La ingestión de datos es el proceso de recogida y carga de datos. Es un proceso cada vez más usado para consolidar estrategias data-driven y, más en general, una cultura de datos evolucionada y eficiente.
Por tanto, cualquier proceso moderno de integración de datos no puede prescindir de una ingestión óptimamente configurada: sólo si los datos se transfieren correctamente y de forma ordenada pueden transformarse e integrarse para cumplir con las necesidades de la empresa. Por eso, es tan importante implementar una ingestión de datos avanzada.
Cómo hacer la ingestión de datos
La elección de cómo realizar la ingestión de datos depende, naturalmente, del objetivo aplicativo y de sus características.
Los dos principales tipos de ingestión de datos son:
- Ingestión de datos en tiempo real
- Ingestión de datos por lotes
Ingestión de datos en tiempo real
La Ingestión de datos en tiempo real implica que el proceso de adquisición y transferencia tiene lugar sin latencia. De esta manera, los datos de una fuente están disponibles para su procesamiento casi instantáneo.
Por tanto, para lograr una ingestión de datos eficiente en tiempo real, es necesario implementar una solución que ofrezca funcionalidades avanzadas de flujo de datos – que también pueden automatizarse en función de determinados parámetros. Por tanto, es necesario establecer un enlace, denominado «pipe», entre la fuente y el data warehouse de destino: cada vez que se identifiquen nuevos datos en la fuente, se transferirán prácticamente en tiempo real.
Este método es crucial para las aplicaciones que requieren análisis y acciones en tiempo real sobre los datos recién generados. Por ejemplo, el seguimiento de la red eléctrica o para seguir el rendimiento de las acciones en la bolsa; pero también en el comercio minorista para la gestión del almacén y en la fabricación para gestionar la gran cantidad de datos procedentes de objetos IoT.
Ingestión de datos por lotes
En cambio, la Ingestión de datos por lotes consiste en recoger y cargar por lotes grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes heterogéneas (batch). Por ejemplo, se puede optar por realizar este tipo de Ingestión de datos solo durante determinadas franjas horarias.
La ingestión de datos por lotes se utiliza habitualmente para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, especialmente cuando la latencia en los resultados no es crítica y los análisis pueden realizarse sobre datos históricos o agregados.
Las 5 mejores herramientas
La ingesta de datos, más allá de las especificaciones técnicas, necesita herramientas específicas que puedan proporcionar a la organización capacidades adicionales. Desde la automatización de la recogida hasta la compatibilidad con los principales data warehouse.
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Fivetran
Fivetran simplifica el flujo de datos desde distintas fuentes al data warehouse. Automatiza el proceso de extracción de datos de aplicaciones, bases de datos y herramientas de marketing, estandarizando y cargando datos en un repositorio centralizado como BigQuery, Snowflake u otros data warehouse.
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Matillion
Matillion se ha creado para permitir la carga de datos en data warehouse en la nube, como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake. Además, ofrece una interfaz visual y herramientas para transformar eficazmente los datos antes de cargarlos en el data warehouse.
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Airbyte
Airbyte es una infraestructura de código abierto para la ingestión y sincronización de datos. Permite a los usuarios conectarse a distintas fuentes de datos, extraer datos mediante conectores pre-construidos y cargarlos en destinos como data warehouse, data lake o herramientas de análisis.
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Alteryx
Alteryx incluye funciones de ingestión, transformación y análisis de datos. Permite a los usuarios combinar y transformar datos de distintas fuentes sin codificación, lo que facilita a los usuarios de la empresa la preparación de los datos para su análisis.
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Knime
Por último, Knime es un entorno de código abierto para el análisis de datos que también ofrece capacidades de ingestión y preparación de datos. Con Knime, los usuarios pueden construir flujos de trabajo visuales para el procesamiento de datos, integrando datos de múltiples fuentes y aplicando transformaciones de forma interactiva.
Cada una de estas herramientas tiene características únicas y puede adaptarse -y ajustarse- a distintos casos de uso en función de las necesidades de integración y análisis de datos de una organización.
La ingestión de datos es un proceso fundamental para aprovechar todo el potencial de los datos de la empresa. Optimizando el uso de herramientas especializadas y siguiendo las mejores prácticas, además de contar con personal experimentado, las organizaciones pueden garantizar que los datos estén listos para su análisis y procesamiento.
La elección de las herramientas dependerá de las necesidades específicas de la organización, incluida la escala de los datos, la complejidad de las fuentes y los requisitos de rendimiento en tiempo real. El resultado, en todo caso, será una estrategia data-driven y un funcionamiento más centrado.
