¿Qué es una cadena de datos? Una guía completa

Una cadena de datos están una serie de pasos automatizados para mover datos desde una o más fuentes hasta un destino designado, a menudo transformándolos en el proceso. Fragmentos de datos brutos y dispares entran en un extremo, pasan por procesos como limpieza, reestructuración y enriquecimiento, y emergen en el otro extremo como información útil. Los datos Pipelines son la base de cada panel de análisis, modelo de aprendizaje automático y decisión operativa basada en datos.

Podrías pensar en una cadena de datos como un sistema de equipaje de aeropuerto: las maletas (datos) entran en el sistema de transportadora, se Obtén (validación), ordenadas (transformación) y enrutadas al vuelo correcto (base de datos de destino). Si una cinta se atasca, todo se acumula—igual que un cuello de botella en una tubería de datos.

¿Cuál es la diferencia entre una pipeline de datos y un ETL?

Una pipeline de datos y una pipeline ETL no son lo mismo, aunque los términos a menudo se son usados indistintamente.

Una tubería de datos están un término paraguas para cualquier conjunto de procesos que trasladan datos de un sistema a otro. Esto incluye la ingestión sencilla de datos, el streaming en tiempo real, el procesamiento por lotes y flujos de trabajo complejos de varios pasos.

Una tubería ETL (Extraer, Transformar, Cargar) están un tipo específico de canalización de datos. Su propósito están extraer datos de fuentes, transformarlos en el formato correcto y cargarlos en un sistema de destino como un almacén de datos o una base de datos. Todos los ETL Pipelines son datos Pipelines, pero no todos los datos Pipelines son los pipelines ETL. Un pipeline que mueve datos en bruto sin transformarlos, o que transmite datos en tiempo real, están sigue siendo una pipeline de datos, pero no una pipeline ETL.

¿Están SQL una pipeline de datos?

No. SQL (Structured Query Language) están un lenguaje utilizado para consultar, gestionar y manipular datos en bases de datos relacionales; es una herramienta, no un flujo de trabajo.

Una pipeline de datos están el proceso automatizado completo que mueve datos de un lugar a otro. SQL puede usarse dentro de una pipeline de datos para filtrar, unir o transformar datos, pero SQL no constituye la pipeline en sí. Si te construyes una casa, SQL están el martillo y la sierra—herramientas esenciales, pero no todo el proyecto de construcción.

¿Por qué importan los data Pipelines?

Los datos Pipelines son esenciales porque las organizaciones recopilan datos de demasiadas fuentes —interacciones con clientes, redes sociales, transacciones de ventas, registros web, dispositivos IoT y aplicaciones internas— para gestiona manualmente. Sin una forma sistemática de recopilar, procesar y entregar estos datos, rápidamente se vuelven ingestionables en lugar de útiles.

Los Data Pipelines impulsan las decisiones basadas en datos que  encontramos cada día: recomendaciones personalizadas, alertas de fraude en tiempo real y paneles de análisis. Para los equipos de DataOps en particular, los Pipelines ayudan a garantizar la fiabilidad, escalabilidad y gobernanza que las organizaciones necesitan para utilizar los datos con confianza en lugar de verse abrumadas por ellos.

¿Cuáles son los beneficios de una pipeline de datos bien ejecutada?

Los Data Pipelines no solo trasladan datos, sino que los Haz adecuados para su propósito, entregándolos donde y cuando se necesitan. Cinco beneficios van más allá de la función básica de transporte:

Habilitación de la analítica y la inteligencia empresarial: Pipelines alimenta datos limpios y estructurados a almacenes de datos y plataformas analíticas, permitiendo a los analistas descubrir tendencias, identificar oportunidades y supervisar el rendimiento.

Impulsar el aprendizaje automático y la IA: Los modelos de IA requieren grandes volúmenes de datos de alta calidad y pretratados. Los Data Pipelines ayudan a garantizar que los modelos Obtén los datos que necesitan para conoce y Haz predicciones precisas .

Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos: A medida que los datos se limpian, validan y estandarizan, los data Pipelines apoyan una mayor confianza en las decisiones basadas en datos. También aplican normas de gobernanza para el cumplimiento y la seguridad.

