Qué es la ingestión de datos y cómo puede ayudar a tu empresa

La ingestión de datos es un término general para los procesos y herramientas que mueven datos de un lugar a otro para su posterior procesamiento y análisis. Normalmente implica transportar parte o todos los datos desde fuentes externas a ubicaciones internas de destino.

Enfoques comunes de la ingestión de datos

Existen dos enfoques comunes en la ingestión de datos: la ingestión de datos por lotes (batch) y la ingestión de datos en tiempo real (streaming). La ingestión de datos por lotes implica recopilar y mover información en intervalos programados. Por otro lado, la ingestión de datos en tiempo real implica la recopilación y el movimiento de información en o cerca del tiempo real. Este enfoque es el más adecuado cuando se necesita utilizar datos actuales para tomar decisiones.

Casos de uso de la ingestión de datos

• Análisis en tiempo real: A través de la ingestión de datos, las empresas, especialmente en el comercio electrónico y las finanzas, analizan datos para tomar decisiones rápidas y precisas.
• Análisis del comportamiento del cliente: Las plataformas en línea recopilan datos para comprender el comportamiento del usuario, como las páginas visitadas, los elementos seleccionados y el tiempo pasado en la plataforma. Esto ayuda a personalizar las experiencias de los usuarios y a realizar recomendaciones de productos.
• Monitorización operativa: Las empresas recopilan registros y métricas de sus aplicaciones e infraestructura, lo que les permite supervisar la salud del sistema y garantizar su disponibilidad y rendimiento.
• Gestión de la cadena de suministro: Las empresas manufactureras y minoristas recopilan datos de diversas fuentes para monitorear los niveles de inventario, las tasas de producción, el estado de los envíos, entre otros, para optimizar sus cadenas de suministro.
• Monitorización en redes sociales: Las marcas y empresas recopilan datos de las plataformas de redes sociales para monitorear menciones, reseñas y comentarios para evaluar el sentimiento público y responder a las preocupaciones de los clientes.

Ejemplos de ingestión de datos

• Detección de fraudes: A través del análisis en tiempo real, una empresa de tarjetas de crédito puede recopilar y utilizar datos de transacciones para detectar y bloquear cualquier actividad sospechosa, protegiendo así a los clientes de posibles fraudes.
• Sistemas de recomendación: Los servicios de transmisión en línea, como Netflix, recopilan datos de los usuarios para analizar patrones y preferencias de visualización, lo que les permite recomendar programas y películas para cada usuario.
• Detección de anomalías: Un proveedor de servicios en la nube que recopila los registros del servidor puede detectar cualquier anomalía o posible fallo del sistema, garantizando la disponibilidad y el rendimiento para sus usuarios.
• Gestión de inventario: Una plataforma de comercio electrónico global, como Amazon, recopila datos de proveedores, almacenes y transportistas de envíos para asegurarse de que los productos estén disponibles y se entreguen de manera eficiente.
• Opiniones de los clientes: Los nuevos restaurantes pueden recopilar reseñas y calificaciones de plataformas como Yelp y Tripadvisor para comprender la opinión de los clientes y realizar mejoras cuando sea necesario.

¿Qué es ETL?

ETL (Extraer, Transformar y Cargar) es una forma más específica de manejar datos. A diferencia de ELT (Extraer, Cargar, Transformar), ETL es simplemente un proceso en el que los datos se extraen de múltiples fuentes, se transforman en un formato estandarizado y se cargan en un sistema de destino. Estas son las tres fases principales:

1. Extracción: La fase de extracción implica tomar datos de sus fuentes, trabajando con datos estructurados y no estructurados.
2. Transformación: La transformación de datos implica cambiarlos a un formato confiable y de alta calidad que se ajuste a los requisitos de informes y casos de uso de una empresa, lo que puede implicar corregir inconsistencias, agregar valores faltantes, eliminar o descartar datos duplicados y realizar otras tareas para aumentar la calidad de los datos.
3. Carga: La carga de datos implica moverlos a su ubicación de destino, como un repositorio de almacenamiento de datos estructurados o un lago de datos que puede recibir tanto datos estructurados como no estructurados.

ETL es un proceso integral que permite a las empresas preparar conjuntos de datos para su uso posterior.

Casos de uso de ETL

• Almacenamiento de datos: Las empresas consolidan datos de fuentes dispares en un único almacén de datos centralizado para informes y análisis, lo que es especialmente útil a medida que las empresas crecen y utilizan múltiples soluciones de software y bases de datos.
• Migración de datos: ETL permite a las empresas migrar datos, ya que a menudo necesitan mover datos de un sistema o plataforma a otra sin corrupción ni pérdida.
• Integración de datos: Un caso de uso de integración de datos implica combinar datos de diferentes departamentos o de fusiones y adquisiciones para proporcionar una visión unificada de un negocio.
• Gestión de datos maestros: ETL extrae datos de los sistemas de origen, los transforma y luego los carga en una base de datos maestra, asegurando que una organización tenga una única fuente de verdad para entidades de datos cruciales como clientes y proveedores.
• Inteligencia empresarial: La transformación de datos en bruto en información útil, mediante la agregación, el resumen y el análisis, para respaldar la toma de decisiones.

