Un proceso de datos es el medio por el cual los datos viajan de un lugar a otro dentro de la pila tecnológica de una organización. Puede incluir cualquier bloque de construcción o procesamiento que ayude a mover datos de un extremo a otro.
Los procesos de datos generalmente consisten en:
- Fuentes, como aplicaciones SaaS y bases de datos.
- Procesamiento, o lo que sucede con los datos a medida que se mueven a través del proceso de un lugar a otro, incluida la transformación (es decir, estandarización, clasificación, desduplicación y validación), verificación, aumento, filtrado, agrupación y agregación.
- Destinos, que son más comúnmente almacenamientos de datos, como almacenamientos de datos y data lakes.
Entre los casos de uso típicos del proceso de datos se incluyen los siguientes:
- Análisis predictivo.
- Informes y paneles en tiempo real
- Almacenamiento, enriquecimiento, movimiento o transformación de datos
Los procesos de datos se pueden construir internamente, pero ahora se crean más comúnmente en la nube debido a la elasticidad y flexibilidad que proporciona.
Beneficios de un proceso de datos
Un proceso de datos permite a las organizaciones optimizar sus datos y maximizar su valor al manipularlos de maneras que beneficien al negocio. Por ejemplo, una empresa que desarrolla y vende una aplicación para automatizar semáforos en grandes ciudades podría usar su proceso de datos para capacitar conjuntos de datos para el aprendizaje automático, de modo que la aplicación pueda funcionar de manera óptima para las ciudades, lo que permite que los semáforos muevan el tráfico de manera eficiente por las calles.
Los principales beneficios de un proceso de datos son:
- Análisis de datos: Los procesos de fecha permiten a las organizaciones analizar sus datos mediante la recopilación de datos de varias fuentes y su ubicación en un solo lugar. Idealmente, este análisis se lleva a cabo en tiempo real para extraer el máximo valor de los datos.
- Eliminación de cuellos de botella: Los procesos de datos garantizan un flujo de datos fluido de un lugar a otro, evitando así el problema de los silos de datos y eliminando los cuellos de botella que llevan a que los datos pierdan rápidamente su valor o se corrompan de alguna manera.
- Mejores decisiones comerciales: Al habilitar el análisis de datos y eliminar los cuellos de botella, los procesos de datos les brindan a las empresas la capacidad de usar sus datos para obtener resultados empresariales rápidos y potentes.
Importancia de la automatización y la organización para los procesos de datos
La automatización y la organización son aspectos fundamentales de los procesos de datos. La automatización del proceso de datos es la capacidad de ejecutar cualquiera de los componentes del proceso de datos en el momento y la velocidad a la que necesita que se ejecuten. La organización del proceso de desarrollo de datos es el proceso de ejecutar todos los componentes de manera coordinada.
La automatización completa del proceso de datos permite que las organizaciones integren sin problemas datos de varias fuentes para impulsar las aplicaciones comerciales y el análisis de datos, analicen rápidamente los datos en tiempo real para impulsar mejores decisiones comerciales y escalen fácilmente las soluciones basadas en la nube.
La organización permite que los equipos de DataOps centralicen la administración y el control de los procesos de datos integrales. Les permite realizar monitoreo e informes y recibir alertas proactivas.
Ductos de datos frente a ETL
Al igual que los procesos de datos, los sistemas de extracción, transformación y carga (ETL), también conocidos como procesos de ETL, llevan los datos de un lugar a otro.
Sin embargo, a diferencia de los procesos de datos, los procesos de ETL, por definición:
- Siempre involucre transformar los datos de alguna manera, mientras que un proceso de datos no necesariamente tiene que implicar la transformación de los datos.
- Ejecute en lotes donde los datos se mueven en fragmentos, mientras que los procesos de datos se ejecutan en tiempo real.
- Termine con la carga de datos en una base de datos o almacenamiento de datos, mientras que un proceso de datos no siempre tiene que terminar con la carga de datos. En su lugar, puede terminar con la activación de un nuevo proceso o flujo al activar webhooks.
Los sistemas de ETL suelen ser, pero no siempre, subconjuntos de procesos de datos.
Cómo aprovechar al máximo su proceso de datos
Un proceso de datos solo es tan eficiente y eficaz como sus partes constituyentes. Un solo eslabón débil o roto puede romper toda su cartera y provocar una gran cantidad de inversión y tiempo perdidos.
Es por eso que las empresas actuales buscan soluciones que les ayuden a aprovechar al máximo sus datos sin agregar costos significativos.
Una solución de almacenamiento de datos como una plataforma de almacenamiento de objetos y archivos rápidos unificados (UFFO) consolida todos los datos, tanto estructurados como no estructurados, en una capa de datos accesible central. A diferencia de un almacenamiento de datos, puede manejar datos operativos y, a diferencia de un data lake, puede servir datos en varios formatos.
Una plataforma de almacenamiento UFFO también puede consolidar los conjuntos de datos y los almacenamientos de datos en una única capa de acceso y proporcionar la gobernanza de datos necesaria para agilizar el intercambio de datos entre una diversa colección de puntos finales. Con un hub de datos, el procesamiento de datos se abstrae, lo que le brinda a su organización un lugar centralizado desde el cual extraer información de inteligencia empresarial (BI).
Pure Storage ® FlashBlade ® es la plataforma de almacenamiento UFFO líder en la industria. FlashBlade no solo puede manejar las cargas de trabajo de análisis e informes de un almacenamiento de datos, sino que también ofrece:
- Uso compartido de datos sin problemas en todos los puntos de conexión de datos.
- Almacenamiento de objetos y archivos unificados.
- La capacidad de controlar los datos operativos en tiempo real.
- Escalabilidad y agilidad
- Rendimiento multidimensional para cualquier tipo de datos
- Paralelismo masivo de software a hardware
Comience con FlashBlade .
