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 empresarial, aprendizaje automático y eficiencia operativa. El proceso puede utilizar la ingesta por lotes, en tiempo real o híbrida e implica pasos como la recopilación de datos, el preprocesamiento, la transferencia, el almacenamiento, la supervisión y la optimización. Elegir las herramientas y estrategias adecuadas es esencial para superar los retos de calidad, latencia y escalabilidad de los datos, al tiempo que se garantiza una información fiable y oportuna.

¿Qué es la ingesta de datos?

La ingesta de datos es el proceso de recopilación e importación de datos de diversas fuentes a un sistema en el que pueden almacenarse, analizarse y procesarse. Es el primer paso en la cadena de datos y permite a las organizaciones utilizar datos estructurados, semiestructuradoy datos no estructurados de bases de datos, aplicaciones, sensores y plataformas de streaming. Tanto si el proceso se realiza en tiempo real como por lotes, la ingestión de datos garantiza que los datos impulsen el análisis, la elaboración de informes y la toma de decisiones precisas.

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

• ¿Para qué sirve la ingesta de datos?
• Ingesta de datos frente a integración de datos
• Tipos de ingesta de datos
• Casos de uso de la ingestión de datos
• Retos de la ingestión de datos
• Canal de ingesta de datos
• Herramientas de ingestión de datos
• Principales conclusiones
• PREGUNTAS FRECUENTES

¿Para qué sirve la ingesta de datos?

La ingesta de datos reúne datos de múltiples fuentes para hacerlos accesibles para el análisis, la elaboración de informes y las operaciones. Entre los objetivos específicos se incluyen:

• Centralización de datos de diversas fuentes en un único lugar para facilitar el acceso y la gestión
• Procesamiento en tiempo real o por lotes para satisfacer distintas necesidades analíticas y operativas.
• Herramientas de inteligencia empresarial con datos actualizados y fiables para elaborar informes precisos.
• Apoyar la toma de decisiones basada en datos garantizando el acceso oportuno a la información importante.
• Alimentar modelos de aprendizaje automático y análisis avanzados con datos frescos y de alta calidad
• Mejora de la coherencia y la calidad de los datos en todas las plataformas mediante procesos de ingestión normalizados.

Ingesta de datos frente a integración de datos

Tanto la ingesta como la integración de datos son fundamentales para la economía moderna. arquitecturas de datospero tienen objetivos distintos. Mientras que la ingesta de datos se centra en recopilar y trasladar datos a un repositorio central, integración de datos garantiza que los datos estén organizados, sean coherentes y estén listos para el análisis. Al comprender la diferencia entre ambos, las organizaciones están mejor posicionadas para diseñar sistemas eficientes y escalables. He aquí una comparación:

Tipos de ingesta de datos

La ingesta de datos puede adaptarse para satisfacer distintas necesidades en función de la rapidez con la que deban procesarse y utilizarse los datos. Los tres tipos principales de ingesta de datos, por lotes, en tiempo real e híbrida, ofrecen distintas ventajas en función del caso de uso. He aquí un breve desglose de cada uno de ellos:

Ingesta por lotes

Ingesta por lotes recoge y procesa los datos a intervalos programados. Es ideal para situaciones en las que no es necesario acceder a los datos al instante, como los informes diarios, los análisis históricos y los procedimientos de copia de seguridad. 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, consiste en recopilar y procesar continuamente los datos a medida que se generan. Este enfoque es ideal para aplicaciones que requieren información instantánea, como sistemas de supervisión, detección de fraudes y experiencias de usuario personalizadas. La ingesta en tiempo real garantiza un retraso mínimo entre la generación y la disponibilidad de los datos.

Ingesta híbrida

La ingesta híbrida combina los enfoques por lotes y en tiempo real, lo que ofrece flexibilidad a la hora de gestionar distintos tipos de datos y cargas de trabajo. Por ejemplo, una empresa puede utilizar la ingesta en tiempo real para el seguimiento de la actividad de los usuarios y confiar en la ingesta por lotes para las actualizaciones nocturnas del almacén de datos. Este enfoque permite a las organizaciones equilibrar la velocidad, la eficiencia y la complejidad en función de sus necesidades.

