso más comunes:

• Análisis en tiempo real: Potencia paneles de control y herramientas de análisis con datos actualizados para monitorear el desempeño, rastrear KPIs y responder a los cambios al instante.
• Aprendizaje automático e IA: Alimenta datos limpios y oportunos en modelos de aprendizaje automático para un entrenamiento, predicciones y automatización precisos.
• Datos de IoT y sensores: Ingiere flujos de datos continuos de dispositivos y sensores para respaldar los sistemas de manufactura, transporte y salud.
• Personalización del cliente: Recopila datos de comportamiento y transaccionales para personalizar las experiencias de los usuarios y las estrategias de marketing en tiempo real.
• Eficacia operativa: Integra datos de sistemas internos para mejorar la previsión, la planificación de recursos y las operaciones comerciales.
• Cumplimiento y presentación de informes: Recopila datos de múltiples plataformas para respaldar los informes regulatorios, las pistas de auditoría y los esfuerzos de gobernanza de datos.

Ya sea que lo uses para obtener información en tiempo real o para el procesamiento de datos a gran escala, la ingesta de datos es fundamental para sistemas más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta.

Retos en la ingesta de datos

Debido a que la ingesta de datos presenta varios desafíos que pueden afectar el rendimiento, la confiabilidad y la escalabilidad, es fundamental abordarlos directamente para construir una tubería de datos sólida y eficiente.

• Calidad de los datos: La ingesta de datos de diferentes fuentes puede generar inconsistencias, valores faltantes o errores que reducen la confianza en los análisis y los informes.
• Escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, los sistemas de ingesta deben escalar para manejar el aumento de carga sin degradación del rendimiento ni tiempo de inactividad.
• Latencia: Para los casos de uso en tiempo real, incluso los retrasos menores en la ingesta pueden generar información desactualizada y oportunidades perdidas.
• Formatos complejos: Manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de múltiples fuentes requiere una lógica de procesamiento flexible y a menudo compleja.
• Seguridad y cumplimiento: La ingesta de datos confidenciales debe cumplir con normativas como el RGPD o la HIPAA, lo que requiere cifrado, controles de acceso y registros de auditoría.
• Integración de sistemas Conectar sistemas heredados, servicios en la nube y API puede representar un desafío técnico y requerir un mantenimiento continuo.
• Gestión de costes: Los procesos de ingesta de alta velocidad o gran volumen pueden generar importantes costos de infraestructura y procesamiento.

Superar estos desafíos requiere una planificación cuidadosa, las herramientas adecuadas y una arquitectura escalable que respalde el rendimiento y la gobernanza.

tubo de red de ingesta de datos

Identificación de la fuente de datos

El primer paso en el proceso de ingesta es identificar de dónde provienen tus datos. Estas fuentes pueden ser internas (sistemas CRM, plataformas ERP o bases de datos) o externos (API, feeds de redes sociales, aplicaciones de terceros o sistemas asociados). Comprender el tipo, formato y frecuencia de los datos generados es fundamental para diseñar la estrategia de ingesta adecuada.

Recopilación de datos

Una vez que identifiques las fuentes, puedes recopilar datos mediante métodos por lotes, en tiempo real (streaming) o híbridos. La recopilación por lotes reúne datos a intervalos programados, mientras que la ingesta en tiempo real captura los datos a medida que se crean. El método que elijas dependerá del nivel de frescura de datos que tu organización requiera.

Preprocesamiento de datos

Durante este paso, los datos sin procesar se someten a preprocesamiento básico para prepararse para el almacenamiento o para su posterior transformación. El preprocesamiento puede incluir la eliminación de duplicados, la validación de formatos, la normalización de valores y el enriquecimiento de datos con contexto adicional. Es una parte útil de la canalización porque mejora la calidad de los datos y reduce la complejidad del procesamiento posterior.

Transferencia de datos

Después del preprocesamiento, debe mover los datos desde su origen al sistema de destino. Este paso a menudo implica el uso de canales de datos o herramientas de ingesta para admitir una transferencia de datos segura, confiable y escalable. Las consideraciones de rendimiento, latencia y ancho de banda son fundamentales aquí, especialmente para la ingesta en tiempo real.

Almacenamiento de datos

Los datos ingeridos se almacenan en un repositorio centralizado, como un lago de datos, un almacén de datos o una plataforma de almacenamiento basada en la nube, según su estructura, su uso previsto y la accesibilidad requerida. Los datos estructurados pueden ir a un almacén, mientras que los datos no estructurados o semiestructurados van a un lago para un análisis flexible.

Monitoreo y registro

El monitoreo garantiza que la canalización de ingesta funcione sin problemas, con herramientas que rastrean el flujo de datos, la latencia y las tasas de fallas. El registro proporciona visibilidad sobre qué datos se ingirieron, cuándo y desde dónde, lo que respalda las necesidades de depuración, auditoría y cumplimiento.

Escalabilidad y optimización

A medida que los datos crecen en volumen, velocidad y variedad, sus ductos deben optimizarse para el rendimiento y el costo. La optimización implica ajustar los programas de ingesta, escalar la infraestructura, automatizar el manejo de errores y adoptar nuevas herramientas para satisfacer las necesidades cambiantes. La escalabilidad garantiza que el ducto entregue datos confiables y oportunos a medida que aumenta la demanda.

Estos pasos permiten una ingesta eficiente y precisa que respalda los objetivos analíticos y operativos de su empresa.

