¿Qué son data pipelines? 13 recomendaciones para diseñarlos

¡Hola!👋Soy Catalina Hernández Escobar

Digital Marketing Specialist Creadora de contenido y estrategias digitales

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Si alguna vez te has preguntado cómo los Data Pipelines transforman el flujo de datos en una sinfonía perfecta, estás en el lugar adecuado. En este artículo te contaremos como los Data Pipelines son una poderosa solución que reúne la ciencia y el arte de la integración de datos. Exploraremos juntos sus arquitecturas, como hacen que los datos fluyan en perfecta sincronía y conocerás porque esta tecnología puede ser tu aliado más poderoso en la gestión de datos.

Y, por cierto, estás ansioso por aplicar tus habilidades y conocimientos en emocionantes proyectos relacionados con la gestión de datos, te invitamos a explorar las increíbles oportunidades laborales que tenemos para ti. En nuestra página web, encontrarás ofertas de trabajo, donde podrás poner a prueba tus habilidades en la implementación y optimización de Data Pipelines, así como sumergirte en proyectos desafiantes que marcarán la diferencia.

¿Qué es un pipeline?

Un pipeline es un conjunto de procesos o sistemas utilizados para recopilar datos en una secuencia de pasos o etapas interconectadas, donde la finalización de una etapa se convierte en la entrada de la siguiente. Imagina un pipeline como un viaje de datos, como si fueran pasajeros en un tren de alta velocidad. Este tren tiene una serie de estaciones interconectadas en las que los datos hacen paradas para transformarse, limpiarse y prepararse para su siguiente viaje.

En el ámbito de la ingeniería de datos, un «pipeline» es un conjunto de procesos bien organizados que trabajan juntos para recopilar, transformar y gestionar datos de manera eficiente y continua. Asegurándose de que los datos fluyan sin problemas desde diversas fuentes hasta su destino final.

Data pipeline, pipelines de datos o canalización de datos 

Es un conjunto de etapas automatizadas que se utilizan para mover, transformar y gestionar datos desde su origen hasta su destino final.

Los data pipelines son como asistentes expertos que procesan enormes cantidades de información, especialmente en Big Data. Son vitales para manejar datos provenientes de diversas fuentes, desde bases de datos hasta sistemas de registros, sensores loT y aplicaciones web. Gracias a ellos, las empresas pueden obtener información valiosa y actualizada para impulsar la innovación y tomar decisiones acertadas.

¿Te has preguntado cómo funciona un Data Pipeline para procesar datos?

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  1. Extracción de datos: El Data Pipeline inicia extrayendo datos crudos desde su fuente de origen.
  2. Transformación de datos: Una vez que los datos se han extraído, llega el momento de la transformación, donde los datos son limpiados, normalizados y puestos en orden de acuerdo con los requisitos del proyecto o análisis.
  3. Carga de datos: Los datos transformados encuentran su hogar en un sistema de almacenamiento seguro y acogedor, como una plataforma de análisis o un Data Warehouse o data lake.
  4. Orquestación y programación: La orquestación entra en acción para asegurarse de que cada paso se dé en el momento adecuado. El Data Pipeline se programa para ejecutarse de forma automática y periódica, según las necesidades de cada proyecto.
  5. Monitoreo y gestión: Dentro del proceso, el Data Pipeline se encarga de vigilar la calidad de los datos, detectar posibles errores y resolver cualquier problema que se presente para mantener todo en orden y en su lugar.
  6. Análisis y visualización: Cuando los datos están en su destino final, se convierten en la guía para las decisiones más acertadas en la organización. Análisis, informes y visualizaciones que revelan los insights más preciados.

Arquitecturas de Data Pipelines

Enfoque basado en batch

En esta arquitectura, los datos se procesan en grupos o lotes discretos, acumulándose durante un tiempo definido y luego procesados juntos en una sola ejecución del Data Pipeline. Sus ventajas clave son:

  • Eficiencia en el procesamiento de volúmenes de datos: permite realizar operaciones en paralelo y aprovechar la capacidad de procesamiento de servidores y clústeres de cómputo.
  • Gestión y programación sencilla: facilita la planificación y la ejecución de tareas a intervalos regulares.
  • Tolerancia a fallos: Si ocurre un fallo, es posible reiniciar el proceso desde el inicio del lote.