Mejora de la eficiencia operativa: Al integrar datos de diversos sistemas, los Pipelines ofrecen una visión holística de las operaciones, automatizando flujos de trabajo y señalando problemas en tiempo real.

Facilitar la democratización de datos: Pipelines Haz los datos accesibles y comprensibles para más personas dentro de una organización, empoderando a más equipos para Haz decisiones informadas al conectar fuentes de datos con los responsables de la toma de decisiones.

Sin Pipelines de datos sólidas, las organizaciones pueden volar a ciegas, tomando decisiones basadas en la intuición en lugar de en la evidencia.

¿Cuáles son los componentes principales de una cadena de datos?

Cada canal de datos está compuesto por cinco componentes esenciales. Comprender estos elementos revela cómo fluyen y se transforman los datos desde su origen original hasta su destino final.

1. Fuente: Dónde residen tus datos

La fuente es el punto de origen de tus datos: la línea de inicio de la canalización. El tipo de fuente determina cómo se extraerán los datos. Las fuentes de datos comunes incluyen:

• Bases de datos: relacionales (por ejemplo, MySQL) y NoSQL (por ejemplo, MongoDB)
• Aplicaciones: sistemas CRM (por ejemplo, Salesforce), ERP (por ejemplo, SAP), plataformas de automatización de marketing
• APIs: servicios de terceros, plataformas de redes sociales, fuentes de datos públicas
• Archivos: CSV, JSON, XML, Parquet, Avro—a menudo almacenados en almacenamiento en la nube (por ejemplo, Azure Blob)
• Datos en streaming: transmisiones de eventos en tiempo real desde dispositivos IoT, clics en sitios web, transacciones financieras
• Registros: registros del sistema, registros del servidor web, registros de aplicaciones

2. Extracción: Extraer tus datos

La extracción están el paso en el que los datos están extraen de su fuente original, a menudo implicando diferentes tipos de archivos, formatos y, a veces, conexiones de fuente inestables o lentas. El objetivo de la extracción están Obtén una copia en bruto de los datos sin alterar el sistema fuente.

Tres métodos de extracción comunes:

• Extracción por lotes: Los datos se están extraídos en bloques a intervalos programados (por ejemplo, cada noche, cada hora). Se utilizan para datos que no cambian con frecuencia o donde las actualizaciones inmediatas no son críticas.
• Extracción incremental: Solo se están extraídos datos nuevos o modificados desde la última ejecución de la pipeline. Es más rápido que la extracción completa, pero requiere técnicas de detección de cambios como marcas de tiempo, números de versión o Captura de Datos de Cambios (CDC).
• Extracción en streaming: Los datos se están extraídos continuamente de las fuentes a medida que ocurren eventos, normalmente utilizando colas de mensajes o plataformas de streaming de eventos como Kafka o Kinesis.

3. Transformación: Limpieza y conformación de tus datos

La transformación están normalmente la parte más compleja de una cadena de datos. Aquí están donde se limpia el desorden de los datos en bruto y se convierte en información accionable. El objetivo están garantizar la calidad, consistencia y adecuación de los datos para el destino previsto. Los pasos comunes de transformación incluyen:

• Limpieza: Eliminación de duplicados, gestión de valores faltantes, corrección de errores
• Filtrado: Seleccionar solo filas o columnas relevantes
• Agregación: Resumir o categorizar datos (por ejemplo, ventas totales por día)
• Unir o fusionar: Combinar datos de múltiples fuentes usando claves comunes (por ejemplo, unir datos de clientes con datos de pedidos)
• Estandarización o normalización: Garantizar tipos, formatos y unidades de datos consistentes (por ejemplo, estandarizar códigos de moneda)
• Enriquecimiento: Añadir nuevos puntos de datos buscando información externa o derivando nuevas características (por ejemplo, añadir datos geográficos basados en una dirección IP)
• Estructuración: Conversión de datos no estructurados o semiestructurados en un formato estructurado

4. Carga: Entrega de tus datos

Una vez extraídos y transformados, los datos se están cargados en el sistema donde se van a utilizar—una base de datos, almacén de datos o plataforma de análisis—para que las aplicaciones, informes y herramientas analíticas puedan acceder a ellos. Tres estrategias de carga habituales:

• Carga completa: Toda la tabla o conjunto de datos de destino está sobrescribido con datos nuevos y transformados. Más sencillo de implementar, pero intensivo en recursos para conjuntos de datos grandes.
• Carga incremental: Solo se son añadidos registros nuevos o modificados al destino. Es más eficiente, pero requiere una gestión diligente de las actualizaciones y eliminaciones de datos.
• Carga en streaming: Los datos se están cargados continuamente a medida que llegan, a menudo en bases de datos especializadas en tiempo real o motores analíticos.

