Las empresas dependen en gran medida de datos limpios y estructurados para tomar decisiones informadas. Sin embargo, los datos sin procesar, ya sea que provengan de bases de datos, API o archivos planos, suelen ser desordenados, inconsistentes y difíciles de manejar. Para solucionar este problema, la preparación de datos desempeña un papel fundamental. Es un paso esencial en el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) que ayuda a transformar los datos sin procesar a un formato adecuado para el análisis y la toma de decisiones. En este artículo, exploraremos el concepto de la preparación de datos, su importancia y las mejores prácticas para su gestión eficaz.
¿Qué es el almacenamiento en escena de datos?
La preparación de datos es el proceso de preparar y transformar datos sin procesar de diversas fuentes a un formato que pueda utilizarse fácilmente para análisis o generación de informes. Implica varios pasos para limpiar, validar y organizar los datos antes de cargarlos en un almacén de datos u otra base de datos para su uso posterior.
¿Por qué poner en escena los datos?
El almacenamiento de datos en un área de almacenamiento externa o interna es crucial en el flujo de datos por varias razones importantes. A continuación, se presentan las principales ventajas del almacenamiento de datos en un área de almacenamiento, entre ellas:
- Mejora de la calidad de los datos.
- Transformación y estandarización de datos.
- Optimización del rendimiento.
- Manejo de errores y comprobación de la calidad de los datos.
- Flexibilidad y escalabilidad.
- Carga de datos más rápida.
- Acceso más fácil a los datos.
- Separación de datos brutos y procesados.
- Gobernanza y cumplimiento de datos.
La preparación de datos es esencial para garantizar que los datos sin procesar se transformen en un formato estandarizado de alta calidad, listo para su análisis. Mejora el rendimiento, la gestión de errores y la escalabilidad, a la vez que garantiza la integridad de los datos y el cumplimiento de las normas de negocio. En definitiva, la preparación de datos ayuda a las organizaciones a entregar datos limpios, precisos y bien estructurados a los responsables de la toma de decisiones, lo que permite obtener mejores perspectivas y tomar decisiones empresariales más fiables. Esto, a su vez, se traduce en productos de datos de mayor calidad, ya que los conjuntos de datos con los que trabajan los equipos son más precisos y tienen una estructura más lógica.
¿Qué es un área de almacenamiento de datos?
Un área de almacenamiento temporal de datos es una ubicación donde se almacenan y procesan los datos sin procesar antes de su carga en el destino final, como un almacén de datos o un lago de datos . Actúa como paso intermedio en el proceso de integración de datos, permitiendo la extracción, transformación y limpieza de datos antes de su almacenamiento permanente.
Puesta en escena externa
El almacenamiento temporal externo significa que el área de almacenamiento temporal de datos es una ubicación o entorno independiente, fuera del almacén de datos o lago de datos principal. Esta ubicación externa, que suele ser un entorno de base de datos clonada, es donde se almacenan temporalmente los datos sin procesar antes de su transformación y carga en el almacenamiento de datos final. El almacenamiento temporal externo se utiliza generalmente para facilitar la extracción y el procesamiento inicial de los datos antes de su incorporación al sistema de almacenamiento de datos interno principal.
Puesta en escena interna
Una organización puede optar por el almacenamiento interno en lugar del almacenamiento externo. Esto se refiere a un proceso en el que los datos ya extraídos de fuentes externas se someten a una mayor transformación, validación y preparación antes de ser cargados en el sistema de almacenamiento de datos final. Aquí es donde se lleva a cabo la mayor parte de la limpieza, el enriquecimiento y las transformaciones complejas de los datos.
¿Qué papel desempeña un área de almacenamiento de datos en los almacenes de datos?
El Área de Almacenamiento de Datos (DSA) desempeña un papel fundamental en la arquitectura general del almacén de datos. Actúa como un área de almacenamiento temporal donde se recopilan, almacenan y procesan datos sin procesar de múltiples sistemas fuente antes de su carga en el almacén de datos de producción para fines analíticos. El DSA actúa como un paso intermedio crucial entre la extracción de datos de diferentes fuentes y su carga en el almacén.
7 pasos para la preparación de datos
Los pasos específicos involucrados en el proceso de preparación de datos pueden variar dependiendo de la arquitectura, las herramientas y los requisitos de la organización, pero generalmente siguen una secuencia lógica que garantiza que los datos estén adecuadamente preparados y limpios para su posterior análisis.