Casos de uso de la ingestión de datos

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

• Análisis en tiempo real: Potencie los cuadros de mando y las herramientas de análisis con datos actualizados para supervisar el rendimiento, realizar un seguimiento de los KPI y responder a los cambios al instante.
• Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Introduce datos limpios y oportunos en modelos de aprendizaje automático para una formación, predicción y automatización precisas.
• IoT y datos de sensores: Ingesta de flujos continuos de datos procedentes de dispositivos y sensores para apoyar los sistemas de fabricación, transporte y asistencia sanitaria.
• Personalización del cliente: Recopila datos de comportamiento y transaccionales para adaptar las experiencias de los usuarios y los esfuerzos de marketing en tiempo real.
• Eficacia operativa: Integra datos de sistemas internos para mejorar la previsión, la planificación de recursos y las operaciones empresariales.
• Cumplimiento e información: Recopila datos de múltiples plataformas para respaldar los informes normativos, las pistas de auditoría y los esfuerzos de gobernanza de datos.

Tanto si la utiliza para obtener información en tiempo real como para procesar datos a gran escala, la ingesta de datos es fundamental para conseguir sistemas más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta.

Retos de la ingestión de datos

Dado que la ingesta de datos presenta varios retos que pueden afectar al rendimiento, la fiabilidad y la escalabilidad, es fundamental abordarlos de frente para construir un canal de datos sólido y eficiente.

• Calidad de los datos: La ingesta de datos procedentes de distintas fuentes puede dar lugar a incoherencias, valores omitidos 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 gestionar el aumento de carga sin degradación del rendimiento ni tiempos de inactividad.
• Latencia: En los casos de uso en tiempo real, incluso pequeños retrasos en la ingesta pueden dar lugar a información obsoleta y oportunidades perdidas.
• Formatos complejos: El tratamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes requiere una lógica de procesamiento flexible y a menudo compleja.
• Seguridad y cumplimiento: La ingesta de datos sensibles debe cumplir normativas como GDPR o HIPAA, que exigen cifrado, controles de acceso y registros de auditoría.
• Integración de sistemas: Conectar sistemas heredados, servicios en la nube y API puede ser un reto técnico y requerir un mantenimiento continuo.
• Gestión de costes: Los procesos de ingestión de alta velocidad o gran volumen pueden acarrear importantes costes de infraestructura y procesamiento.

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

Canal de ingesta de datos

Identificación de la fuente de datos

El primer paso en el proceso de ingestión es identificar el origen de los datos. Estas fuentes pueden ser internas (sistemas CRM, plataformas ERP o bases de datos) o externos (API, fuentes de redes sociales, aplicaciones de terceros o sistemas de socios). Comprender el tipo, el formato y la frecuencia de los datos generados es esencial para diseñar la estrategia de ingestión adecuada.

Recogida de datos

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

Preprocesamiento de datos

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

Transferencia de datos

Tras el preprocesamiento, debe trasladar los datos desde su origen al sistema de destino. Este paso suele implicar el uso de canalizaciones de datos o herramientas de ingesta para permitir una transferencia de datos segura, fiable y escalable. Las consideraciones de rendimiento, latencia y ancho de banda son fundamentales en este caso, 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 en la nube, en función de su estructura, uso previsto y accesibilidad requerida. Los datos estructurados pueden ir a un almacén, mientras que los no estructurados o semiestructurados van a un lago para un análisis flexible.

Supervisión y registro

La supervisión garantiza que la canalización de la ingesta se ejecuta sin problemas, con herramientas que rastrean el flujo de datos, la latencia y las tasas de fallo. El registro permite saber qué datos se han ingestado, cuándo y desde dónde, lo que facilita la depuración, la auditoría y el cumplimiento de normativas.

Ampliación y optimización

A medida que aumentan el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, es necesario optimizar el rendimiento y los costes de los procesos. La optimización implica ajustar los programas de ingesta, escalar la infraestructura, automatizar la gestión de errores y adoptar nuevas herramientas para satisfacer las necesidades cambiantes. La escalabilidad garantiza que el canal proporcione datos fiables y puntuales a medida que aumenta la demanda.

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

Herramientas de ingestión de datos

Elegir las herramientas de ingesta de datos adecuadas ayuda a crear canalizaciones de datos fiables, escalables y eficientes. Deben ayudar a automatizar la recopilación, transferencia y procesamiento de datos de múltiples fuentes. La selección de las herramientas adecuadas permitirá a su equipo centrarse más en la información y menos en la infraestructura. He aquí una lista de herramientas que deberían ayudarle a satisfacer sus necesidades, ya dependa de la ingesta por lotes, en tiempo real o híbrida.

