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Un proceso de datos es el medio por el cual los datos viajan de un lugar a otro dentro de la pila tecnol¨®gica de una organizaci¨®n. Puede incluir cualquier bloque de construcci¨®n o procesamiento que ayude a mover datos de un extremo a otro.

Los procesos de datos generalmente consisten en:

• Fuentes, como aplicaciones SaaS y bases de datos.
• Procesamiento, o lo que sucede con los datos a medida que se mueven a trav¨¦s del proceso de un lugar a otro, incluida la transformaci¨®n (es decir, estandarizaci¨®n, clasificaci¨®n, desduplicaci¨®n y validaci¨®n), verificaci¨®n, aumento, filtrado, agrupaci¨®n y agregaci¨®n.
• Destinos, que son m¨¢s com¨²nmente almacenamientos de datos, como almacenamientos de datos y data lakes.

Entre los casos de uso t¨ªpicos del proceso de datos se incluyen los siguientes:

• An¨¢lisis predictivo.
• Informes y paneles en tiempo real
• Almacenamiento, enriquecimiento, movimiento o transformaci¨®n de datos

Los procesos de datos se pueden construir internamente, pero ahora se crean m¨¢s com¨²nmente en la nube debido a la elasticidad y flexibilidad que proporciona.

Beneficios de un proceso de datos

Un proceso de datos permite a las organizaciones optimizar sus datos y maximizar su valor al manipularlos de maneras que beneficien al negocio. Por ejemplo, una empresa que desarrolla y vende una aplicaci¨®n para automatizar sem¨¢foros en grandes ciudades podr¨ªa usar su proceso de datos para capacitar conjuntos de datos para el aprendizaje autom¨¢tico, de modo que la aplicaci¨®n pueda funcionar de manera ¨®ptima para las ciudades, lo que permite que los sem¨¢foros muevan el tr¨¢fico de manera eficiente por las calles.?

Los principales beneficios de un proceso de datos son:

• An¨¢lisis de datos: Los procesos de fecha permiten a las organizaciones analizar sus datos mediante la recopilaci¨®n de datos de varias fuentes y su ubicaci¨®n en un solo lugar. Idealmente, este an¨¢lisis se lleva a cabo en tiempo real para extraer el m¨¢ximo valor de los datos.
• Eliminaci¨®n de cuellos de botella: Los procesos de datos garantizan un flujo de datos fluido de un lugar a otro, evitando as¨ª el problema de los silos de datos y eliminando los cuellos de botella que llevan a que los datos pierdan r¨¢pidamente su valor o se corrompan de alguna manera.
• Mejores decisiones comerciales: Al habilitar el an¨¢lisis de datos y eliminar los cuellos de botella, los procesos de datos les brindan a las empresas la capacidad de usar sus datos para obtener resultados empresariales r¨¢pidos y potentes.

Importancia de la automatizaci¨®n y la organizaci¨®n para los procesos de datos

La automatizaci¨®n y la organizaci¨®n son aspectos fundamentales de los procesos de datos. La automatizaci¨®n del proceso de datos es la capacidad de ejecutar cualquiera de los componentes del proceso de datos en el momento y la velocidad a la que necesita que se ejecuten. La organizaci¨®n del proceso de desarrollo de datos es el proceso de ejecutar todos los componentes de manera coordinada.?

La automatizaci¨®n completa del proceso de datos permite que las organizaciones integren sin problemas datos de varias fuentes para impulsar las aplicaciones comerciales y el an¨¢lisis de datos, analicen r¨¢pidamente los datos en tiempo real para impulsar mejores decisiones comerciales y escalen f¨¢cilmente las soluciones basadas en la nube.

La organizaci¨®n permite que los equipos de centralicen la administraci¨®n y el control de los procesos de datos integrales. Les permite realizar monitoreo e informes y recibir alertas proactivas.?

Ductos de datos frente a ETL

Al igual que los procesos de datos, los sistemas de extracci¨®n, transformaci¨®n y carga (ETL), tambi¨¦n conocidos como procesos de ETL, llevan los datos de un lugar a otro.?

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

• Siempre involucre transformar los datos de alguna manera, mientras que un proceso de datos no necesariamente tiene que implicar la transformaci¨®n de los datos.
• Ejecute en lotes donde los datos se mueven en fragmentos, mientras que los procesos de datos se ejecutan en tiempo real.
• Termine con la carga de datos en una base de datos o almacenamiento de datos, mientras que un proceso de datos no siempre tiene que terminar con la carga de datos. En su lugar, puede terminar con la activaci¨®n de un nuevo proceso o flujo al activar webhooks.

Los sistemas de ETL suelen ser, pero no siempre, subconjuntos de procesos de datos.

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

Un proceso de datos solo es tan eficiente y eficaz como sus partes constituyentes. Un solo eslab¨®n d¨¦bil o roto puede romper toda su cartera y provocar una gran cantidad de inversi¨®n y tiempo perdidos.??

Es por eso que las empresas actuales buscan soluciones que les ayuden a aprovechar al m¨¢ximo sus datos sin agregar costos significativos.?

Una soluci¨®n de almacenamiento de datos como una plataforma de almacenamiento de objetos y archivos r¨¢pidos unificados (UFFO) consolida todos los datos, tanto estructurados como no estructurados, en una capa de datos accesible central. A diferencia de un almacenamiento de datos, puede manejar datos operativos y, a diferencia de un data lake, puede servir datos en varios formatos.

Una plataforma de almacenamiento UFFO tambi¨¦n puede consolidar los conjuntos de datos y los almacenamientos de datos en una ¨²nica capa de acceso y proporcionar la gobernanza de datos necesaria para agilizar el intercambio de datos entre una diversa colecci¨®n de puntos finales. Con un hub de datos, el procesamiento de datos se abstrae, lo que le brinda a su organizaci¨®n un lugar centralizado desde el cual extraer informaci¨®n de inteligencia empresarial (BI).

É«¿Ø´«Ã½ ? FlashBlade ? es la plataforma de almacenamiento UFFO l¨ªder en la industria. FlashBlade no solo puede manejar las cargas de trabajo de an¨¢lisis e informes de un almacenamiento de datos, sino que tambi¨¦n ofrece:

• Uso compartido de datos sin problemas en todos los puntos de conexi¨®n de datos.
• Almacenamiento de objetos y archivos unificados.
• La capacidad de controlar los datos operativos en tiempo real.
• Escalabilidad y agilidad
• Rendimiento multidimensional para cualquier tipo de datos
• Paralelismo masivo de software a hardware

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