¿Qué es un canal de datos?

Una canalización de datos sirve como un motor de procesamiento que envía sus datos a través de aplicaciones transformadoras, filtros y API al instante.

Puede pensar en una canalización de datos como una ruta de transporte público. Usted define dónde saltan sus datos en el bus y cuándo salen del bus.

Una canalización de datos ingiere una combinación de orígenes de datos, aplica lógica de transformación (a menudo dividida en varias etapas secuenciales) y envía los datos a un destino de carga, como un almacén de datos, por ejemplo.

Con la llegada del marketing digital y el continuo avance tecnológico en el sector de TI, las canalizaciones de datos se han convertido en salvadores para la recopilación , conversión , migración y visualización de datos complejos.

Según Adobe, solo el 35 % de los especialistas en marketing cree que su canalización es eficiente. Aquí en Improvado, nos propusimos cambiar eso.

Improvado es la solución de canalización de datos n.º 1 para los especialistas en marketing. Una herramienta ETL utilizada para extraer, transformar y cargar datos de más de 150 plataformas de marketing diferentes en cualquier destino final, como una herramienta de BI o un almacén de datos. Aprende más aquí.

La naturaleza optimizada y concentrada de las canalizaciones de datos permite esquemas flexibles de fuentes estáticas y en tiempo real. En última instancia, esta flexibilidad se relaciona con la capacidad de las canalizaciones de datos para dividir los datos en pequeñas porciones.

La relación de la gama de datos y su impacto se ha vuelto más vital para las empresas de todo el mundo. Al mismo tiempo, la comprensión de este vínculo interconectado ayuda a los científicos de datos a resolver la latencia, los cuellos de botella, las fuentes no identificadas y los problemas de duplicación.

Es verdad; Las canalizaciones de datos ahora complementan la red del sistema. Cuanto más completa sea la tubería de datos, mejor será la aplicabilidad del sistema de red para combinar los servicios en la nube y las aplicaciones híbridas para el trabajo.

El auge de las canalizaciones de datos

Además, las canalizaciones de datos han abierto nuevas puertas para integrar numerosas herramientas e ingerir una cantidad abrumadora de archivos XML y CSV de gran tamaño. Sin embargo, el procesamiento de datos en tiempo real fue probablemente el punto de inflexión para las canalizaciones de datos.

Ese punto de inflexión facilitó la necesidad del momento de mover grandes cantidades de datos de un lugar a otro sin cambiar el formato. Como resultado, las empresas han encontrado una nueva libertad para modificar , cambiar , segmentar , exhibir o transferir datos en un corto período de tiempo.

A lo largo de los años, la objetividad de cómo operan las empresas ha cambiado significativamente. El enfoque ya no se centra en obtener márgenes de beneficio, sino en cómo los científicos de datos pueden presentar soluciones viables que conecten con las personas. Además, lo que es más importante, esos cambios deben ser transformadores , rastreables y adaptables para cambiar la dinámica futura. Dicho esto, las canalizaciones de datos han recorrido un largo camino desde el uso de archivos planos, bases de datos y lagos de datos hasta la gestión de servicios en una plataforma sin servidor.

Infraestructura de canalización de datos

La infraestructura arquitectónica de una canalización de datos se basa en la base para capturar, organizar, enrutar o redirigir datos para obtener información detallada. Aquí está la cosa, generalmente hay una cantidad bastante significativa de puntos de entrada irrelevantes para datos sin procesar. Además, aquí es donde la infraestructura de canalización combina, personaliza, automatiza, visualiza, transforma y mueve datos de numerosos recursos para lograr los objetivos establecidos.

Además, la infraestructura arquitectónica de una canalización de datos complementa la funcionalidad basada en análisis e inteligencia comercial precisa. La funcionalidad de datos significa obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente, el proceso robótico, el proceso de automatización y el patrón de la experiencia del cliente y el patrón del viaje de los usuarios. Aprende sobre las tendencias e información en tiempo real a través de inteligencia comercial y análisis a través de grandes cantidades de datos.

Elegir el equipo de ingeniería de datos adecuado

Sería prudente formar equipos de ingeniería de big data que siempre estén ocupados con los detalles de la aplicación. Contrate a los ingenieros de datos que deberían poder obtener datos estructurales y resolver problemas, comprender tablas complejas e implementar datos funcionales de manera oportuna.