Ejemplos de ETL

• Análisis de datos de ventas: Una empresa minorista puede consolidar datos de ventas de todas sus tiendas en todo el país en un almacén de datos central, lo que le permitiría analizar el rendimiento y las tendencias generales de ventas.
• Actualizaciones de sistemas: Una empresa que actualiza su sistema de gestión de relaciones con los clientes puede utilizar ETL para transferir los datos de los clientes del sistema antiguo al nuevo para garantizar la consistencia e integridad de los datos.
• Integración de datos después de una fusión: Después de una fusión, una empresa puede utilizar ETL para integrar los datos de los empleados de diferentes sistemas de recursos humanos en una plataforma de recursos humanos unificada.
• Gestión de productos: Los procesos de ETL pueden ayudar a una empresa multinacional a asegurarse de que los datos de productos de sus diversas bases de datos regionales sean consistentes y unificados en su sistema global de gestión de productos.
• Comportamiento del cliente: Una plataforma de comercio electrónico que utiliza ETL para transformar datos en bruto en datos estructurados puede analizar esta información para comprender el comportamiento del usuario y, en última instancia, optimizar la experiencia del usuario.

Beneficios y desventajas de la ingestión de datos

Beneficios

• La ingestión de datos tiene capacidades de procesamiento en tiempo real, especialmente en la ingestión de transmisión, lo que ayuda a las empresas a obtener ideas inmediatas y tomar decisiones oportunas.
• La ingestión de datos es flexible; puede manejar una amplia variedad de tipos y fuentes de datos y adaptarse a diferentes casos de uso.
• Las herramientas y plataformas modernas de ingestión de datos son escalables y pueden manejar grandes volúmenes de datos.
• Mejora de la disponibilidad de datos y menor latencia, ya que la ingestión de datos garantiza que los datos de diversas fuentes estén disponibles para su posterior procesamiento y análisis.

Desventajas

• La ingestión directa puede provocar errores o inconsistencias si no se gestiona correctamente, lo que puede resultar en problemas de calidad de datos.
• La gestión de la ingestión de datos de muchas fuentes puede volverse compleja y requerir herramientas y conocimientos especializados.
• La ingestión de datos en tiempo real, en particular, puede requerir muchos recursos, lo que puede aumentar los costos.
• Si no se asegura correctamente, la ingestión de datos desde fuentes externas puede introducir vulnerabilidades de seguridad.

Beneficios y desventajas de ETL

Beneficios

• El sistema de destino a menudo tiene datos de alta calidad, ya que la fase de transformación limpia, estandariza y enriquece los datos.
• Los procesos de ETL se aseguran de que los datos de múltiples fuentes sean consistentes y unificados para proporcionar una única fuente de verdad.
• Los datos se optimizan para inteligencia empresarial y análisis una vez que se cargan en un almacén de datos después de ETL.
• Los procesos de ETL pueden almacenar datos históricos, lo que permite a las empresas realizar análisis de tendencias para informar sus decisiones estratégicas a largo plazo.

Desventajas

• Los procesos de ETL, especialmente ETL por lotes, introducen latencia ya que los datos no están disponibles para análisis en tiempo real.
• El diseño y mantenimiento de flujos de trabajo de ETL pueden requerir herramientas y habilidades especializadas, ya que pueden ser complejos.
• ETL, especialmente la fase de transformación, puede ser intensivo en recursos computacionales, requiriendo una infraestructura sólida.
• El ETL tradicional puede ser rígido y puede no adaptarse rápidamente a cambios en los sistemas de origen o en los requisitos comerciales.

¿Cómo se diferencian la ingestión de datos y ETL?

A pesar de sus diferentes objetivos, la ingestión de datos y ETL comparten muchas similitudes. De hecho, algunas personas consideran que ETL es un tipo de ingestión de datos, aunque incluye más pasos que simplemente recopilar y mover información.

Además, la ingestión de datos y ETL pueden mejorar la seguridad en la nube, añadiendo capas adicionales de precisión y protección a los conjuntos de datos a medida que se mueven y transforman en la nube. Estos procesos también mejoran el conocimiento general de los datos en una organización, ya que se toman el tiempo para mover y cambiar meticulosamente los datos al formato adecuado. Como resultado de los proyectos de ingestión de datos o ETL, es probable que estos equipos identifiquen nuevas oportunidades de seguridad de datos que deben aprovechar.

Vale la pena invertir en minería de datos

Por último, existen herramientas de software disponibles tanto para los procesos de ETL como para la ingestión de datos. Si bien algunas soluciones están diseñadas estrictamente para uno u otro, la superposición en lo que hacen estos procesos significa que muchos productos de ingestión de datos realizan algunos o todos los pasos de ETL.

¿Se pueden utilizar la ingestión de datos y ETL juntos?

Muchas empresas utilizan estrategias de ingestión de datos y ETL simultáneamente. Cómo y cuándo lo hacen depende en gran medida de la cantidad de información que deben manejar y si tienen infraestructura existente que ayude con el proyecto. Por ejemplo, si una empresa no tiene un almacén de datos o un lago de datos, probablemente no sea el mejor momento para que se enfoquen en desarrollar una estrategia de ETL.

Uno de los principales beneficios de la ingestión de datos es que no requiere que una empresa atraviese una transformación operativa antes de iniciar el proceso. Lo principal en lo que las empresas deben centrarse es en extraer datos de fuentes confiables.

Sin embargo, al adoptar ETL como estrategia de gestión de datos, las organizaciones pueden necesitar ampliar su infraestructura actual, contratar más miembros del equipo y adquirir herramientas adicionales. En comparación, la ingestión de datos es una tarea relativamente sencilla.

Comenzar con la ingestión de datos y ETL

Las empresas deben evaluar sus prioridades de datos primero antes de decidir cuándo y cómo utilizar la ingestión de datos y/o ETL. Los profesionales de datos deben cuestionar cómo la ingestión de datos y ETL apoyan los objetivos a corto y largo plazo para utilizar los datos en una organización.

Lo más importante es recordar que ni la ingestión de datos ni ETL son la elección universalmente mejor para cada proyecto de datos. Por eso es común que las empresas los utilicen en conjunto.

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