Herramientas de ingesta de datos

Elegir las herramientas de ingesta de datos adecuadas ayuda a construir canalizaciones de datos confiables, escalables y eficientes. Deben ayudar a automatizar la recolección, transferencia y procesamiento de datos de múltiples fuentes. Seleccionar las herramientas correctas permitirá que su equipo se concentre más en los conocimientos y menos en la infraestructura. Aquí hay una lista de herramientas que deberían ayudar a satisfacer sus necesidades, ya sea que dependa de la ingesta por lotes, en tiempo real o híbrida.

• Plataformas ETL/ELT: Herramientas como Apache NiFi, Talend y Fivetran permiten la extracción, transformación y carga de datos en sistemas de almacenamiento, y a menudo admiten flujos de trabajo complejos y controles de calidad de datos.
• Plataformas de datos en streaming: Tecnologías como Apache Kafka, y Apache Flink y Amazon Kinesis admiten la ingesta en tiempo real de flujos de datos de alta velocidad, lo que es ideal para IoT, monitoreo y aplicaciones orientadas a eventos.
• Servicios nativos de la nube: Las soluciones administradas como AWS Glue, Google Cloud Dataflowy Azure Data Factory (ADF) ofrecer ingesta escalable y sin servidor con integraciones profundas en ecosistemas en la nube.
• Herramientas de orquestación de flujos de datos: Plataformas como Airbyte, Prefect y Apache Airflow ayudan a coordinar, programar y supervisar los flujos de trabajo de ingesta de datos en diversas herramientas y servicios.

Las herramientas que elijas dependerán de tus fuentes de datos, formato, volumen y requisitos de latencia. Seleccionar las correctas puede mejorar enormemente la confiabilidad de los datos, reducir la carga de trabajo de ingeniería y acelerar el tiempo de obtención de información.

Puntos clave y recursos

La ingesta de datos es fundamental para construir sistemas modernos basados en datos. Ya sea que esté impulsando análisis en tiempo real, alimentando modelos de aprendizaje automático o centralizando datos para la elaboración de informes, un proceso de ingesta eficiente es crucial para liberar todo el valor de sus datos. Al comprender el proceso de ingesta de datos y las herramientas disponibles, puede diseñar sistemas más rápidos y resilientes. Estos son los puntos principales que debe recordar de este recurso:

• La ingesta de datos recopila y transporta datos estructurados, semiestructurados o no estructurados hacia sistemas centralizados para su análisis y procesamiento.
• Es compatible con métodos de ingesta tanto en tiempo real como por lotes, y los enfoques híbridos ofrecen mayor flexibilidad.
• El propósito de la ingesta de datos es potenciar la analítica, permitir una toma de decisiones más rápida y unificar los datos para lograr eficiencia operativa.
• La ingesta de datos difiere de la integración de datos, que se centra en transformar y armonizar los datos después de la ingesta para su usabilidad.
• Los casos de uso comunes incluyen análisis en tiempo real, IoT, personalización, cumplimiento y aprendizaje automático.
  Los ductos de ingestión involucran la identificación de fuentes, recolección, preprocesamiento, transferencia, almacenamiento, monitoreo y escalado.
• Los desafíos clave incluyen la calidad de los datos, la latencia, la escalabilidad, la complejidad de la integración y el cumplimiento de las normativas de seguridad.
• Elegir las herramientas adecuadas, como plataformas ETL, marcos de procesamiento en tiempo real o servicios nativos de la nube, es importante para construir una canalización escalable y confiable.

Recursos

Explora estos recursos de Couchbase para obtener más información sobre la gestión de datos:
¿Qué es la gestión de datos? – Conceptos
¿Qué es una plataforma de datos? – Conceptos
Ingesta de datos de Customer 360 – Desarrolladores
Integraciones y herramientas – Desarrolladores
Integración de Big Data usando conectores de Couchbase – Documentación
¿Qué es Zero-ETL? – Conceptos

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué significa la ingesta de datos? La ingesta de datos se refiere al proceso de recopilar, importar y transferir datos desde diversas fuentes hacia un sistema de almacenamiento o procesamiento para su análisis y uso.

¿Cuál es la diferencia entre la recolección y la ingesta de datos? La recolección de datos implica recopilar datos sin procesar de fuentes como sensores, aplicaciones o bases de datos. La ingesta de datos lleva esto un paso más allá porque traslada dichos datos a un sistema centralizado para su almacenamiento, procesamiento y análisis.

¿Es la ingesta de datos lo mismo que ETL? No, la ingesta de datos no es lo mismo que ETL. La ingesta se centra en mover datos desde las fuentes hasta un destino, mientras que ETL también incluye la transformación y preparación de datos para el análisis.

¿Qué es la ingesta de datos en big data? En el ámbito del big data, la ingesta de datos es el proceso de importar grandes volúmenes de datos desde diversas fuentes a un sistema donde puedan almacenarse y analizarse. Admite tanto métodos por lotes como en tiempo real para garantizar un flujo de datos oportuno y escalable para el análisis, el aprendizaje automático y otras aplicaciones.

¿Cuáles son los pasos para la ingesta de datos? Los pasos para la ingesta de datos suelen incluir la identificación de fuentes de datos, la recopilación de datos mediante métodos por lotes o en tiempo real, y su preprocesamiento para garantizar la calidad y la coherencia. A continuación, los datos se transfieren a un sistema de destino, como un lago de datos o un almacén, donde se almacenan para su análisis. El monitoreo continuo, el registro de eventos y el escalado garantizan que la canalización de ingesta siga siendo confiable y eficiente a medida que crecen los volúmenes de datos.