La funcionalidad de la canalización de datos

La funcionalidad de una canalización de datos cumple la función de recopilar información, pero técnicamente, el método para almacenar, acceder y difundir datos puede variar según la configuración.

Minimizar el movimiento de datos, por ejemplo, es posible a través de una capa abstracta para dispersar datos sin mover manualmente cada pieza de información en la interfaz de usuario. Puede crear una capa abstracta para múltiples sistemas de archivos con la ayuda de Alluxio entre el mecanismo de almacenamiento y el proveedor seleccionado como AWS.

La funcionalidad de una canalización de datos no debe depender de la misericordia del sistema de base de datos del proveedor. Además, ¿cuál sería el punto de crear una infraestructura libre de errores y capas sin flexibilidad? Teniendo eso en cuenta, su canalización de datos debería poder recopilar información completa en un dispositivo de almacenamiento como AWS para salvaguardar el futuro del sistema de datos.

La funcionalidad de canalización de datos debe atender el análisis comercial en lugar de construir la red completamente en elecciones estéticas. Las funciones de una infraestructura de transmisión, por ejemplo, son bastante difíciles de administrar y generalmente requieren la experiencia profesional y un negocio sólido para administrar tareas de ingeniería complejas.

Puede usar un servicio de contenedor principal, como Dockers, para crear canalizaciones de datos. Puede modificar la respuesta funcional de la seguridad, verificar el potencial de escalabilidad y mejorar el código del software con la ayuda de contenedores. Un error común que la gente suele cometer durante la creación de una respuesta funcional es realizar y distribuir las operaciones de manera desigual. El truco consiste en evitar el uso del archivo de transformación principal en SQL y adaptar el método CTAS para establecer varios parámetros y operaciones de archivo.

Aunque las bases de datos como Snowflake y Presto le brindan acceso SQL incorporado, una gran cantidad de datos inevitablemente reduce el tiempo de la interfaz de usuario. Por lo tanto, aplique algoritmos centrados en la velocidad que den como resultado un error de salida menor.

Herramientas para construir una canalización de datos

El sistema de archivos en columnas de su canalización de datos debería poder almacenar y comprimir los datos acumulativos finales. Los motores de datos aumentan el uso de dichos sistemas de archivos en la interfaz de usuario. Además, para lograr una visualización convincente, use iPython o Jupyter como cuadernos. Incluso puede crear plantillas de cuadernos basadas en parámetros específicos para obtener funciones integradas para auditar datos, resaltar gráficos, enfocar gráficos relevantes o revisar datos por completo.

Puede transferir este subconjunto específico de datos a una ubicación remota con la ayuda de herramientas como Google Cloud Platform (GCP), Python o Kafka . No es necesario que cree una versión final del código en el primer intento: inicie con la función de biblioteca Faker en Python para escribir y probar el código en la canalización de datos.

¿Cuál es la diferencia entre canalización de datos y ETL?

ETL es un acrónimo común utilizado para Extraer , Transformar y Cargar. La principal diferencia de ETL es que se enfoca completamente en un sistema para extraer, transformar y cargar datos en un almacén de datos en particular. Alternativamente, ETL es solo uno de los componentes que se incluyen en la canalización de datos.

Las canalizaciones de ETL mueven los datos en lotes a un sistema específico con intervalos regulados. Comparativamente, las canalizaciones de datos tienen una aplicabilidad más amplia para transformar y procesar datos a través de transmisión o en tiempo real.

Las canalizaciones de datos no necesariamente tienen que cargar datos en un almacén de datos, pero pueden optar por cargar en un destino selectivo, como el depósito S3 (Simple Storage Service) de Amazon , o incluso conectarlo a un sistema completamente diferente.

Soluciones de canalización de datos disponibles

La naturaleza y la respuesta funcional de la canalización de datos serían diferentes de las herramientas en la nube para migrar datos y usarlos directamente para una solución en tiempo real.

• basado en la nube

La relación costo-beneficio de usar herramientas basadas en la nube para fusionar datos es bastante alta. Las empresas han aprendido a mantener una infraestructura actualizada con un uso mínimo de medios y recursos. Sin embargo, el proceso de elección de proveedores para administrar las canalizaciones de datos es otra cuestión completamente diferente.

