¿Qué es ingestion de données?

ingestion de données es el proceso de recopilación e importación de datos procedentes de diversas fuentes en un repositorio central para su almacenamiento y análisis. Es fundamental en cualquier estrategia de gestion des données para garantizar que las empresas puedan acceder a los datos y utilizarlos eficazmente en distintos sistemas. Entre los aspectos clave de ingestion de données se incluyen:

• Recopilación de datos de diversas fuentes (aplicaciones, nube, bases de datos, dispositivos IoT, etc.).
• Admite la ingesta por lotes o en tiempo real en función de las necesidades de la empresa.
• cohérence, calidad y seguridad de los datos durante el proceso de ingestión.
• Integración de datos en sistemas posteriores para su análisis o uso operativo.

¿Qué es ingestion de données?

ingestion de données es esencial para cualquier empresa moderna que dependa de los datos para prise de décision. En su forma más simple, es el primer paso para mover datos de varias fuentes a una plataforma de datos centralizada para su almacenamiento, procesamiento o análisis. Ya sea que la fuente esté basada en la nube, sur site o en dispositivos IoT, ingestion de données garantiza que la información se formatee y organice correctamente para su uso posterior en un pipeline de données.

Sin una adecuada ingestion de données, las empresas se enfrentan a muchos retos, desde conjuntos de datos incompletos hasta un procesamiento ineficiente que podría retrasar el análisis. La flexibilidad para ingestar datos a escala -ya sea en tiempo real o mediante procesamiento por lotes- repercute directamente en la capacidad de una organización para obtener información competitiva y optimizar sus operaciones.

Where ingestion de données Fits in the pipeline de données

ingestion de données constituye la capa fundacional del pipeline de donnéesque traslada los datos de las fuentes a los repositorios donde pueden analizarse o almacenarse. En el marco más amplio del pipeline, la ingestión es el proceso que garantiza que todos los datos pertinentes procedentes de diversas entradas se introducen en un sistema en un formato coherente y utilizable.

En un pipeline de données típico, la ingesta va seguida de la transformación de los datos. Los datos ingeridos se limpian, formatean y enriquecen antes de almacenarlos en un almacén de datos, un lago de datos u otro sistema de almacenamiento, o de trasladarlos a una aplicación de destino. A partir de ahí, se pueden procesar, consultar o utilizar para generar información a través de herramientas de análisis. Sin una correcta ingestion de données, todo el pipeline de données puede fallar y provocar retrasos, conjuntos de datos incompletos o errores en los informes empresariales.

Types d' ingestion de données

ingestion de données se produce de dos formas principales, en función de la velocidad y la frecuencia de la recogida de datos:

ingestion de données por lotes

Este método recopila y procesa datos a intervalos programados. Es ideal para empresas que no requieren actualizaciones en tiempo real, como las que elaboran informes nocturnos o procesan grandes volúmenes de datos históricos.

ingestion de données en tiempo real

Como su nombre indica, este método ingiere los datos a medida que se crean, proporcionando actualizaciones casi instantáneas. La ingesta en tiempo real es esencial para aplicaciones como détection des fraudes, donde se requiere una acción inmediata basada en los datos más recientes.

La elección entre la ingesta por lotes y en tiempo real depende del uso que se haga de los datos. Sin embargo, la mayoría de las empresas utilizan una combinación de ambas, en función de los flujos de datos específicos de que se trate.

Méthodes d' ingestion de données

Se pueden aplicar varios métodos de ingestion de données para satisfacer las distintas necesidades de las empresas. El marco de ingestión ingestion de données datos que se utilice en última instancia dependerá de las fuentes de datos y de las necesidades de ingestión de la empresa. A continuación se ofrece un desglose de los métodos de ingestion de données más comunes:

• Ingestión a través de parámetros: Este método permite la ingestion de données en función de parámetros predefinidos, como intervalos de tiempo o desencadenantes específicos. Por ejemplo, una empresa puede establecer parámetros para que los datos de ventas se ingieran cada 24 horas.
• Ingesta de datos de matrices: La ingesta de datos de matrices estructuradas -como tablas o matrices- suele implicar el manejo de múltiples filas y columnas de información. Esto se utiliza habitualmente en los procesos de ingestión de bases de datos u hojas de cálculo.
• Entrada de registros de transacciones: Este método, habitual en los servicios bancarios y financieros, introduce los registros de transacciones individuales a medida que se generan. Estos sistemas suelen requerir la ingesta en tiempo real debido a la naturaleza crítica de los datos.
• Ingesta de registros de archivos: Muchas empresas confían en la ingesta de datos de archivos planos -como CSV o JSON- que almacenan datos estructurados o semiestructurados. Este método se utiliza a menudo para ingerir datos archivados.
• Ingesta de datos en la nube: Con el auge de la informatique dans le cloud, la ingesta de datos directamente desde servicios o aplicaciones basados en la nube se ha convertido en algo habitual. La ingesta ingestion de données en la nube implica la captura de datos de servicios en la nube como AWS o Google Cloud, y a menudo admite la integración de datos para su posterior análisis.
• Ingesta de datos de comercio y juego: Ambas industrias dependen en gran medida de ingestion de données en tiempo real. Por ejemplo, una plataforma de negociación de acciones puede ingerir datos de mercado en tiempo real para actualizar los precios al instante, mientras que las plataformas de juegos capturan datos de interacción de los jugadores para mejorar la UX y la personalización.
• Ingesta de registros de bases de datos: La ingesta desde bases de datos relacionales o no relacionales implica extraer datos de múltiples tablas, asegurándose de que los datos son coherentes y están actualizados. Esto puede hacerse por lotes o en tiempo real, en función de las necesidades del sistema.
• Ingesta de datos en una base de datos: Para muchas empresas, el destino de los datos ingeridos es una base de datos. Este proceso implica transformar los datos brutos en formatos estructurados que puedan organizarse de forma eficiente.
• Streaming ingestion de données: Este método se utiliza cuando los datos se generan continuamente y deben procesarse en tiempo real. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar Apache Kafka para gestionar flujos continuos de datos de registro, actualizaciones de redes sociales o datos de sensores.
• ingestion de données IoT: A medida que los dispositivos IoT se vuelven más y más comunes, la ingesta de datos de sensores, dispositivos y aplicaciones se ha vuelto crucial. ingestion de données IoT permite a las empresas capturar y analizar datos de dispositivos en tiempo real para obtener información sobre el estado de las máquinas, el consumo de energía o el comportamiento de los usuarios.