A continuación se presentan los 7 pasos clave para extraer, transformar y cargar (ETL) en un proceso típico de área de almacenamiento de datos.
1. Extracción de datos
Los datos se recopilan de diversas fuentes, como bases de datos, API, archivos o sistemas externos. El objetivo de este paso es recopilar datos sin procesar de diversas fuentes y transferirlos al área de ensayo.
2. Elaboración de perfiles de datos
El perfilado de datos implica el análisis de los datos sin procesar para comprender su estructura, calidad, contenido y relaciones. Este paso es crucial para identificar cualquier problema de calidad de los datos, como valores faltantes, inconsistencias o anomalías. El objetivo de este paso es evaluar la calidad de los datos y prepararlos para las siguientes etapas.
3. Limpieza de datos
En este paso, se abordan los problemas de datos identificados en la fase de perfilado (como valores faltantes, duplicados o formatos inconsistentes). Las técnicas de limpieza de datos pueden incluir la corrección de valores faltantes, la estandarización de formatos o la eliminación de errores. El objetivo de este paso es mejorar la calidad y la consistencia de los datos, garantizando que solo datos precisos y fiables avancen en el proceso de análisis.
4. Transformación de datos
La transformación de datos implica convertir los datos desde su formato original a un formato limpio y estructurado que se ajuste al esquema y las reglas de negocio del almacén de datos o lago de datos final. El objetivo de este paso es aplicar reglas de negocio, cálculos, agregaciones y mapeos de datos que preparen los datos para el análisis.
5. Validación de datos
Tras la transformación, los datos se validan para garantizar que cumplan las reglas de negocio y los requisitos de consistencia. Este paso puede implicar la comprobación de la integridad de los datos, por ejemplo, para garantizar que las relaciones de clave externa sean válidas o que los datos se ajusten a las expectativas. Un ejemplo de esto es la validación de la corrección de un campo calculado. El objetivo de este paso es verificar que los datos sean precisos, consistentes y cumplan las reglas de negocio necesarias para su posterior procesamiento y análisis.
6. Integración de datos
La etapa de integración de datos se refiere al proceso de combinar y fusionar datos de múltiples fuentes, a menudo dispares, en un formato o estructura unificados. El objetivo de este paso es garantizar que los datos sin procesar y no estructurados de diversas fuentes estén armonizados y preparados para su análisis o procesamiento posterior en el sistema de destino.
7. Carga de datos
Una vez limpios, transformados y validados los datos, están listos para su carga en el entorno de producción, como un almacén de datos o un lago de datos. Este paso suele implicar el procesamiento por lotes o la carga de los datos transformados en el destino final. El objetivo de este paso es trasladar los datos del área de almacenamiento al entorno de producción (almacén de datos), donde pueden utilizarse para informes, análisis e inteligencia empresarial.
Mejores prácticas para la gestión de datos almacenados
A continuación se presentan algunas prácticas recomendadas a seguir para administrar datos almacenados.
- Implementar convenciones de nomenclatura consistentes: Para mantener organizado el proceso de staging, adopte una convención de nomenclatura consistente para conjuntos de datos, tablas y columnas. Esto facilita el seguimiento y la gestión de los datos a medida que avanzan en el pipeline.
- Construya sistemas escalables: Utilice herramientas y procesos escalables para gestionar grandes volúmenes de datos. A medida que una organización crece, también aumentará la cantidad de datos que necesita procesar y almacenar en el entorno de prueba.
- Separar el área de ensayo de los sistemas operativos: Asegúrese de que el área de ensayo esté aislada de los sistemas de producción. Esto ayuda a proteger los datos y sistemas operativos de las interrupciones causadas por las tareas de procesamiento de datos.
- Utilizar la carga incremental: En lugar de cargar todos los datos a la vez, utilice técnicas de carga incremental para importar únicamente los datos nuevos o actualizados. Esto mejora la eficiencia y reduce el tiempo necesario para los procesos de preparación.
- Monitoreo de la calidad de los datos: Monitoree continuamente la calidad de los datos en el área de ensayo. Las reglas de validación automatizadas y las herramientas de perfilado de datos pueden ayudar a identificar problemas como datos faltantes o corruptos de forma temprana, para que se puedan tomar medidas correctivas.
