¿Cómo es una pila de datos en 2023?

Las empresas buscan activamente métodos más rápidos y rentables para gestionar sus datos. La llegada de los almacenes de datos en la nube, que utilizan el procesamiento masivamente paralelo (MPP) y SQL, ha supuesto una revolución en el procesamiento de datos. Ahora entramos en una nueva era con el Modern Data Stack (MDS), un conjunto de herramientas nativas de la nube que son fáciles de usar, escalables y asequibles. Este conjunto de herramientas transformadoras potencia a las organizaciones al revolucionar la gestión y el análisis de datos.

El ámbito de los datos digitales está experimentando un crecimiento explosivo. En 2010, la generación anual de datos se situó en 1,2 zettabytes. Según las previsiones de expertos y observadores en materia de datos, en 2020 se superó la cifra de 64 zettabytes, y se prevé que, para 2035, se alcance un umbral casi inimaginable de 2.142 zettabytes. Este aumento exponencial de los datos tiene un profundo impacto en los recursos técnicos que las empresas deben adquirir para aprovechar plenamente su potencial.

En este contexto, resulta necesario redefinir los parámetros de la pila de datos. Una pila de datos abarca una serie de herramientas, tecnologías y plataformas que se utilizan para gestionar y analizar los datos dentro de una organización. Por lo general, una pila de datos se compone de varias capas funcionales que abarcan todos los aspectos de un proyecto de datos, incluyendo la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización de los datos.

Una pila de datos estándar puede incluir componentes como bases de datos relacionales o NoSQL, herramientas para la transformación y limpieza de datos, marcos de aprendizaje automático, soluciones para la integración y gestión de flujos de datos, así como herramientas para la visualización de datos. La selección de herramientas depende principalmente de las necesidades y objetivos específicos de cada empresa en materia de datos. Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos siguen aumentando vertiginosamente, la pila de datos tradicional debe dar paso a la pila de datos moderna.

Diferencias entre la pila de datos moderna y la pila de datos heredada

Las principales diferencias entre una pila de datos moderna y una pila de datos heredada se derivan de las tecnologías y metodologías empleadas para la gestión y el análisis de datos.

Por «pila de datos heredada» se entiende un conjunto antiguo y tradicional de tecnologías y herramientas, que suele basarse en soluciones propietarias y arquitecturas monolíticas. El mantenimiento de estos sistemas puede resultar costoso, su adaptación puede plantear dificultades y sus capacidades analíticas avanzadas son limitadas. Además, pueden carecer de flexibilidad a la hora de integrar nuevas fuentes de datos o de trabajar con grandes volúmenes de datos.

Por el contrario, el «Modern Data Stack» adopta un enfoque más ágil, aprovechando las tecnologías actuales. Aprovecha el potencial de las soluciones de código abierto, la computación en la nube y la arquitectura orientada a servicios (SOA) para ofrecer una mayor flexibilidad, escalabilidad y agilidad. Además, el Modern Data Stack suele incorporar herramientas como almacenes de datos en la nube, lagos de datos, flujos de datos automatizados, plataformas de análisis de autoservicio, plataformas de descubrimiento de datos y visualizaciones interactivas. Esto permite a las empresas profundizar en la utilización de los datos e impulsar nuevos avances en sus operaciones.

Las perspectivas de una pila de datos moderna en 2023

En primer lugar, una pila de datos moderna ofrece una mayor agilidad a tu empresa. Contribuye a la implementación rápida y flexible de flujos de datos, transformaciones y análisis. Simplifica el proceso de añadir o modificar fuentes de datos, lo que permite adaptarse fácilmente a las necesidades cambiantes del negocio. Otra de las ventajas de la pila de datos moderna es la escalabilidad. Al aprovechar las ventajas de las tecnologías en la nube, se adapta fácilmente a volúmenes de datos que crecen exponencialmente sin requerir grandes inversiones en infraestructura.

Esta escalabilidad nativa también se traduce en una integración perfecta de diversas fuentes de datos, ya sean estructuradas o no estructuradas, internas o externas a la empresa.

Gracias a las plataformas de análisis de autoservicio y a las visualizaciones interactivas, una «Modern Data Stack» permite que un mayor número de usuarios saque partido de los datos, incluso sin tener conocimientos técnicos avanzados. Por último, una «Modern Data Stack» automatiza las tareas de recopilación, transformación y gestión de datos, lo que reduce el esfuerzo manual y mejora la eficiencia operativa.

Fundamentos de una pila de datos moderna

A la hora de crear una pila de datos moderna, hay varios componentes fundamentales que deben integrarse.

En primer lugar están las fuentes de datos, que pueden proceder del interior de la empresa, como bases de datos transaccionales, archivos planos, aplicaciones empresariales, herramientas de seguimiento de ventas y datos de sensores. Además, las fuentes de datos externas, como las API públicas, las redes sociales y los datos de mercado, también pueden desempeñar un papel crucial. Es importante identificar e integrar meticulosamente estas fuentes de datos en la «Modern Data Stack» para garantizar una cobertura exhaustiva de los datos relevantes para las necesidades analíticas de la empresa.

El almacenamiento de datos es otro elemento fundamental dentro de la pila de datos moderna. Esto abarca diversas opciones, como los almacenes de datos en la nube, los lagos de datos, las bases de datos relacionales o NoSQL y los sistemas de archivos distribuidos. Los objetivos principales son proporcionar un almacenamiento escalable, de alto rendimiento y seguro para los datos. Para facilitar la transformación de los datos, se requiere un componente específico dentro de la pila de datos moderna. Esto implica limpiar, preparar y transformar los datos sin procesar en un formato más estructurado adecuado para su análisis.

El análisis de datos abarca una amplia gama de técnicas, entre las que se incluyen el aprendizaje automático, el análisis estadístico, las consultas SQL, los paneles interactivos y la visualización de datos. El objetivo final es extraer de los datos información y conocimientos que permitan tomar medidas concretas.

Por último, es fundamental supervisar los datos y el rendimiento de la pila de datos moderna para garantizar un funcionamiento óptimo y alinearse con las iniciativas de gobernanza de datos. Este aspecto desempeña un papel fundamental a la hora de supervisar la funcionalidad y la eficacia de la pila de datos.

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Acerca de Actian Corporation

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