• Plataformas ETL/ELT: Herramientas como Apache NiFi, Talend y Fivetran permiten extraer, transformar y cargar datos en sistemas de almacenamiento, y a menudo admiten flujos de trabajo complejos y comprobaciones de la calidad de los datos.
• Plataformas de flujo de datos: Tecnologías como Apache KafkaApache Flink y Amazon Kinesis admiten la ingesta en tiempo real de flujos de datos de alta velocidad, que son ideales para IoT, monitorización y aplicaciones basadas en eventos.
• Servicios nativos de la nube: Soluciones administradas como AWS Glue, Flujo de datos de Google Cloudy Azure Data Factory (ADF) ofrecen una ingesta escalable y sin servidor con profundas integraciones en todos los ecosistemas de nube.
• Herramientas de orquestación de canalizaciones de datos: Plataformas como Airbyte, Prefect y Apache Airflow ayudan a coordinar, programar y supervisar los flujos de trabajo de ingestión de datos en diversas herramientas y servicios.

Las herramientas que elija dependerán de sus fuentes de datos, formato, volumen y requisitos de latencia. Elegir las adecuadas puede mejorar enormemente la fiabilidad de los datos, reducir los gastos generales de ingeniería y acelerar la obtención de información.

Principales conclusiones y recursos

La ingesta de datos es fundamental para crear sistemas modernos basados en datos. Tanto si se trata de realizar análisis en tiempo real como de alimentar modelos de aprendizaje automático o centralizar datos para la elaboración de informes, una canalización eficiente de la ingesta es crucial para liberar todo el valor de los datos. Si conoce el proceso de ingestión de datos y las herramientas disponibles, podrá diseñar sistemas con mayor capacidad de respuesta y resistencia. Estos son los puntos principales que hay que recordar de este recurso:

• La ingesta de datos recopila y transporta datos estructurados, semiestructurados o no estructurados a sistemas centralizados para su análisis y procesamiento.
• Admite métodos de ingesta en tiempo real y por lotes, con enfoques híbridos que ofrecen mayor flexibilidad.
• El objetivo de la ingestión de datos es potenciar el análisis, agilizar la toma de decisiones y unificar los datos para lograr una mayor eficiencia operativa.
• La ingestión de datos difiere de la integración de datos, que se centra en transformar y armonizar los datos tras la ingestión para facilitar su uso.
• Entre los casos de uso más comunes se incluyen el análisis en tiempo real, el IoT, la personalización, el cumplimiento y el aprendizaje automático.
  Los conductos de ingestión implican la identificación de fuentes, la recopilación, el preprocesamiento, la transferencia, el almacenamiento, la supervisión y el escalado.
• Los principales retos son la calidad de los datos, la latencia, la escalabilidad, la complejidad de la integración y el cumplimiento de las normas de seguridad.
• Elegir las herramientas adecuadas, como plataformas ETL, marcos de streaming o servicios nativos en la nube, es importante para crear una canalización escalable y fiable.

Recursos

Explora estos recursos de Couchbase para aprender más sobre la gestión de datos:

¿Qué es la gestión de datos? - Conceptos
¿Qué es una plataforma de datos? - Conceptos
Ingestión de datos de Cliente 360 - Desarrolladores
Integraciones y herramientas - Desarrolladores
Integración de Big Data mediante conectores Couchbase - Docs
¿Qué es Zero-ETL? - Conceptos

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué significa ingestión de datos? La ingesta de datos se refiere al proceso de recopilación, importación y transferencia de datos de diversas fuentes a un sistema de almacenamiento o procesamiento para su análisis y uso.

¿Cuál es la diferencia entre recogida e ingestión de datos? La recopilación de datos consiste en recoger datos en bruto de fuentes como sensores, aplicaciones o bases de datos. La ingestión de datos va un paso más allá, ya que los traslada a un sistema centralizado para su almacenamiento, procesamiento y análisis.

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

¿Qué es la ingestión de datos en big data? En big data, la ingesta de datos es el proceso de importar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes a un sistema en el que se pueden almacenar y analizar. Admite métodos por lotes y en tiempo real para garantizar un flujo de datos oportuno y escalable para aplicaciones de análisis, aprendizaje automático y otras.

¿Cuáles son los pasos para la ingestión de datos? Los pasos para la ingestión de datos suelen incluir la identificación de las fuentes de datos, la recopilación de datos mediante métodos por lotes o en tiempo real, y su preprocesamiento para garantizar su calidad y 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. La supervisión, el registro y el escalado continuos garantizan que el canal de ingestión siga siendo fiable y eficiente a medida que crecen los volúmenes de datos.