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Una pipeline de datos traslada datos sin procesar de varias fuentes a un almacén de datos para poder analizarlos al detalle. Los sistemas de pipelines de datos más modernos automatizan el proceso ETL (por las siglas en inglés de «extracción, transformación y carga») a través de la ingesta, el tratamiento, el filtrado, la transformación y el traslado de datos en cualquier arquitectura de la nube y añaden capas adicionales de resiliencia contra los fallos.
Aprende a crear una pipeline de datos en tiempo real en cuestión de minutos.
Con datos provenientes de numerosas fuentes, en diferentes formatos, a través de distintas infraestructuras en la nube, la mayoría de empresas manejan enormes cantidades tanto de datos como de silos de datos. Sin una vista completa y unificada de tus datos, no podrás descubrir sacar conclusiones complejas y relevantes, mejorar la eficiencia y tomar decisiones bien fundamentadas.
Por eso las pipelines de datos resultan fundamentales. Se convierten en el primer paso para centralizar los datos y obtener inteligencia empresarial, información operativa y análisis fiables.
Para entender cómo funciona una pipeline de datos, tomemos como ejemplo cualquier pipeline que reciba algo de una fuente de datos y la traslade a un destino. Este proceso de transportar los datos de fuentes variadas a un medio de almacenamiento al que una empresa pueda acceder para utilizarlos y analizarlos se conoce como ingesta de datos.
Durante el transporte, los datos se someten a diferentes procesos dependiendo del caso de uso comercial y el destino en sí. Una pipeline de datos puede ser un proceso sencillo de extracción y carga de datos o puede estar diseñada para manejar datos de una manera más avanzada, como un almacén de datos para análisis predictivo o machine learning.
A medida que los datos se mueven a través de una pipeline, se producen cuatro procesos: extracción, gobernanza, transformación y virtualización de datos.
Cada proceso de datos comienza con un conjunto de datos o una colección de conjuntos de datos sin procesar extraídos de un número indeterminado de fuentes. Los datos vienen en una amplia variedad de formatos, desde tablas de bases de datos, nombres de archivos, tópicos (Kafka) o colas (JMS) hasta rutas de archivos (HDFS). No hay ninguna estructura o clasificación de los datos en esta etapa; es un volcado de datos y no se le puede encontrar ningún sentido en su forma original.
Una vez que los datos están listos para usarse, es necesario organizarlos a gran escala Este proceso se conoce como gobernanza de datos. Al vincular los datos sin procesar con su contexto dentro del negocio, estos adquieren significado. Posteriormente, las empresas toman el control de la calidad y seguridad de sus datos y los organizan completamente para que se puedan consumir a gran escala.
El proceso de transformación de datos limpia y modifica los conjuntos de datos para que tengan el formato adecuado para generar informes. Esto incluye la eliminación de datos innecesarios o erróneos y el enriquecimiento de datos de acuerdo con las normas y reglas que se hayan determinado en función de las necesidades de la empresa.
Una vez transformados los datos, todos los resultados fiables se pueden empezar a compartir por toda la empresa. A menudo se envían a un almacén de datos en la nube o a una aplicación de endpoint para que acceder a ellos resulte fácil y cómodo.
Walmart, Expedia y Bank of America ya utilizan Confluent porque, a día de hoy, es la única plataforma completa de streaming de datos que está diseñada para transmitir datos en cualquier nube y a cualquier escala.
Desarrollada por los creadores originales de Apache Kafka, su tecnología de streaming se utiliza hoy en día en el 80 % de las empresas de Fortune 100. Confluent no solo es capaz de ingerir datos en tiempo real, sino que también permite crear pipelines de datos en streaming a gran escala que automatizan el flujo de datos en tiempo real a través de cualquier sistema, aplicación o almacén de datos con más de 120 conectores prediseñados.