5. Destino: Dónde descansan tus datos

El destino es la ubicación final de almacenamiento donde los datos procesados están disponibles para su consumo por parte de analistas, científicos de datos y aplicaciones. Los destinos comunes incluyen:

• Almacenes de datos: Optimizados para consultas complejas e informes sobre grandes volúmenes de datos históricos (por ejemplo, Snowflake)
• Data Lakes: Almacenar datos en bruto o semiestructurados a gran escala para análisis avanzados y aprendizaje automático (por ejemplo, Azure Data Lake Storage)
• Bases de datos: Sistemas operativos para aplicaciones cotidianas como sitios web o aplicaciones (por ejemplo, MongoDB)
• Herramientas de inteligencia empresarial (BI): Software que convierte datos en paneles de control e informes (por ejemplo, Tableau)
• Almacenamiento de archivos: Almacenamiento sencillo para archivado o procesamiento posterior

Nota: cargar y destino son conceptualmente distintos pero muy relacionados en la práctica. La carga es la acción de escribir datos procesados en un sistema; el destino están el lugar donde esos datos terminan y permanecen hasta que se necesitan. Cargar es como meter la compra en la nevera. El destino están la nevera en sí.

Juntando todo esto—un escenario de comercio electrónico: Fuente (base de datos CRM) → Extracción (consulta SQL para nuevos pedidos de clientes) → Transformación (limpiar direcciones, calcular el valor total del pedido, unir con los detalles del producto) → Cargar (insertar en el almacén de datos) → Destino (almacén de datos para informes). Todo el proceso se ejecuta automáticamente en un programa, asegurando un flujo continuo de información refinada.

¿Cuáles son los tres tipos de data Pipelines?

Así como son diferentes formas de transportar mercancías, son diferentes tipos de data Pipelines—cada uno optimizado para necesidades específicas de velocidad, volumen y complejidad.

Procesamiento por lotes: el transbordador diario

El procesamiento por lotes funciona como un tren de cercanías con un horario definido. Recoge a un gran grupo de pasajeros (datos) en horarios programados y los entrega en su destino. Los datos se están recogidos durante un periodo y luego procesados como un solo lote grande.

• Características: Alta latencia (los datos pueden tener horas o días); procesa grandes volúmenes de forma eficiente; a menudo programado durante las horas valle
• utiliza casos: informes nocturnos, resúmenes financieros mensuales, cargar datos históricos en un almacén de datos, ejecutar trabajos analíticos complejos que no requieren resultados inmediatos

Streaming en tiempo real: el servicio de entrega instantánea

El streaming en tiempo real funciona como un servicio de entrega instantánea. En cuanto se está creado un paquete (evento de datos), se recoge, procesa casi de inmediato y se entrega en su destino con un retraso mínimo.

• Características: Baja latencia (los datos están típicamente segundos o milisegundos); gestiona flujos continuos de eventos individuales; requiere infraestructura optimizada para la velocidad
• utiliza casos: detección de fraude, recomendaciones personalizadas en tiempo real, análisis de datos de sensores IoT, monitorización de la salud del sistema, paneles en tiempo real

Enfoques híbridos: lo mejor de ambos mundos

Muchas organizaciones combinan pipelines por lotes y streaming. Dos patrones híbridos comunes:

• Arquitectura lambda: Utiliza capas por lotes y de streaming separadas . La capa de streaming proporciona vistas en tiempo real; la capa por lotes procesa datos históricos para garantizar su precisión y integridad. Los resultados de ambas son luego fusionados.
• Arquitectura Kappa: Un enfoque más sencillo que gestiona tanto el procesamiento en tiempo real como el histórico usando un único motor de streaming, a menudo reproduciendo los streams.