• Fuente abierta

El término tiene una fuerte connotación para los científicos de datos que desean canalizaciones de datos transparentes que no estafen el uso de datos en nombre de los clientes. Las herramientas de código abierto son ideales para los propietarios de pequeñas empresas que desean un costo más bajo y una dependencia excesiva de los proveedores. Sin embargo, la utilidad de tales herramientas requiere experiencia y comprensión funcional para adaptar y modificar la experiencia del usuario.

• Procesamiento en tiempo real

La implementación del procesamiento en tiempo real es beneficiosa para las empresas que desean procesar datos de una fuente de transmisión regulada. Además, el mercado financiero y los dispositivos móviles son compatibles para tener procesamiento en tiempo real. Dicho esto, el procesamiento en tiempo real requiere una interacción humana mínima, opciones de escalado automático y posibles particiones.

• El uso de lote

El procesamiento por lotes permite a las empresas transportar fácilmente una gran cantidad de datos a intervalos sin necesidad de visibilidad en tiempo real. El proceso facilita a los analistas que combinan una multitud de datos de marketing para formar un resultado o patrón decisivo.

El proceso automatizado

Pues descarta la necesidad de repetir para definir , extraer , cargar y transformar datos. Recuerde, solo al inicio del programa debe ingresar el trabajo manual y el sistema lo automatizará durante todo el proceso. Sin embargo, el proceso de automatización requiere un traductor que pueda alinear y adaptar las necesidades del negocio.

Además, el factor de reproducibilidad hace que sea conveniente para los usuarios acceder a los datos con una seguridad plausible. Sin embargo, debe comprender que todo el proceso es susceptible de depuración. Esto conduce inevitablemente a análisis cambiantes y fusiones de datos .

La finalización de proyectos de alto valor depende completamente del nivel de experiencia y capacitación del científico de datos contratado. Sin embargo, para algunas empresas, la adición de hardware y personal podría no ser una opción factible. No obstante, en aras del mantenimiento y la mejora de la canalización de datos, eventualmente necesitará contratar los servicios de un equipo profesional.

• Integraciones Contemporáneas

Las opciones funcionales y de infraestructura son infinitas cuando se trata de construir canalizaciones de datos, alineadas e integradas con Google AdWords, Analytics, Facebook Ads, LinkedIn y la integración de YouTube. Esto significa que puede acceder a su interfaz de usuario para desarrollar canalizaciones de datos sin tener que depender del código.

Fuente

El marketing digital puede haber revolucionado en los últimos años, pero también lo ha hecho el papel de los científicos de datos, que ahora han hecho posible combinar grandes porciones de sus conjuntos de datos de AdWords y contenido de transmisión en una plataforma de nube elegida en cuestión de minutos. .

Puede ingerir y procesar conjuntos de datos para establecer análisis en tiempo real en todo el mundo y también personalizar la transmisión en diferentes proyectos. Del mismo modo, puede volver a vincular las operaciones de datos y consultar la facturación por segundo. Sin embargo, también ofrece un entorno de estación de flujo de trabajo fluido en las nubes locales y públicas. En última instancia, esto hace que la exploración visual, la conectividad a IoT y la limpieza de los datos estructurados sean bastante más fáciles.

Idoneidad y escalabilidad de las canalizaciones de datos

La escalabilidad de una canalización de datos debería poder puntuar miles de millones de puntos de datos y considerablemente más escalas de productos. Además, el truco consiste en almacenar datos en el sistema de una manera que facilite la disponibilidad de consultas.

Lo que es más, es que una canalización de datos bien diseñada se centra en las opciones de idoneidad y escalabilidad juntas. Cuanto mayor sea la relación de escalabilidad, más compatible será. Del mismo modo, utilice las repeticiones como una técnica de contingencia efectiva para una posible reformulación de datos. Puede consultar el punto de control cambiando el código fuente para reanudar el proceso. Prácticamente le permite pasar por canalizaciones ETL que usan metadatos para cada punto de entrada para verificar el estado, los datos recopilados y la transformación general.

El diseño del clúster de la canalización de datos se debe escalar en cada carga en lugar de un mecanismo fijo las 24 horas, los 7 días de la semana. AWS EMR (Elastic MapReduce), por ejemplo, es un ejemplo perfecto de escalado automático en el que los clústeres reciben un disparador para pasar por una secuencia ETL específica y descartar una vez completada. Es importante tener en cuenta que siempre puede escalar hacia arriba o hacia abajo según la naturaleza de los datos.

