Pipeline de datos: Definición, ejemplos y tipos

La gestión de la canalización de datos comienza con la ingesta de datos desde diversas fuentes (por ejemplo, APIs externas, dispositivos físicos, bases de datos), a menudo en forma de datos estructurados y no estructurados.

Los motores de procesamiento de datos transforman, limpian, enriquecen y filtran los datos basándose en reglas y lógica predeterminadas. En algunos casos, pueden utilizarse procesos ETL. 

La gestión de la tubería de datos termina con los datos procesados almacenados en repositorios como almacenes de datos, sumideros de datos y soluciones basadas en la nube. Estos datos procesados están ahora listos para un análisis adicional y análisis de inteligencia empresarial.

No exactamente. Los datos ETL Pipelines son un tipo de pipeline de datos. El término "pipeline de datos" está una categoría muy amplia —que puede o no incluir procesos ETL—, ya que son formas adicionales de mover datos del punto A al punto B.

No todos los datos Pipelines utiliza el proceso ETL. En algunos data Pipelines, los datos no se están procesados ni transformados antes de cargarse en su destino final.

Al diseñar e implementar una cadena de big data, deben considerarse varios factores clave:

• Escalabilidad: Pipelines deben ser capaces de gestionar volúmenes crecientes de datos y demandas de procesamiento.
• Flexibilidad: Pipelines deben ser capaces de procesar diversos formatos de datos, incluyendo datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
• Seguridad: Los datos sensibles deben estar protegidos de forma fiable a lo largo de toda la pipeline.
• Tolerancia a fallos y riesgos: Los Pipelines deberían poder recuperarse de fallos, riesgos y errores.
• Gestión de metadatos: Pipelines deben ser capaces de rastrear eficazmente la línea y calidad de los datos.
• Rendimiento: Los Pipelines deben optimizarse para el rendimiento, especialmente en aplicaciones sensibles al tiempo y si el procesamiento debe realizarse durante las horas punta.

Los datos modernos Pipelines son sistemas automatizados basados en la nube que se especializan en ingerir, procesar y almacenar grandes cantidades de datos.

A menudo son caracterizan por un procesamiento continuo, en tiempo real o casi en tiempo real, arquitecturas basadas en la nube, capacidades de autoservicio, continuidad del negocio y recuperación adaptable ante desastres.