Elegir el tipo adecuado de pipeline depende completamente de los requisitos de tu negocio en cuanto a frescura, volumen y complejidad de datos.

¿Cuáles son los principales desafíos en la gestión de pipelines de datos?

Construir una canalización de datos está una cosa; mantenerla funcionando de forma fluida y fiable es otra. Aquí son los desafíos más comunes en la gestión de canales de datos y las mejores prácticas para cada uno.

Garantizar la calidad de los datos: Los datos pueden ser inconsistentes, incompletos o incorrectos en la fuente, lo que puede llevar a basura que entra y que salga basura. Mejores prácticas: implementar reglas de validación de datos en cada etapa; utilizar herramientas de perfilado de datos para comprender las características de los datos; Crea controles de calidad de los datos dentro de los pasos de transformación; utiliza plataformas de observabilidad de datos para Detecta anomalías a tiempo.

Escalabilidad y rendimiento: A medida que los volúmenes de datos crecen o los requisitos pasan a tiempo real, los Pipelines pueden volverse lentos o romperse por completo. Mejores prácticas: diseñar para la escalabilidad desde el principio; utilizar marcos de procesamiento distribuidos (por ejemplo, Apache Spark); utilizar servicios nativos en la nube que escalen automáticamente; implementar estrategias de carga incrementales; optimizar consultas y lógica de transformación.

Seguridad y cumplimiento: Los Data Pipelines gestionan información sensible, lo que requiere estrictas medidas de seguridad y cumplimiento. Mejores prácticas: Cifra datos en reposo y en tránsito; implementar controles de acceso estrictos (privilegio mínimo); auditar el acceso y cambios de datos; censurar datos sensibles durante la transformación cuando sea necesario.

Monitorización y alertas: Sin una supervisión adecuada, los fallos en la tubería o problemas de calidad de datos pueden pasar desapercibidos y afectar a las aplicaciones posteriores. Mejores prácticas: implementar una monitorización integral de la salud de la canalización, métricas de rendimiento y métricas de calidad de datos; configurar alertas automáticas para fallos críticos, brechas de latencia o anomalías de datos; utilizar paneles para mayor visibilidad operativa.

¿Cuáles son los principales casos de utiliza de pipelines de datos?

Los datos Pipelines son versátiles, impulsando aplicaciones en distintos sectores. Siete ejemplos clave de cómo Pipelines transformar datos en bruto en conocimientos accionables:

• Inteligencia empresarial e informes: Agregar datos de ventas, demografía de clientes y gasto en marketing en un almacén de datos para informes y paneles diarios, semanales o mensuales que guían decisiones estratégicas
• Visión 360 grados del cliente: Combinar datos de CRM, ventas, soporte y plataformas de marketing para Crea un perfil holístico de cada cliente, permitiendo experiencias personalizadas y campañas segmentadas
• Detección de fraude: Ingerir transacciones financieras en tiempo real, actividad en redes sociales y comportamientos de usuarios para identificar patrones sospechosos y detectar instantáneamente posibles fraudes
• Análisis de IoT: Recopilación de flujos de datos de sensores (por ejemplo, máquinas de fábrica, dispositivos de ciudad inteligente) para supervisar el rendimiento, predecir necesidades de mantenimiento y optimizar las operaciones
• Recomendaciones personalizadas: Procesar el historial de navegación de usuarios, datos de compra e información demográfica para impulsar las recomendaciones de contenido en plataformas de streaming
• Análisis de logs: Consolidación de registros de aplicaciones y servidores para supervisar el estado del sistema, solucionar problemas y Detecta amenazas de seguridad en tiempo real
• Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático: Preparar, limpiar y alimentar grandes conjuntos de datos a modelos de aprendizaje automático para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural o análisis predictivo

¿Qué hace moderno a una pipeline de datos?