Además, su interfaz de usuario (UI) debe ser lo suficientemente clara como para monitorear las repeticiones de datos completas y el estado de los lotes. Además, puede colocar una consulta (IU) sobre el modelo de datos principal para analizar y revisar el estado de la canalización de datos. Apache Airflow, por ejemplo, es una opción viable para monitorear el estado, pero incluye el uso de desarrollo y escritura de código. Además, aquí es donde el uso de metadatos arquitectónicos se vuelve esencial para monitorear, verificar validaciones y reducir los complicados problemas de datos de productividad.

‍

Cómo las canalizaciones de datos pueden influir en la toma de decisiones

Hoy en día, quienes toman las decisiones dependen legítimamente de la cultura orientada a los datos. Además, la combinación de múltiples datos analíticos en un tablero simplificado es sin duda una de las principales razones de su éxito.

Los datos estructurados confinados ayudan a los empresarios y empresarios a tomar decisiones óptimas basadas en la evidencia recopilada. Sin embargo, este patrón es cierto para los gerentes que solían tomar decisiones informadas sobre diseños de modelos simples y datos estadísticos descriptivos.

Fuente

El uso y la diversificación de métricas para diferentes negocios también dependen de la comunicación entre empleados y gerentes. Las mismas reglas se aplican cuando se trata de la capacidad de los empleados y gerentes para descartar duplicaciones y almacenar los objetivos correctos.

Aunque el hecho permanece: la evaluación de riesgos y la toma de decisiones audaces siempre han sido la necesidad del momento para competir en el mercado. Además, la libertad de acceder a grandes cantidades de datos y visualizar sigue siendo parte de la solución.

Dicho esto, esta cultura centrada en los datos que involucra cifras estadísticas, promedios, líneas de distribución y medianas puede ser difícil de comprender para algunas personas. Y esa es la razón por la cual el archivo de volcado no sobrecarga a las personas que desean tomar decisiones rápidas y sólidas basadas en los datos analíticos disponibles.

A medida que la creciente cultura de datos parece expandirse, la toma de decisiones calculada se ha vuelto más dependiente de la confianza depositada en la recopilación de datos.

Canalizaciones de datos y el papel de la estética visual

Aparte del proceso funcional, las canalizaciones deben formar el mejor análisis visual que una mente humana puede percibir mediante un paralelismo, visualización y diseño precisos. Una visualización en capas se complementa como el objetivo final de todo el proceso. Y eso favorece no solo a los usuarios, sino también a los especialistas en marketing.

Las mismas reglas se aplican a la vitalidad de la comunicación. ¿Cuál sería el punto de hacer una red neuronal complicada y resaltar los modelos de tendencia si no puede invocar patrones de trasfondo básicos y reconocimiento de valor entre las personas?

Claro, las empresas pueden ejecutar métricas sencillas o ir con los modelos analíticos avanzados; siempre que las personas puedan navegar y comprender la interfaz para un análisis exhaustivo. De manera similar, la brecha entre cada tubería codificada debe ser estrecha para que los usuarios puedan realizar ciertas modificaciones según sus propios requisitos.

Es posible que desee notar que no hay un estilo estético visual definido. Necesita sufrir cambios, revisiones, redescubrimiento y vinculación a nuevas tendencias cautivadoras. Esta correlación es casi palpable para los codificadores que entienden cómo el simple monitoreo puede marcar la diferencia.

Beneficios de la canalización de datos

• Simple y efectivo

Aunque las canalizaciones de datos pueden tener una infraestructura y un proceso de funcionamiento complejos, su uso y navegación son bastante sencillos. De manera similar, el proceso de aprendizaje de la construcción de una canalización de datos se puede lograr a través de la práctica común del lenguaje de máquina virtual Java (JVM) para leer y escribir los archivos.

El propósito subyacente del patrón decorador , por otro lado, es convertir una operación simplificada en una robusta. Los programadores aprecian más que nadie la facilidad de acceso cuando se trata de canalizar datos.

