Cómo funcionan las canalizaciones de datos con almacenes

Cómo funcionan las canalizaciones de datos con almacenes

  • Big Data
  • mayo 23, 2022
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Las empresas a menudo reciben datos de diferentes fuentes. Los datos pueden ser datos estructurados, semiestructurados o incluso no estructurados, como audios o videos. Los datos son un activo clave para cualquier negocio, independientemente de su dominio o tamaño.

 

Un ecosistema de datos bien definido, confiable, escalable y centrado en el negocio juega un papel fundamental en la determinación de los resultados comerciales. Para una empresa basada en datos, es muy importante recopilar, procesar y analizar datos para comprender varias métricas comerciales.

 

Las organizaciones a menudo recopilan datos de diferentes fuentes. Estos datos varían en volumen, variedad y velocidad. Todos estos datos pueden informar muchas decisiones comerciales y los equipos comerciales y de análisis pueden aprovecharlos de diversas maneras para proporcionar respuestas basadas en datos a las preguntas comerciales. Un almacén de datos almacena estos datos de manera limpia y estructurada, que luego pueden ser utilizados por diferentes partes interesadas según sea necesario.

Ahora podría pensar que si un almacén de datos almacena datos limpios, debe haber un proceso que se encargue de limpiar esos datos. ¿Derecha? Sí, esta es una canalización de datos.

Primero, comprendamos los almacenes de datos y las canalizaciones de datos.

¿Qué es un almacén de datos?

Un almacén de datos es un sistema de base de datos compuesto por varias tablas vinculadas por un diseño de esquema de estrella o copo de nieve. Un almacén de datos es un sistema general diseñado para informes y análisis de negocios. Es una presentación de los datos limpia, organizada, orientada a los negocios y única. Los almacenes de datos a menudo almacenan datos de múltiples sistemas de origen. Pueden ser bases de datos, sistemas de archivos, sistemas CRM, etc. para realizar análisis estructurados, crear informes comerciales y extraer información significativa.

 

Las organizaciones necesitan almacenar estos datos en un solo lugar para que puedan ser utilizados por múltiples partes interesadas, como científicos de datos, analistas comerciales y gerentes de proyectos, para informes y análisis. Cuando se trata de construir almacenes de datos confiables, rentables y escalables,almacenes de datos en la nube son la primera opción. Estos almacenes funcionan con modelos de costo de pago por uso, son altamente escalables y están completamente administrados por proveedores de la nube.

 

                                                                                                                                             fuente

 

¿Qué es una canalización de datos?

Una canalización de datos es una serie de procesos/etapas que se ejecutan secuencialmente o en paralelo para lograr un resultado deseado. Hay una serie de etapas en las que cada etapa proporciona una salida que eventualmente se convierte en una entrada para la siguiente etapa. Este proceso continúa hasta que se completa la canalización y se logra el resultado.

Una canalización de datos consta de tres etapas principales: una fuente (pueden ser archivos, bases de datos, sistemas CRM, etc.), una etapa de procesamiento (puede ser una herramienta, por ejemplo, Informatica, o un marco, por ejemplo, Spark, a los datos para procesar datos) y un destino (podrían ser bases de datos, por ejemplo, AWS S3). Las canalizaciones de datos permiten el flujo debases de datos operativas a lagos de datos, de lagos de datos a bases de datos de análisis, de lagos de datos a almacenes de datos, y se puede usar para construir otras canalizaciones para entregar datos a diferentes sistemas.
 

Por ejemplo, consideremos un ejemplo de un comentario en las redes sociales. Este comentario puede desencadenar múltiples canalizaciones de datos en el backend, p. Por ejemplo, una canalización de análisis de sentimientos en ejecución que genera comentarios positivos, negativos o neutrales, o una canalización de almacenamiento de datos en ejecución para incorporar comentarios en el almacenamiento de datos para generar informes en tiempo real. Aunque los datos provienen de la misma fuente en ambos casos, las canalizaciones de datos subyacentes son diferentes.
 

Los pasos comunes en una canalización de datos incluyen la limpieza, el preprocesamiento, la transformación, el enriquecimiento, el filtrado, la agregación y la ejecución de algoritmos comerciales en los datos.

 

                                                                                                                                             fuente

Canalizaciones de datos con almacenes de datos

Es probable que las organizaciones estén lidiando con cantidades masivas de datos. Para analizar estos datos, las empresas necesitan una vista única de estos datos y crear almacenes de datos que se encarguen de capturar el historial y proporcionar una vista única de los datos. Cuando estos datos residen en múltiples sistemas y aplicaciones de origen, deben combinarse y procesarse de una manera que tenga sentido para el análisis y la generación de informes en profundidad.
 

Las canalizaciones de datos son responsables de procesar y combinar estos datos de múltiples fuentes y cargarlos en almacenes de datos. Puede haber diferentes patrones de diseño para construir canalizaciones de datos según los requisitos del sistema y del negocio, pero sin una canalización de datos, no se puede construir un almacén de datos.
 

Las canalizaciones de datos son fundamentales cuando se crean sistemas que dependen en gran medida de puntos de datos. A medida que aumenta el papel de los datos en las organizaciones, aumenta la demanda de recopilación, procesamiento y validación de datos en cada punto. Como tal, las canalizaciones de datos a menudo tienen etapas para que la validación de datos cumpla con las expectativas comerciales. Eliminan la mayoría de los pasos manuales involucrados en el movimiento de datos entre múltiples etapas, proporcionando un flujo de datos automatizado, validado y fluido. Estos son muy importantes paraanálisis en tiempo real y tomar decisiones más rápidas basadas en datos.

Canalizaciones de datos frente a ETL

Las canalizaciones de datos y las canalizaciones ETL son procesos que van de la mano. Aunque ambos están fuertemente correlacionados, en realidad no son idénticos. La función de las canalizaciones de datos y las canalizaciones ETL es mover datos de un lugar a otro, pero la principal diferencia radica en su diseño, implementación y caso de uso.
 

Las canalizaciones de ETL utilizan una serie de etapas que extraen, transforman y cargan datos en el destino. Este objetivo podría ser un almacén de datos,Mercado de datos, o incluso un sistema de base de datos. Por otro lado, la canalización de datos es una terminología un poco más amplia y consta de ETL como un subconjunto. Incluye un conjunto de herramientas de procesamiento para mover datos de un lugar a otro, pero los datos pueden transformarse o no.

Conclusión

Las canalizaciones de datos permiten que los datos fluyan de una ubicación a otra. Los almacenes de datos se construyen teniendo en cuenta las necesidades comerciales. Debido a que las organizaciones tienen diferentes sistemas de origen para capturar información diaria (también conocidas como bases de datos operativas), necesitamos desarrollar una solución que pueda capturar estos datos, procesarlos y cargarlos en almacenes de datos bien estructurados.

 

Las canalizaciones de datos a menudo se construyen utilizando ETL como un subconjunto para completar el flujo del almacén de datos y hacer que los datos históricos y recientes estén disponibles para las partes interesadas del negocio.

Espero que este artículo lo haya ayudado a comprender cómo funcionan las canalizaciones de datos con los almacenes de datos y en qué se diferencian de las canalizaciones ETL.

 

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