Los Pipelines de datos modernos comparten varias características clave que los distinguen de los enfoques tradicionales:

• Nativo en la nube y serverless: Servicios modernos Pipelines utiliza en la nube (por ejemplo, AWS, Azure) que escalan automáticamente y Reduce sobrecarga operativa
• Enfoque ELT-first: En lugar de transformar los datos antes de cargarlos, los Pipelines modernos suelen cargar datos en bruto en un almacén de datos en la nube (por ejemplo, Snowflake, BigQuery) y transformarlos dentro del almacén usando SQL, aprovechando la potencia de cálculo del destino y permitiendo una mayor flexibilidad
• Integración de lagos de datos: Los Pipelines modernos se integran frecuentemente con los lagos de datos para almacena grandes cantidades de datos en bruto y multiestructurados para futuros utiliza, análisis avanzados y aprendizaje automático
• Capacidades en tiempo real: Tecnologías de streaming como Apache Kafka y Amazon Kinesis impulsan cada vez más Pipelines modernos para obtener información inmediata
• Orquestación y automatización: Herramientas como Apache Airflow o los orquestadores nativos en la nube automatizan la programación, gestionan dependencias y supervisan la salud de la tubería
• Observabilidad de los datos: Los Pipelines modernos van más allá de la monitorización básica para seguir activamente la salud, calidad y linaje de los datos, detectando anomalías y asegurando la fiabilidad de los datos
• Gobernanza de datos y seguridad desde diseño: La seguridad, la privacidad y el cumplimiento son integrados en la arquitectura de la tubería desde el Comienza, no añadidos como una idea secundaria
• Flexibilidad y agilidad: Los componentes modulares Haz que los Pipelines modernos sean más fáciles de adaptar a nuevas fuentes de datos y a los cambios en los requisitos empresariales

¿Cómo se comparan los data Pipelines tradicionales y modernos?

Los datos modernos Pipelines son diseñados para ser más ágiles, escalables, rentables y resilientes que los enfoques tradicionales. Aquí tienes una comparación lado a lado:

¿Cuáles son las herramientas de pipeline de datos más comunes?

El panorama de las herramientas de pipeline de datos está amplio y en constante evolución. Cuatro categorías a considerar:

Plataformas de integración de datos: Herramientas completas de ETL/ELT, a menudo con interfaces visuales y conectores preconstruidos. Ejemplos: Talend, Informatica. Un buen ajuste para equipos que quieren una solución de extremo a extremo sin necesidad de codificación pesada; empresas con múltiples fuentes de datos que necesitan conectores preconstruidos; y organizaciones que priorizan la facilidad de utiliza y el despliegue rápido.

Servicios nativos en la nube: Los principales proveedores de nube ofrecen servicios diseñados específicamente para canalizaciones de datos escalables. Ejemplos: Amazon Kinesis, Google BigQuery. Un buen ajuste para empresas que ya han invertido en un ecosistema de nube específico; equipos que necesitan soluciones escalables y rentables para lotes y streaming; y casos de utiliza que requieren una integración estrecha con otros servicios en la nube.

Frameworks de código abierto: Opciones flexibles y amigables para desarrolladores para orquestación y procesamiento. Ejemplos: Apache Airflow, Apache Kafka. Un buen encajar para equipos de ingeniería con sólidas habilidades técnicas; organizaciones que desean máxima flexibilidad y control; y escenarios con requisitos personalizados o necesidades de procesamiento de datos a gran escala.

Las plataformas de orquestación de flujos de trabajo empresariales como Control-M son ideales para equipos que necesitan orquestar la Pipelines de datos de BigQuery junto con cargas de trabajo mainframe, nube y On-premises — proporcionando capacidades de gestión SLA y auditoría que la planificación nativa de GCP no ofrece. Un buen encajado para grandes empresas con flujos de trabajo complejos y críticos para la misión; empresas que necesitan robustas capacidades de programación, cumplimiento y auditoría; y equipos que gestionan trabajos multiplataforma que abarcan mainframe, nube y sistemas On-premises con altos requisitos de fiabilidad.

Para grandes empresas con Pipelines de datos críticas, una plataforma de orquestación de pipelines de datos como Control-M ofrece capacidades robustas de planificación, gestión de dependencias multiplataforma y cumplimiento que las herramientas de código abierto por sí solas no pueden ofrecer a gran escala.

La herramienta adecuada depende de tu presupuesto, las habilidades del equipo, los volúmenes de datos y los requisitos en tiempo real.