• Compatibilidad con aplicaciones

La naturaleza integrada de las canalizaciones de datos hace que sea más fácil de usar tanto para los clientes como para los estrategas de marketing digital. Su compatibilidad adecuada evita la necesidad de instalar, tener archivos de configuración o depender de un servidor. Puede tener acceso completo a los datos simplemente incorporando el tamaño pequeño de la canalización de datos en una aplicación.

• Flexibilidad de Metadatos

La separación de campos y registros personalizados es una de las características eficientes de la canalización de datos. Los metadatos le permiten rastrear la fuente de los datos, el creador , las etiquetas , las instrucciones , los nuevos cambios y las opciones de visibilidad .

• Componentes incorporados

Aunque puede acceder a la opción personalizable, las canalizaciones de datos tienen componentes integrados que le permiten introducir o sacar sus datos de la canalización. Después de la activación integrada, puede comenzar a trabajar con los datos a través de operadores de flujo.

Fuente

• Segmentación rápida de datos en tiempo real

Ya sea que sus datos se almacenen en forma de archivo de Excel, en una plataforma de redes sociales en línea o en una base de datos remota, las canalizaciones de datos pueden desglosar los pequeños fragmentos de datos que son fundamentalmente parte del flujo de trabajo de transmisión más grande.

Y el funcionamiento en tiempo real no necesita una cantidad de tiempo extra para procesar sus datos. En consecuencia, esto deja un margen de maniobra para que procese e infiera los datos disponibles más fácilmente.

• Procesamiento en memoria

Con la disponibilidad de canalizaciones de datos, no necesita almacenar ni guardar nuevos cambios en los datos en un archivo, disco o base de datos aleatoria. Las canalizaciones ejercen una función en memoria que hace que el acceso a los datos sea más rápido que almacenarlos en un disco.

La era de los grandes datos

El uso del término ' grandes datos' a menudo se utiliza incorrectamente. Es más un término más amplio que se relaciona con lo que ha ocurrido en los últimos años en el mundo analítico. Pero el propósito de las herramientas de integración de big data es en gran medida recopilar eventos y una multitud de fuentes para crear un tablero integral. Ahora, recuerde, puede ensamblar, duplicar, limpiar, transformar y regenerar los datos disponibles para tener una funcionalidad de navegación fluida con estas herramientas de software de análisis de datos.

Fuente

Además, la mayoría de las herramientas disponibles pueden comunicarse con archivos grandes, bases de datos, numerosos dispositivos móviles, IoT, servicios de transmisión y API. Posteriormente, este proceso de comunicación crea un registro en el almacenamiento en la nube o en el software local. Las herramientas ETL de SaaS , como análisis de quitanieves , datos de puntada o cinco tran, por ejemplo , vienen con controladores y complementos adicionales para que la integración sea lo más fluida posible.

Dicho esto, los responsables de la toma de decisiones se han dado cuenta de que estas herramientas son simplemente medios para un fin. Cumplen el objetivo de recuperar y almacenar datos no estructurados. Las empresas, por otro lado, han comenzado a comprender que las canalizaciones de datos pueden haber abierto nuevas puertas para recopilar datos analíticos, pero la responsabilidad de tomar decisiones lógicas aún recae en ellas.

Pensamientos finales

La superioridad tecnológica de las canalizaciones de datos seguirá aumentando para acomodar segmentos de datos más grandes con capacidad de transformación. Dicho esto, la tendencia futurista de las canalizaciones de datos es casi tan vital como lo era hace una década. Un nuevo proceso para una tubería de datos bien monitoreada está siempre en el horizonte. Y esta necesidad de lograr un diseño impecable, cumplimiento, eficiencia en el rendimiento, mayor escalabilidad y un diseño atractivo está sin duda en vías de mejora.

‍

Improvado es la solución de canalización de datos n.º 1 para los especialistas en marketing. Una herramienta ETL utilizada para extraer, transformar y cargar datos de más de 150 plataformas de marketing diferentes en cualquier destino final, como una herramienta de BI o un almacén de datos. Aprende más aquí.

‍

Nuestra recomendación:

Echa un vistazo a las mejores herramientas y software de análisis de marketing para 2022

Las 14 mejores herramientas ETL para empresas empresariales para probar en 2021

Cómo optimizar los datos de Snowflake a Tableau [Dos formas sencillas]

‍

‍

‍