Retos y buenas prácticas en la ingestion de données

A pesar de su importancia, ¿qué es el proceso de ingestion de données datos sin su parte de desafíos? Garantizar una ingesta eficaz, precisa y escalable exige superar varios obstáculos:

• cohérence los datos: Cuando se trabaja con múltiples fuentes de datos, garantizar la coherencia de los datos puede ser difícil, especialmente cuando se utiliza la ingesta en tiempo real.
• Procesamiento en tiempo real: A medida que aumenta la necesidad de información inmediata, ingestion de données en tiempo real puede sobrecargar los recursos del sistema y exigir cambios en la infraestructura para gestionar flujos continuos.
• Calidad de los datos: La ingesta de datos sin procesar suele dar lugar a incoherencias o conjuntos de datos incompletos y también puede generar costes innecesarios debido al procesamiento de datos innecesarios o inexactos. Es fundamental aplicar procesos adecuados de limpieza y validación.

Las mejores prácticas para el éxito de ingestion de données incluyen:

• Utilizar plataformas de integración de datos que agilicen la ingestión de datos procedentes de diversas fuentes.
• Priorizar la escalabilidad para garantizar que el proceso de ingesta pueda gestionar volúmenes mayores de forma eficiente a medida que crecen los volúmenes de datos y la complejidad.
• Implantar sistemas de supervisión para detectar cuellos de botella o errores durante el proceso de ingestión.

Siguiendo estas prácticas, las empresas pueden garantizar que sus procesos de ingesta sean eficientes, fiables y escalables.

El papel de la integración de datos para simplificar la ingestión

La integración de datos es crucial para simplificar el proceso de ingestión combinando datos de diferentes fuentes en un sistema unificado. Para las empresas que manejan múltiples flujos de datos -como la nube, el IoT y las bases de datos-, un enfoque integrado de la ingestion de données elimina los silos y mejora la accesibilidad de los datos en toda la organización.

Por ejemplo, utilizando una plataforma de integración de datos de nivel empresarial, una compañía puede automatizar la ingesta de datos desde servicios en la nube y bases de datos internas, creando un pipeline de données. Las plataformas de integración también pueden gestionar la transformación de los datos para garantizar que se adhieren al formato de destino necesario. Esto acelera el proceso de ingestión y garantiza que los datos tengan un formato coherente, estén limpios y listos para el análisis.

La integración de datos es la espina dorsal de un proceso de ingestión bien optimizado, que reduce la complejidad de la gestión de varios flujos de datos y garantiza una entrega de datos puntual y precisa.

Actian e ingestion de données

El sitio Plataforma de Datos Actian ofrece a las empresas una potente solución para gestionar las complejidades de ingestion de données. Actian proporciona capacidades sólidas para la ingesta de datos de una amplia gama de fuentes, incluidos servicios en la nube, dispositivos IoT y bases de datos heredadas. Al automatizar una parte significativa del proceso de ingesta, la plataforma reduce la carga de los equipos de TI y garantiza que los datos estén disponibles para el análisis y la prise de décision.

Uno de los puntos fuertes de Actian es su capacidad para gestionar tanto la ingestion de données por lotes como en tiempo real, lo que ofrece flexibilidad a las empresas con diversas necesidades de datos. Además, las capacidades de integración de big data de Actian permiten a las organizaciones combinar a la perfección datos de múltiples fuentes, ofreciendo una visión unificada del negocio.

Para las empresas que buscan integrar, transformar y gestionar sus datos, la plataforma integral de Actian proporciona la escalabilidad, el rendimiento y la seguridad necesarios para respaldar el crecimiento empresarial impulsado por los datos. Incluso puede ayudar con los esfuerzos de integración y calidad de datos de una empresa.

¿Qué es el proceso ingestion de données ? Para las organizaciones modernas, garantiza que los datos procedentes de diversas fuentes se recopilan, procesan y ponen a disposición para su análisis. Tanto si se trata de ingestión por lotes como en tiempo real, las organizaciones deben priorizar la escalabilidad, la eficiencia y la integración para gestionar eficazmente volúmenes de datos cada vez mayores.

Al abordar los retos de la cohérence datos, el procesamiento en tiempo real y la calidad de los datos, las empresas pueden optimizar sus ingestion de données para ofrecer información oportuna y procesable. Con soluciones como Actian Data Platform, las empresas disponen de las herramientas necesarias para crear procesos de ingesta eficientes y escalables que les permitan alcanzar el éxito a largo plazo en la actual economía basada en los datos.

Principales conclusiones