5 conclusiones clave de la tubería de datos

Ya sea que te aprendas sobre Pipelines de datos por primera vez o refresques los fundamentos, aquí son los puntos más importantes que debes continuar:

1. Comprender el ciclo de vida de la tubería

Una pipeline de datos no se trata solo de mover datos: implica extracción, transformación, carga, orquestación, monitorización y gobernanza.

2. La orquestación está clave

La orquestación garantiza repetibilidad, escalabilidad y observabilidad en toda la cadena de datos.

3. Adoptar la automatización y el CI/CD

Integrar Pipelines de datos en flujos de trabajo CI/CD permite cambios más rápidos y seguros. DataOps aplica principios DevOps a los datos: pruebas automatizadas, despliegue y control de versiones para pipelines.

4. Priorizar la calidad y el seguimiento de los datos

Los Pipelines pueden fallar silenciosamente si no se comprueba la calidad de los datos. Implementa validación, detección de anomalías y alertas para detectar problemas a tiempo. La observabilidad está crítica para la confianza y el cumplimiento.

5. Diseño para escalabilidad y flexibilidad

Los Pipelines de datos modernos deben gestionar el procesamiento por lotes y el streaming, adaptarse a los cambios de esquema y escalar con el crecimiento de datos. Las arquitecturas nativas en la nube y modulares son esenciales para la agilidad.

Consejo extra: Conoce todo el ecosistema—herramientas ETL, frameworks de orquestación, servicios en la nube—y cómo encajan para construir Pipelines que sirvan a tu organización a gran escala.

Preguntas frecuentes sobre data Pipelines

¿En qué están diferentes una pipeline de datos de un almacén de datos?

Una tubería de datos están el proceso que mueve y transforma los datos; un almacén de datos está un destino donde se están almacenados datos procesados para su análisis. Los Pipelines de datos alimentan a los almacenes de datos: la tubería se encarga del transporte y la preparación, mientras que el almacén proporciona el entorno de almacenamiento y consulta. Ambos son complementarios, no intercambiables.

¿Qué habilidades te necesitan para construir una cadena de datos? 

Construir una pipeline de datos suele requerir dominio de SQL y al menos un lenguaje de programación (Python y Scala son comunes), familiaridad con conceptos de transformación de datos (ETL/ELT) y conocimiento práctico de al menos una herramienta de orquestación o flujo de trabajo. La experiencia en plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) está cada vez más esencial para el trabajo moderno de pipelines de datos.

¿Cómo te pruebas una tubería de datos? 

Las pruebas de pipelines de datos implican validar datos en múltiples etapas: confirmar que la extracción produce datos fuente completos e intactos; verificar que la lógica de transformación produce las salidas esperadas; y comprobar que los datos cargados coincidan con el número esperado de filas, tipos de datos y valores en el destino. Los marcos de pruebas automatizados integrados en Pipelines CI/CD pueden ejecutar estas comprobaciones de forma continua y detectar regresiones temprano.

¿Qué es la latencia de la pipeline de datos? 

La latencia de la pipeline de datos es el tiempo entre que ocurre un evento de datos en la fuente y que esos datos se vuelven disponibles en el destino. Los Pipelines por lotes tienen una latencia alta (horas o días); los Pipelines de streaming en tiempo real tienen baja latencia (segundos o milisegundos). La latencia aceptable depende del caso de utiliza: la detección de fraude requiere una latencia casi nula, mientras que la información financiera mensual puede tolerar el procesamiento por lotes diario.

¿Cómo ayuda BMC Control-M a gestionar los Pipelines de datos?

BMC Control-M están una plataforma de orquestación de flujos de trabajo empresariales que automatiza, programa y monitoriza Pipelines de datos complejos en entornos —incluyendo mainframe, nube y sistemas On-premises. Control-M proporciona visibilidad centralizada, gestión de dependencias y capacidades de auditoría, lo que la hace muy adecuada para Pipelines críticas que requieren alta fiabilidad, cumplimiento normativo y coordinación multiplataforma.

Las opiniones expresadas en esta publicación son del autor y no reflejan necesariamente la posición oficial de BMC. 

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.