Qué es la ingestión de datos y por qué es importante para tu empresa

La ingestión de datos es el proceso de mover o replicar datos desde una fuente y trasladarlos a un nuevo destino. Algunas de las fuentes desde las cuales se mueven o replican los datos son bases de datos, archivos e incluso flujos de datos de IoT. Los datos movidos y/o replicados durante la ingestión de datos se almacenan en un destino que puede estar localmente. Sin embargo, en la mayoría de los casos, se encuentra en la nube.

Los datos ingresados permanecen en su forma original y sin procesar, tal como existían en la fuente. Si es necesario analizar o transformar los datos en un formato más compatible con análisis u otras aplicaciones, se requiere una operación de transformación posterior. En esta guía, discutiremos los detalles y beneficios adicionales de la ingestión de datos, así como algunas de las principales herramientas de ingestión de datos en las que vale la pena invertir.

¿Cuál es el propósito de la ingestión de datos?

El propósito de la ingestión de datos es mover grandes volúmenes de datos rápidamente. Esto es posible porque no es necesario transformar los datos durante los movimientos o replicaciones de datos. La velocidad de la ingestión permite a las organizaciones mover datos rápidamente.

La ingestión de datos utiliza la automatización de software para mover grandes cantidades de datos de manera eficiente, ya que la operación requiere un esfuerzo manual mínimo por parte de los profesionales de IT. La ingestión de datos es un medio masivo de captura de datos desde prácticamente cualquier fuente. Puede manejar los volúmenes extremadamente grandes de datos que ingresan a las redes corporativas a diario.

La ingestión de datos es una tecnología de "movimiento" que puede combinarse con tecnologías de edición y formato de datos como ETL. Por sí misma, la ingestión de datos solo ingiere los datos; no los transforma.

Vale la pena invertir en minería de datos

Para muchas organizaciones, la ingestión de datos es una herramienta crítica que les ayuda a administrar el extremo frontal de sus datos y los datos que ingresan a su empresa. Una herramienta de ingestión de datos permite a las empresas mover de inmediato sus datos hacia un repositorio central sin el riesgo de dejar datos valiosos "fuera" en fuentes que luego pueden quedar inaccesibles.

Tipos de ingestión de datos

Existen tres tipos fundamentales de ingestión de datos: en tiempo real, por lotes y lambda.

Ingestión de datos en tiempo real

La ingestión de datos en tiempo real mueve de inmediato los datos a medida que provienen de sistemas de origen como IoT, archivos y bases de datos.

Para economizar este movimiento de datos, la ingestión de datos utiliza un método probado y verdadero de captura de datos: solo captura los datos que hayan cambiado desde la última vez que se recopilaron datos. Esta operación se conoce como "captura de datos de cambio".

La ingestión de datos en tiempo real se utiliza con frecuencia para mover datos de aplicaciones relacionados con el comercio de acciones o el monitoreo de infraestructura de IoT.

Ingestión de datos por lotes

La ingestión de datos por lotes implica la ingestión de datos durante la noche (en un lote de datos) o en intervalos periódicos de recopilación de datos programados durante el día. Esto permite a las organizaciones capturar todos los datos que necesitan para la toma de decisiones de manera oportuna y a un ritmo que no requiere una captura de datos en tiempo real.

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Un ejemplo de uso de la ingestión de datos por lotes periódicos sería la recopilación periódica de datos de ventas de tiendas minoristas y de comercio electrónico distribuidas.

Ingestión de datos lambda

La ingestión de datos lambda combina prácticas de ingestión de datos en tiempo real y por lotes. El objetivo es mover los datos lo más rápido posible.

Si hay un problema de latencia o velocidad de transferencia de datos que podría afectar el rendimiento, el modelo de técnica de ingestión de datos lambda puede encolar temporalmente los datos, enviándolos a los repositorios de datos objetivo solo cuando esos repositorios estén disponibles.

Ingestión de datos vs. ETL

La ingestión de datos es un proceso de acción rápida que toma datos en bruto de archivos de origen y los mueve en estado directo y tal cual hacia un repositorio central de datos objetivo.

ETL también es una herramienta de transferencia de datos, pero es más lenta que la ingestión de datos porque también transforma los datos en formatos aptos para su acceso en el repositorio central de datos donde se almacenarán los datos.

La ventaja de la ingestión de datos es que puedes capturar de inmediato todos tus datos entrantes. Sin embargo, una vez que tienes los datos, aún tendrás que trabajar en ellos para que se puedan formatear y utilizar.

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Con ETL, la mayor parte del formato de datos ya está hecho. La desventaja de ETL es que lleva más tiempo capturar y procesar los datos entrantes.

Principales herramientas de ingestión de datos

Precisely Connect

Anteriormente conocido como Syncsort, Precisely Connect ofrece tanto ingestión de datos en tiempo real como por lotes para análisis avanzados, migración de datos y objetivos de aprendizaje automático. También admite funcionalidades de CDC y ETL.

Precisely Connect puede obtener y enviar datos a sistemas locales o basados en la nube. Los datos pueden estar en formato de base de datos relacional, datos grandes, transmisión o mainframe.

Apache Kafka

Dirigido a la ingestión de big data, Apache Kafka es una solución de software de código abierto que proporciona integración de datos de alta capacidad, análisis en tiempo real y canalizaciones de datos. Puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos externas. También es una puerta de entrada a una gran cantidad de herramientas y funcionalidades adicionales de la comunidad global de código abierto.

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Talend Data Fabric

Talend Data Fabric le permite obtener datos de hasta 1.000 fuentes de datos diferentes. Los datos pueden dirigirse tanto a repositorios de datos internos como basados en la nube.

Los servicios en la nube que Talend admite son Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Snowflake, Microsoft Azure y Databricks. Talend Data Fabric también cuenta con detección y corrección automatizada de errores.

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