Qué es la Ingesta de Datos

Las organizaciones dependen en gran medida de los datos para predecir tendencias, planificar futuras necesidades, tomar decisiones empresariales, comprender a los consumidores y predecir el mercado. Sin embargo, para ejecutar estas tareas, es necesario obtener acceso rápido a los datos empresariales en una sola ubicación. Aquí es donde entra en juego la Ingesta de Datos. Se refiere a la extracción de información de diversas fuentes para descubrir insights accionables ocultos dentro de los datos y utilizarlos para un caso de negocio único y fomentar el crecimiento.

¿Qué es la Ingesta de Datos?

La Ingesta de Datos se define como el proceso de absorber datos de una amplia variedad de fuentes y transferirlos a un sitio objetivo donde se pueden analizar y depositar. En general, los destinos pueden ser una tienda de documentos, una base de datos, un Data Warehouse, un Data Mart, entre otros. También puedes elegir entre diferentes opciones de origen, como la extracción de datos web, hojas de cálculo, scraping web, datos SaaS y aplicaciones internas.

Los datos empresariales suelen almacenarse en múltiples formatos y fuentes. Por ejemplo, los datos de ventas se almacenan en Salesforce.com, mientras que los sistemas de gestión de bases de datos relacionales almacenan información del producto. Dado que estos datos provienen de diferentes lugares, es necesario refinarlos y convertirlos en un formato que pueda ser fácilmente analizado para la toma de decisiones con la ayuda de una herramienta de Ingesta de Datos fácil de usar, como Conecta HUB.

Arquitectura y Patrones de Ingesta de Datos

Para ingerir datos de manera efectiva y eficiente desde tus diversas fuentes hacia un sistema objetivo, puedes usar un marco de ingesta de datos. Es un conjunto de procesos que te permite obtener datos en el sistema objetivo de manera consistente y confiable, independientemente de la complejidad o volumen de las fuentes de datos. Una arquitectura de ingesta de datos bien definida incluye las siguientes capas:

• Capa de Ingesta de Datos: Responsable de extraer datos de múltiples fuentes a tu pipeline de datos.
• Capa de Recopilación de Datos: Se encarga de la recopilación y almacenamiento de datos en un área de almacenamiento temporal.
• Capa de Procesamiento de Datos: Prepara los datos para su almacenamiento con funciones como lógica de transformación de datos y controles de calidad.
• Capa de Almacenamiento de Datos: Se encarga de almacenar datos en repositorios como bases de datos, data warehouses y data lakes.
• Capa de Consulta de Datos: Ofrece interfaces SQL y herramientas de BI, proporcionando acceso a los datos almacenados para consultas y análisis.
• Visualización de Datos: Permite crear informes y paneles para presentar los datos de manera significativa y comprensible para los usuarios.

Tipos de Ingesta de Datos

La ingesta de datos puede ejecutarse de diversas maneras, como en tiempo real, en lotes o una combinación de ambos (también conocida como arquitectura lambda) según los requisitos empresariales únicos del usuario.

• Ingesta de Datos basada en Lotes: Cuando este proceso ocurre en lotes, los datos se mueven en intervalos programados recurrentemente. Este enfoque es útil cuando se enfrentan procesos repetibles, como informes que deben generarse diariamente.
• Ingesta de Datos en Tiempo Real/Streaming: La ingesta de datos ejecutada en tiempo real también se conoce como datos de streaming entre los desarrolladores. La ingesta en tiempo real juega un papel fundamental cuando los datos recopilados son muy sensibles al tiempo. Los datos se procesan, extraen y almacenan tan pronto como se generan para la toma de decisiones en tiempo real.
• Arquitectura de Ingesta de Datos basada en Lambda: La arquitectura Lambda equilibra la ventaja de los métodos anteriores aprovechando el procesamiento por lotes para ofrecer vistas amplias de datos por lotes. Además, utiliza el procesamiento en tiempo real para ofrecer vistas de información sensible al tiempo.

Beneficios de la Ingesta de Datos

La ingesta de datos ayuda a las empresas a comprender mejor las necesidades y comportamientos de su audiencia para mantenerse competitivas. También permite a una empresa tomar mejores decisiones, crear productos superiores y ofrecer un mejor servicio al cliente. Automatiza algunas de las tareas que anteriormente debían ser ejecutadas manualmente por ingenieros, cuyo tiempo ahora puede dedicarse a otras tareas más urgentes. Los ingenieros también pueden usar la ingesta de datos para garantizar que sus herramientas y aplicaciones de software muevan datos rápidamente y proporcionen a los usuarios una experiencia superior.

Desafíos de la Ingesta de Datos

Mantener y configurar un pipeline de ingesta de datos puede ser más sencillo que antes, pero aún presenta desafíos. Algunos de estos desafíos incluyen la escalabilidad, la calidad de los datos, el riesgo para la seguridad de los datos, la falta de fiabilidad y la integración de datos.

Herramientas de Ingesta de Datos

Algunas de las herramientas de ingesta de datos más destacadas para 2022 incluyen Apache Flume, Elastic Logstash, Conecta HUB y Wavefront.