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Una canalizaci¨®n de datos (o pipeline de datos) es el medio que permite que los datos viajen desde una ubicaci¨®n a otra dentro del stack tecnol¨®gico de una organizaci¨®n. Puede incluir cualquier bloque de creaci¨®n o de procesamiento que ayude a que los datos se muevan de un extremo a otro.

Las canalizaciones de datos suelen estar formadas por:

• Las fuentes, como las bases de datos y las aplicaciones SaaS.
• El procesamiento, o lo que les ocurre a los datos cuando se mueven a trav¨¦s del pipeline de un lugar a otro, incluidos la transformaci¨®n (es decir, la estandarizaci¨®n, la ordenaci¨®n, la desduplicaci¨®n y la validaci¨®n), la verificaci¨®n, el aumento, el filtrado, el agrupamiento y la agregaci¨®n.
• Los destinos, que suelen ser, sobre todo, lugares de almacenamiento de los datos, como los almacenes de datos y los data lakes.

Los casos de uso t¨ªpicos de las canalizaciones de datos son:

• La anal¨ªtica predictiva
• Los paneles de control o dashboards y la realizaci¨®n de informes en tiempo real.
• El almacenamiento, el enriquecimiento, el desplazamiento o la transformaci¨®n de los datos.

Los pipelines de datos pueden crearse internamente, pero actualmente lo m¨¢s habitual es desarrollarlas en la nube, debido a la elasticidad y la flexibilidad que esta proporciona.

Ventajas de un Pipeline de Datos

Un pipeline de datos permite que las organizaciones optimicen sus datos y maximicen su valor, al manipularlos de un modo que beneficia a la empresa. Por ejemplo, una empresa que desarrolle y venda una aplicaci¨®n para automatizar los sem¨¢foros de las grandes ciudades podr¨¢ usar su pipeline de datos para que sus conjuntos de datos se entrenen para el aprendizaje autom¨¢tico con el fin de que la aplicaci¨®n funcione de manera ¨®ptima en las ciudades y permita que los sem¨¢foros regulen eficientemente el tr¨¢fico en las calles.?

Los beneficios principales de un pipeline de datos son:

• La anal¨ªtica de los datos: los pipelines de datos permiten que las organizaciones analicen sus datos, al recoger los datos procedentes de m¨²ltiples fuentes y reunirlos en una sola ubicaci¨®n. Lo ideal es que esos an¨¢lisis se realicen en tiempo real para extraer el m¨¢ximo valor de los datos.
• La eliminaci¨®n de los cuellos de botella: los pipelines de datos garantizan una circulaci¨®n fluida de los datos de un lugar a otro, con lo que evitan los problemas causados por los silos de datos y eliminan los cuellos de botella que hacen que los datos pierdan r¨¢pidamente su valor o se da?en de alg¨²n modo.
• La mejora de las decisiones empresariales: al permitir los an¨¢lisis de datos y eliminar los cuellos de botella, los pipelines de datos hacen que las empresas puedan utilizar sus datos r¨¢pidamente y obtener una informaci¨®n muy importante sobre el negocio.

La importancia de la automatizaci¨®n y la orquestaci¨®n para los pipelines de datos

La automatizaci¨®n y la orquestaci¨®n son dos aspectos cr¨ªticos de las canalizaciones de datos. La automatizaci¨®n de la canalizaci¨®n de datos es la capacidad para ejecutar cualquier componente de una canalizaci¨®n de datos en el momento y a la velocidad en los que necesita que se ejecuten. La orquestaci¨®n de la canalizaci¨®n de datos es el proceso de ejecutar todos los componentes de manera coordinada.?

La automatizaci¨®n completa del pipeline de datos permite que las organizaciones integren perfectamente los datos procedentes de diversas fuentes para impulsar las aplicaciones de la empresa y los an¨¢lisis de datos, procesar r¨¢pidamente los datos en tiempo real para tomar mejores decisiones empresariales y escalar f¨¢cilmente las soluciones basadas en la nube.

La orquestaci¨®n permite que los equipos de centralicen la administraci¨®n y el control de los pipelines de datos de un extremo a otro. Gracias a ello, estos equipos pueden realizar sus tareas de supervisi¨®n y creaci¨®n de informes y obtener avisos proactivos.?

Los pipelines de datos y los sistemas ETL

Al igual que los pipelines de datos, los sistemas de extracci¨®n, transformaci¨®n y carga (ETL por sus siglas en ingl¨¦s), tambi¨¦n conocidos como pipelines ETL, llevan los datos de un lugar a otro.?

Sin embargo, a diferencia de los pipelines de datos, los pipelines ETL, por definici¨®n:

• Conllevan siempre alg¨²n tipo de transformaci¨®n de los datos, mientras que un pipeline de datos no siempre tiene que suponer la transformaci¨®n de los datos.
• Se ejecutan en lotes, que hacen que los datos se muevan en fragmentos, mientras que los pipelines de datos se ejecutan en tiempo real.
• Finalizan con la carga de los datos en una base de datos o almac¨¦n de datos, mientras que un pipeline de datos no tiene que acabar siempre con la carga de los datos. En lugar de ello, puede finalizar con la activaci¨®n de un nuevo proceso o flujo al poner en marcha un webhook.

Los sistemas ETL suelen ser (aunque no siempre) un subgrupo del pipeline de datos.

C¨®mo aprovechar al m¨¢ximo su canalizaci¨®n de datos

Un pipeline de datos tiene la misma eficiencia y eficacia de sus componentes. Un solo enlace d¨¦bil o roto puede romper toda la canalizaci¨®n y generar una gran p¨¦rdida de inversiones y de tiempo.??

Por eso, las empresas actuales buscan soluciones que les permitan sacar el m¨¢ximo provecho de sus datos sin aumentar de manera significativa los costes.?

Una soluci¨®n de almacenamiento de datos como una plataforma de almacenamiento r¨¢pido y unificado de archivos y objetos (UFFO) consolida todos los datos ¡ªtanto estructurados como no estructurados¡ª en una capa de datos accesible central. A diferencia de un almac¨¦n de datos, puede manejar datos operativos y, al contrario que un lago de datos, puede servir datos en m¨²ltiples formatos.

Una plataforma de almacenamiento UFFO tambi¨¦n puede consolidar los data lakes y los almacenes de datos en una ¨²nica capa de acceso y proporcionar la gobernanza de datos necesaria para optimizar la compartici¨®n de datos entre un conjunto variado de puntos finales. Con un hub de datos, el procesamiento de los datos queda oculto, lo que permite que su organizaci¨®n disponga de un lugar centralizado del que extraer la informaci¨®n de la inteligencia empresarial.

FlashBlade? de É«¿Ø´«Ã½? es la plataforma de almacenamiento UFFO l¨ªder del sector. FlashBlade no solo puede manejar las cargas de trabajo de anal¨ªticas y de creaci¨®n de informes de un almac¨¦n de datos, sino que adem¨¢s proporciona:

• Una compartici¨®n optimizada de los datos entre todos sus puntos finales de datos.
• Un almacenamiento unificado de archivos y objetos.
• La capacidad de manejar los datos operativos en tiempo real.
• Escalabilidad y agilidad.
• Un rendimiento multidimensional para cualquier tipo de dato.
• Un paralelismo masivo del software al hardware.

Introducci¨®n a FlashBlade.