Ingesta de datos

¿Qué es la ingesta de datos?

La ingesta de datos ayuda a los usuarios a importar grandes archivos de datos desde diferentes fuentes a un único medio, como un almacén de datos o una base de datos. Estos datos se recopilan, limpian y convierten a un formato uniforme utilizando procesos de extracción, transformación y carga (ETL).

Dado que las organizaciones modernas procesan grandes volúmenes de datos, deben priorizar sus fuentes para lograr una ingesta de datos exitosa. Los grandes datos existen en diferentes formatos en varias ubicaciones dentro de una organización, y es un desafío ingerir datos rápidamente y procesarlos de manera efectiva cuando están tan dispersos.

Muchos proveedores ofrecen software de preparación de datos para lograr este objetivo y personalizar la plataforma para diferentes entornos informáticos y aplicaciones.

Tipos de ingesta de datos

Dependiendo de los objetivos de la empresa, el entorno de TI y las restricciones financieras, las empresas pueden elegir uno de estos tipos:

• Ingesta de datos en tiempo real obtiene y transfiere datos de los sistemas fuente en tiempo real utilizando herramientas como la captura de datos de cambio (CDC). CDC verifica continuamente las transacciones y transfiere los datos modificados sin afectar la carga de trabajo en la base de datos.
• Ingesta de datos por lotes transfiere datos en lotes a intervalos establecidos. Los métodos de recopilación de datos utilizados por este tipo de ingesta de datos incluyen horarios básicos, eventos desencadenantes y otros órdenes lógicos. Cuando las empresas necesitan recopilar puntos de datos específicos diariamente o no requieren datos para la toma de decisiones en tiempo real, la ingesta por lotes es útil.
• Ingesta de datos basada en arquitectura Lambda hace que los datos estén disponibles para consultas con mínimos retrasos. Tres capas, lote, servicio y velocidad, trabajan en paralelo para facilitar esto. Las dos primeras capas indexan datos en lotes, mientras que la capa de velocidad recoge los datos restantes y los indexa instantáneamente, haciéndolos disponibles para consultas en tiempo real. Por ejemplo, piensa en un motor de búsqueda. Un rastreador indexa páginas periódicamente o según el orden. Al mismo tiempo, puede indexar páginas de noticias casi instantáneamente. Esto hace que la información de noticias y la información perenne estén disponibles simultáneamente.

Beneficios de la ingesta de datos

La ingesta de datos es una técnica común en las empresas debido a los volúmenes de datos que genera y procesa. Ofrece varios beneficios a las empresas, como:

• Disponibilidad de datos: El proceso hace que los datos estén disponibles en toda la organización y permite un acceso más fácil. Los datos están disponibles para un análisis posterior o para aplicaciones posteriores, especialmente para los departamentos centrados en los datos.
• Proceso simplificado: La ingesta de datos permite recopilar y limpiar datos de fuentes masivas en un formato consistente fácilmente.
• Bajo costo: La ingesta de datos reduce costos y ahorra tiempo en comparación con la agregación manual de datos.
• Almacenamiento en la nube: Los volúmenes de datos más grandes en forma bruta se almacenan en la nube, lo que permite un acceso fácil.
• Transformación de datos: Antes de enviar información al sistema de destino, las canalizaciones de datos modernas que utilizan herramientas ETL transforman la amplia gama de tipos de datos de varias fuentes, incluidas bases de datos, dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), aplicaciones de software como servicio (SaaS) y lagos de datos, en una estructura y formato predefinidos.
• Colaboración: Cada canalización de datos tiene un alcance limitado para ingerir datos. El ritmo al que llegan los datos es mucho mayor. Las herramientas de ingesta de datos automatizadas configuradas con parámetros relevantes según los requisitos de un equipo les brindan más flexibilidad y agilidad para ofrecer una mejor experiencia al cliente. Reduce el error humano y hace que los datos estén disponibles a través de una única canalización, mejorando la accesibilidad y la colaboración.

Casos de uso de la ingesta de datos

Las organizaciones de todo el mundo utilizan la ingesta de datos de manera efectiva como un componente crucial de sus canalizaciones de datos. A continuación se presentan algunos casos de uso reales de la industria y arquitectónicos de la ingesta de datos.

• En análisis de grandes datos, donde los datos se manejan utilizando sistemas distribuidos, es necesario ingerir grandes volúmenes de datos de numerosas fuentes con frecuencia.
• Sistemas de Internet de las Cosas a menudo utilizan la ingesta de datos para recopilar y procesar datos de varios dispositivos conectados.
• Negocios de comercio electrónico utilizan la ingesta de datos para cargar datos de varias fuentes, como análisis de sitios web, transacciones de clientes y catálogos de productos.
• Sistemas de detección de fraude utilizan la ingesta de datos para importar y procesar datos de diferentes fuentes, como transacciones, comportamiento del consumidor y fuentes de datos de terceros.
• Recomendaciones de personalización requieren la ingesta de datos para importar datos de varias fuentes, incluidos análisis de sitios web, interacciones con clientes y datos de redes sociales.
• Gestión de la cadena de suministro aprovecha la ingesta de datos para importar y procesar datos de proveedores, inventario y logística de varias fuentes.

Ingesta de datos vs. ETL

La ingesta de datos se refiere a herramientas y procesos que recopilan datos de diferentes fuentes y los agrupan para su uso inmediato o para análisis y almacenamiento futuros.

ETL, o extracción, transformación y carga, es una técnica que se puede utilizar para la ingesta de datos. Aquí, extracción se refiere a la recopilación de datos. Transformación se refiere a las operaciones realizadas sobre los datos para prepararlos para su uso o almacenamiento. Por ejemplo, los datos pueden ser ordenados, filtrados o integrados con información de otra fuente. Carga se refiere al volumen de datos suministrados a un destino objetivo donde pueden ser utilizados.

ETL transfiere datos al sitio de destino en lotes regularmente. Sin embargo, la ingesta de datos no necesariamente opera solo en lotes. Pueden proporcionar procesamiento en tiempo real con computación en flujo, permitiendo que los conjuntos de datos se actualicen continuamente.

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