EnglishLa velocidad con la que una organización procesa y analiza datos es crucial para su agilidad y crecimiento. Sin embargo, a medida que las empresas se expanden, también lo hacen exponencialmente sus fuentes de datos, lo que genera cuellos de botella significativos tanto para los analistas de datos como para los responsables de la toma de decisiones empresariales. Esto provoca frustración entre los ingenieros de TI y de datos, quienes se ven abrumados por nuevas solicitudes y luchan por integrar modelos de datos dispares. La necesidad de una solución más eficiente es evidente.
Una nueva generación de herramientas de datos
En los últimos años, ha surgido una nueva clase de herramientas de datos basadas en la nube, diseñadas para resolver estos desafíos. Estas herramientas proporcionan conectores preconstruidos para fuentes de datos populares y facilitan las conexiones a un número creciente de aplicaciones SaaS a través de conectores API RESTful.
El objetivo es sencillo: hacer que el procesamiento de datos sea lo más rápido y fácil posible. Sin embargo, la variedad de herramientas de varios proveedores puede complicar el entorno de datos, afectando la productividad y retrasando la entrega de datos.
Pipelines de datos por lotes (Batch data)
Los pipelines de datos por lotes están diseñados para procesar grandes volúmenes de datos a intervalos programados, siendo ideales para escenarios donde no se requiere procesamiento inmediato. Comúnmente utilizados en industrias como finanzas, retail, salud y análisis de registros, los pipelines por lotes mejoran la eficiencia operativa y simplifican el análisis de datos.
Ventajas del procesamiento por lotes
- Facilita la entrega, procesamiento y enrutamiento de datos desde las fuentes hasta los destinos finales como lagos de datos o almacenes de datos.
- Utiliza herramientas esenciales, scripts y utilidades para agilizar la gestión de datos.
- Se integra con plataformas como Amazon Redshift, Amazon Redshift Spectrum, Amazon Athena y Google BigQuery.
Desventajas del procesamiento por lotes
- Tiempo: El procesamiento en tiempo real se mide en segundos, mientras que el procesamiento por lotes maneja datos en colecciones más grandes durante horas, días o incluso períodos más largos.
Herramientas populares de pipelines de datos por lotes
Pipelines de captura de datos en cambio (CDC)
Los pipelines de CDC capturan y entregan cambios realizados en los datos en tiempo real, manteniendo los sistemas sincronizados y permitiendo una replicación de datos confiable. Este enfoque soporta migraciones a la nube sin tiempo de inactividad y análisis en tiempo real, haciéndolo ideal para arquitecturas modernas en la nube.
Ventajas del CDC
- Elimina la necesidad de actualizaciones masivas y ventanas de procesamiento por lotes inconvenientes.
- Facilita la carga incremental y la transmisión en tiempo real de los cambios en los datos.
- Soporta análisis en tiempo real, protección contra fraudes y sincronización de datos a través de sistemas distribuidos.
- Mueve eficientemente los datos a través de redes de área amplia, perfecto para entornos en la nube.
Desventajas del CDC
- Complejidad: Agrega un proceso de agente en el servidor, complicando la escalabilidad de la base de datos de la aplicación.
- Intensivo en recursos: Los cambios frecuentes en los datos pueden ejercer una presión significativa sobre los recursos del sistema.
Herramientas populares de captura de datos en cambio
Unificación del procesamiento de flujo y por lotes
El desafío para los equipos de datos empresariales es inmenso. Manejar innumerables fuentes de datos y solicitudes, utilizando métodos tradicionales como la codificación manual de pipelines de datos, resulta ineficiente y requiere mucho tiempo. Los estudios muestran que puede llevar de 4 a 6 semanas construir un nuevo conector y tiempo adicional para el mantenimiento y los ajustes. Las herramientas de datos modernas como Snowflake o Matillion ofrecen una solución, automatizando la generación de código de pipelines de datos con una configuración básica. En muchos casos, integrar tanto los pipelines por lotes como los de CDC en un solo sistema puede proporcionar una visión más holística del entorno de datos y mejorar la productividad.
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En Exomindset, trabajamos con empresas para evaluar sus necesidades únicas y determinar el mejor enfoque para sus circunstancias específicas. Nuestras soluciones de datos personalizadas están diseñadas para optimizar tus procesos de datos, proporcionando un enfoque unificado para la ingestión y transformación de datos. Eliminamos la separación de los pipelines de transmisión y por lotes, ofreciendo un solo sistema que escala sin esfuerzo para satisfacer las demandas de cualquier ecosistema de datos.
Nuestras soluciones:
- Ingestión y transformación unificada: Combina pipelines por lotes y CDC en un solo sistema sin fisuras.
- Costos optimizados: Reduce el desperdicio de poder de cómputo y optimiza los costos.
- Integración con la nube de datos AI: Aprovecha el poder de la IA para mejorar el análisis de datos y la toma de decisiones.