Todo sobre los Data Pipelines

En este artículo hablaremos sobre los pipelines de datos, qué son, cuándo y cómo se utilizan. Para empezar, me gustaría dar una idea simple: la mayoría de nosotros somos lo suficientemente afortunados como para abrir el grifo cuando queremos y obtener agua limpia y fresca. Sin embargo, ¿alguna vez te has preguntado cómo llega esa agua hasta ti? Bueno, el agua proviene de lagos, océanos e incluso ríos, pero lo más probable es que no bebas directamente del lago, ¿verdad? Necesitamos tratar y transformar esa agua en algo seguro para usar, y lo hacemos utilizando instalaciones de tratamiento y llevando el agua desde su fuente hasta donde se necesita utilizando tuberías.

Ahora, una vez que el agua llega desde la fuente a las plantas de tratamiento, se purifica y se asegura de que sea segura de usar. Luego, se envía utilizando aún más tuberías hacia donde se necesita. Utilizamos agua para beber, limpiar y también para la agricultura, por lo que necesitamos aún más tuberías para llevar este agua hasta donde se necesita. Así que, como puedes ver, las tuberías de agua llevan el agua desde su fuente hasta donde se necesita.

Ahora, podemos empezar a pensar en los datos en las organizaciones de una manera muy similar. Los datos en una organización se encuentran en data lakes, en diferentes bases de datos que forman parte de diferentes aplicaciones de software como servicio (SaaS). Algunas aplicaciones están en las instalaciones y también tenemos datos en tiempo real, que es como nuestro río. Estos pueden ser datos que llegan en tiempo real, por ejemplo, datos de sensores en fábricas donde se recopilan datos cada segundo y se envían a nuestros repositorios. Así como nuestras fuentes de agua, estos datos están sucios, contaminados y deben ser limpiados y transformados antes de ser útiles para tomar decisiones empresariales.

¿Cómo se realiza este trabajo?

Este trabajo se realiza mediante los llamados pipelines de datos, que son procesos que nos ayudan a manejar la tarea de transformar y limpiar estos datos. Podemos utilizar procesos como ETL (extracción, transformación y carga), replicación de datos y virtualización de datos.

Uno de los procesos más comunes es ETL, que se encarga de extraer los datos de su ubicación, transformarlos limpiando datos incompatibles, eliminando valores faltantes, eliminando datos duplicados, asegurándose de que las columnas correctas estén presentes, y luego cargarlos en un repositorio para utilizarlos en el análisis y la toma de decisiones empresariales. Otro proceso que podemos utilizar es la replicación de datos, que consiste en copiar continuamente los datos en otro repositorio antes de cargarlos o utilizarlos en un caso de uso específico. Esto puede ser útil cuando necesitamos un repositorio de alto rendimiento o para tener un respaldo de datos en caso de una falla en la fuente de datos. Por último, la virtualización de datos nos permite acceder a múltiples fuentes de datos sin tener que copiarlos en otro repositorio. Esto nos permite realizar pruebas de nuevos casos de uso sin necesidad de construir pipelines de datos permanentes.

¿Cómo se utilizan los pipelines de datos?

Una vez que hemos preparado los datos utilizando estos diferentes procesos, podemos comenzar a utilizarlos. Hay diferentes formas en las que podemos utilizar los pipelines de datos. Por ejemplo, podemos utilizarlos en plataformas de inteligencia de negocios para generar informes y análisis. Además, podemos utilizarlos en casos de uso de machine learning, donde se requieren grandes cantidades de datos de alta calidad para entrenar nuestros algoritmos. En ese caso, los pipelines de datos nos permiten alimentar los modelos de machine learning con datos limpios, lo que nos ayuda a tomar decisiones más inteligentes y acertadas en nuestro negocio.

En resumen, los pipelines de datos son el medio para llevar datos desde los productores de datos hasta los consumidores de datos. En el mundo de la ciberseguridad, son una herramienta fundamental para garantizar la calidad y la disponibilidad de los datos en las organizaciones. Si tienes alguna pregunta, déjanos un comentario a continuación y si quieres leer más artículos como este en el futuro, te animamos a que te suscribas a nuestro blog.

Tabla resumen

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la diferencia entre ETL y replicación de datos?

ETL implica extraer, transformar y cargar los datos en un repositorio, mientras que la replicación de datos implica copiar continuamente los datos en otro repositorio antes de cargarlos o utilizarlos.

2. ¿Cuándo debería utilizar la virtualización de datos en lugar de ETL o replicación?

La virtualización de datos es útil cuando solo necesitas acceder a los datos temporalmente o cuando todavía estás en la etapa de pruebas de un nuevo caso de uso y no quieres construir pipelines de datos permanentes.

3. ¿Cuál es la importancia de los pipelines de datos en el machine learning?

Los pipelines de datos son fundamentales en el machine learning porque nos permiten alimentar nuestros algoritmos de machine learning con grandes cantidades de datos limpios, lo que mejora la precisión y la calidad de nuestros modelos.

Espero que este artículo te haya ayudado a comprender mejor los pipelines de datos y su importancia en las organizaciones. Si tienes alguna otra pregunta, no dudes en dejarla en los comentarios. Y recuerda, ¡suscríbete a nuestro blog para más contenido relacionado!

Mila y César

Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.

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