Sin embargo, su principal desafío radica en la latencia, no siendo ideal para aplicaciones que requieran respuestas en tiempo real, ya que los datos no estarán siempre actualizados debido al procesamiento por lotes.

Enfoque basado en tiempo real

En esta arquitectura, los datos se procesan y se entregan de forma continua a medida que se generan, en vez de esperar a que se formen en lotes. Sus características clave incluyen:

  • Respuestas rápidas y análisis cercano en tiempo: Los datos son procesados y entregados en tiempo real, lo que permite tomar decisiones ágiles.
  • Información siempre actualizada: Los datos se actualizan en tiempo real, garantizando información al día para tomar decisiones informadas.
  • Detectar eventos en tiempo real: Ideal para aplicaciones que requieren detección de anomalías, alertas o respuestas inmediatas.

Los desafíos para este tipo de arquitectura es la complejidad en el procesamiento en tiempo real y el uso avanzado de herramientas tecnológicas. Además, la carga de datos en tiempo real puede requerir mayores recursos para manejar el constante flujo de datos.

13 Recomendaciones para el diseño y desarrollo de Data Pipelines

data pipeline
  1. Sé un ingeniero de datos visionario: Antes de empezar, imagina el panorama completo y define tus objetivos con claridad. Saber hacia dónde te diriges te ayudará a construir el camino correcto.
  2. Elige la arquitectura adecuada: Evalúa cuidadosamente las opciones de arquitectura, como batch o tiempo real, para seleccionar la más adecuada según la naturaleza de los datos y los requisitos de procesamiento.
  3. Escoge herramientas tecnológicas apropiadas: Utiliza tecnologías que se adapten a tus necesidades. Hay muchas opciones, así que selecciona las que mejor se mezclen con tu equipo y tus datos.
  4. Convierte tus datos en diamantes: Asegúrate de que tus datos sean de calidad y estén libres de impurezas. Limpia y transforma tus datos como si fueran preciosos diamantes a pulir.
  5. Garantiza la seguridad de los datos: Protege tus datos con una armadura de seguridad sólida. No dejes ningún agujero por donde puedan escapar.
  6. Prueba, prueba y prueba nuevamente: No confíes, pon a prueba tu Data Pipeline en diferentes situaciones para asegurarte de que funcione sin problemas.
  7. Considera la escalabilidad: Diseña el pipeline de manera que pueda adaptarse y crecer para manejar volúmenes de datos cada vez mayores a medida que la empresa crece.
  8. La documentación es tu mapa: Mantén una documentación clara y detallada para que cualquier miembro del equipo pueda entender y mejorar el proceso.
  9. Trabaja en equipo: Colabora con otros expertos en datos y escucha sus ideas. Juntos, pueden construir algo asombroso.
  10. Anticipa los obstáculos: Identifica posibles problemas y prepara planes de contingencia para no perder el rumbo.
  11. Sé tolerante a los fallos: Implementa medidas de tolerancia a fallos para que tu Data Pipeline siempre esté protegido y listo para recuperarse.
  12. Mantente actualizado como un investigador: Investiga y mantente al día con las últimas tendencias en integración de datos para estar un paso adelante.
  13. Recuerda que el tiempo es oro: Optimiza tus tiempos de procesamiento y asegúrate de que tu Data Pipeline sea tan veloz como un rayo.

Reflexión

Los Data pipelines son la formula de la magia moderna, desde su extracción hasta la transformación y la carga, se convierten en las arterias digitales vitales para el flujo de la información. Desde entender su definición hasta explorar sus diversas arquitecturas, has adquirido una comprensión solidad de cómo funcionan estos sistemas.

Recuerda que la planificación y la creatividad son tus mas grandes aliados para el diseño y desarrollo de data pipelines. Te animamos a que te lances de lleno a la creación y optimización de data pipelines. Este es un campo que esta en constante evolución, donde cada día trae oportunidades emocionantes para desbloquear información valiosa. Si estás listo para sumergirte en la revolución de los datos, te invitamos a aplicar estos conocimientos y unirte a la comunidad de expertos en data pipelines que están dando forma al futuro. El futuro es tuyo para crear, y los data pipelines son la herramienta con la que construirás ese futuro.

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