Pipelines de datos
¿Qué son los pipelines de datos?
Los pipelines de datos se emplean para mover datos de un origen a un destino, como un lago de datos o almacén de datos.
¿Cuáles son los componentes de un pipeline de datos?
Un pipeline de datos se compone de tres pasos: un origen de datos, un paso de procesamiento o transformación de datos y un destino de datos o ubicación de almacenamiento de datos. El origen de datos: de dónde proceden los datos. Los orígenes de datos más comunes incluyen bases de datos, sistemas CRM, sensores de IoT y más. El paso de procesamiento o transformación de datos incluye todas las operaciones que cambian los datos, entre las que se incluyen transporte, traducción, clasificación, consolidación, deduplicación, validación y análisis. El paso final de un pipeline de datos, el almacenamiento, es cuando los datos transformados se almacenan para que los usuarios puedan acceder a ellos. Las ubicaciones de almacenamiento de datos más habituales incluyen almacenes de datos, lagos de datos y datamarts.
Se considera a los pipelines ETL como una subcategoría de los pipelines de datos. La diferencia principal entre un pipeline ETL y uno de datos es que los ETL ofrecen más opciones de transformación de datos que un pipeline de datos. Por ejemplo, un pipeline ETL puede combinar datos métricos específicos para facilitar su análisis. Los pipelines ETL también pueden transferir datos siguiendo un programa establecido, como cuando el volumen de tráfico de red disminuye, en lugar de en tiempo real. De este modo, los datos pueden transferirse a intervalos regulares en lugar de continuamente.
¿Cuáles son los distintos tipos de pipelines de datos?
Pipelines en tiempo real
Los pipelines en tiempo real se utilizan a menudo en sectores de información financiera o empresas que procesan datos directamente a través de servicios de streaming, como los de análisis y elaboración de informes meteorológicos. Este sistema procesa datos instantáneamente a través de una arquitectura con capacidad para procesar millones de eventos a escala y proporcionar así información increíblemente fiable.
Pipelines de código abierto
Los pipelines de código abierto constituyen un sistema económico que emplean las pequeñas empresas y el público general para mover, procesar y almacenar datos. Las herramientas que se emplean para facilitar este tipo de pipeline resultan más asequibles que las que ofrecen sistemas de pipeline de datos en tiempo real o basados en la nube. Estos sistemas se encuentran abiertos al público y requieren una personalización intencionada en todos los casos de uso.
Pipelines en la nube
El propio nombre de los pipelines en la nube indica claramente que su finalidad consiste en utilizar, transformar y analizar datos basados en la nube. Al eliminar la necesidad de contar con infraestructura de almacenamiento local, las organizaciones pueden recopilar y analizar datos en una estructura basada en la nube. Los pipelines nativos de la nube a menudo incluyen extensas ofertas de seguridad debido a la naturaleza del servicio.
Pipelines de procesamiento por lotes
Los pipelines de procesamiento por lotes constituyen una de las opciones más populares de los sistemas de almacenamiento de pipelines de datos. A menudo empleados para mover y almacenar cantidades masivas de datos de forma homogénea, las organizaciones utilizan los sistemas de pipeline de procesamiento por lotes para traducir y mover sus datos con el fin de analizarlos y almacenarlos de forma más lenta que con los sistemas en tiempo real debido al enorme volumen de datos que se mueve.
Pipelines de transmisión
Los pipelines de transmisión, junto con los de procesamiento por lotes, son las dos formas más comunes de pipelines de datos. Los pipelines de transmisión permiten a los usuarios ingerir datos tanto estructurados como desestructurados procedentes de diversos orígenes de datos.
¿Qué es la arquitectura del pipeline de datos?
La arquitectura del pipeline de datos se refiere a los sistemas que conectan los orígenes de datos, los sistemas de procesamiento de datos, las herramientas de análisis y las aplicaciones.
La arquitectura del pipeline de datos garantiza que se recopilan todos los datos relevantes. De este modo, los científicos de datos pueden obtener información de los datos para centrarse en comportamientos, promover la eficacia en los procesos de los clientes y amplificar las experiencias de usuario. Los pipelines de datos toman los datos sin procesar, los enrutan hacia un emplazamiento de almacenamiento adecuado y los transforman en información práctica. La arquitectura se compone de capas dinámicas, que empiezan con la entrada y finalizan con la supervisión continua.
Desde el punto de vista fundacional, los datos sin procesar incluyen multitud de puntos de datos; demasiados para poder extraer algún tipo de conocimiento de ellos. La arquitectura de los pipelines de datos incluye el sistema creado para capturar, estructurar y mover datos de los que obtener la información y que se deben analizar para alcanzar una mayor comprensión y aprovechamiento. A menudo, esto se obtiene mediante soluciones de automatización, software y almacenamiento de datos.
Los emplazamientos de almacenamiento se determinan en función del formato de los datos recopilados. Enviar los datos a la ubicación de almacenamiento adecuada constituye un paso crítico en la arquitectura del pipeline de datos, con opciones para almacenar datos maestros en un sistema de almacenamiento estructurado, como un almacén de datos, o datos poco estructurados en un lago de datos. Los analistas de datos pueden recopilar información de los datos poco estructurados en los lagos de datos o analizar los datos maestros en una ubicación de almacenamiento central. Sin una colocación adecuada en un entorno de almacenamiento, no puede existir una supervisión práctica de la arquitectura y ello limitaría las aplicaciones futuras.
HPE y los pipelines de datos
HPE Ezmeral es una plataforma híbrida de data science y análisis diseñada para impulsar modernizaciones basadas en datos y facilitar a las empresas el desbloqueo del valor de sus datos, se encuentren donde se encuentren. HPE Ezmeral impulsa los servicios de análisis de HPE GreenLake para ayudar a los clientes a unificar, modernizar y analizar todos sus datos, desde el extremo hasta la nube.
HPE Ezmeral ayuda a desbloquear el valor de los datos e innovar más rápido con opciones, eficacia y flexibilidad que no ofrecen las soluciones de nicho y basadas en la nube. Lo consigue de la siguiente manera:
Proporcionando una plataforma de software unificada basada en código abierto al 100 % y diseñada para aplicaciones nativas y no nativas de la nube (heredadas) que se ejecutan en cualquier infraestructura local o en entornos de nube híbrida y multinube.
Unificando datos y modernizando aplicaciones con la primera estructura de datos integrada y optimizada para análisis de alto rendimiento. Esta acelera la obtención de información combinando archivos, objetos, flujos de eventos y bases de datos NoSQL en un solo sistema de archivos e infraestructura lógica para brindar acceso global a datos sincronizados.
Abordando los desafíos que surgen de operacionalizar modelos de aprendizaje automático a escala empresarial con una solución que ofrece velocidad y agilidad de DevOps, combinada con una experiencia de nube que acelera tus cargas de trabajo.
Proporcionando una experiencia homogénea para todos los equipos con una sola plataforma que aprovecha una amplia gama de herramientas de análisis y de aprendizaje automático. La automatización integrada y la experiencia nativa de la nube simplifican la conexión de los usuarios y sus herramientas con los datos, motores de computación y recursos de almacenamiento adecuados, y de este modo, liberan a los equipos para que puedan centrarse en desbloquear el valor de los datos.
Obteniendo libertad y flexibilidad con herramientas y marcos de código abierto integrados en un data lake house híbrido y unificado. Una app store integrada o el mercado de HPE Ezmeral permiten la rápida creación de motores y entornos personalizados y optimizados basados en soluciones de pila completa validadas que se obtienen de proveedores independientes de software de confianza.