- Implementar el control de versiones: Hablando de acciones correctivas, es crucial contar con un sistema de control de versiones. Realice un seguimiento de los cambios en los datos para poder revertir a versiones anteriores si se producen cambios no deseados o corrupción de datos.
- Optimizar el rendimiento: Utilice la indexación, el particionamiento o el procesamiento paralelo para garantizar que el almacenamiento provisional de datos sea rápido y eficiente. Por ejemplo, particionar grandes conjuntos de datos en el área de almacenamiento provisional puede ayudar a agilizar las consultas y las transformaciones.
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos: Cifre los datos confidenciales en el área de almacenamiento y cumpla con las normativas de privacidad pertinentes. Si es necesario, aplique enmascaramiento de datos para proteger los datos personales y permitir su procesamiento.
Gobernanza y gestión de datos en etapas con la plataforma de inteligencia de datos Actian
La preparación de datos es un paso fundamental en cualquier canal de datos moderno. Permite a las empresas preparar los datos sin procesar para su análisis, garantizando su limpieza, transformación y validación. La preparación no solo garantiza la calidad de los datos, sino que también mejora el rendimiento y la escalabilidad del proceso ETL. Al seguir las mejores prácticas e implementar arquitecturas de preparación robustas, las organizaciones pueden optimizar sus canales de datos y extraer más valor de ellos. Con el enfoque adecuado, la preparación de datos se convierte en una herramienta indispensable para crear flujos de trabajo de datos eficientes, fiables y de alto rendimiento.
La plataforma de inteligencia de datos de Actian utiliza una gestión avanzada de metadatos para simplificar la búsqueda, la exploración, la gobernanza y el cumplimiento, todo en una plataforma unificada.
Preguntas frecuentes sobre la puesta en escena de datos
Echemos un vistazo a las respuestas a algunas preguntas frecuentes sobre el proceso de preparación de datos.
¿Cuál es un ejemplo de un área de almacenamiento de datos?
Amazon S3 es un ejemplo de un lago de datos, pero los buckets de S3 dentro de este pueden utilizarse como áreas de almacenamiento temporal donde se almacenan temporalmente datos sin procesar de diversas fuentes, como registros, bases de datos transaccionales o API externas, antes de cualquier procesamiento. Estos datos se limpian, validan y transforman posteriormente mediante herramientas como AWS Glue o Apache Spark. Tras las transformaciones necesarias, los datos limpios se cargan en un almacén de datos como Amazon Redshift para su posterior análisis y generación de informes.
¿Cuáles son algunos de los desafíos potenciales que se enfrentan durante el proceso de preparación de datos?
Durante el proceso de preparación de datos, los desafíos incluyen la gestión de problemas de calidad, como valores faltantes, duplicados o formatos inconsistentes, que pueden complicar las transformaciones. Además, escalar el área de preparación para dar cabida a grandes conjuntos de datos y, al mismo tiempo, garantizar un procesamiento eficiente puede sobrecargar los recursos. La latencia de los datos es otra preocupación, ya que el tiempo entre la extracción y la carga puede retrasar la obtención de información, especialmente en análisis en tiempo real. Finalmente, mantener la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos es fundamental, sobre todo al tratar con información confidencial, ya que se debe implementar un cifrado y un control de acceso adecuados durante todo el proceso de preparación.
¿Cuál es la diferencia entre las capas de almacenamiento de datos y un lago de datos?
La principal diferencia entre las capas de almacenamiento temporal de datos y un lago de datos reside en su propósito y la forma en que gestionan los datos. Una capa de almacenamiento temporal de datos es un área de almacenamiento estructurada donde se almacenan, limpian, transforman y validan los datos sin procesar antes de cargarlos en un entorno de producción como un almacén de datos. Se centra en la preparación de los datos para su posterior procesamiento. En cambio, un lago de datos es una solución de almacenamiento a largo plazo que alberga grandes cantidades de datos sin procesar, no estructurados, semiestructurados y estructurados de diversas fuentes, generalmente para su posterior análisis, aprendizaje automático o procesamiento de big data. Mientras que la capa de almacenamiento temporal forma parte del proceso ETL para la preparación de datos, un lago de datos funciona como un repositorio central para diversos tipos de datos que pueden analizarse posteriormente.