Un flujo de trabajo de datos es una secuencia estructurada de procesos que mueven, transforman y gestionan los datos desde su origen hasta su destino final. Define cómo se recopilan, procesan, analizan y almacenan los datos, garantizando su eficacia, precisión y coherencia. Los flujos de trabajo de datos son esenciales para automatizar tareas repetitivas, integrar múltiples fuentes de datos y permitir una toma de decisiones fluida basada en datos. Tanto si se utiliza para la inteligencia empresarial, el aprendizaje automático o la elaboración de informes, un flujo de trabajo de datos eficaz agiliza las operaciones, reduce los errores y mejora la productividad general.
Comprender los flujos de trabajo de los datos es crucial para las organizaciones que pretenden aprovechar todo el potencial de sus datos.
¿Por qué son importantes los flujos de datos?
Las empresas están cada vez más digitalizadas, lo que facilita la disponibilidad de datos operativos para la toma de decisiones. La automatización de los flujos de trabajo de datos permite preparar los datos para su análisis sin intervención humana. La lógica de los flujos de trabajo puede utilizarse para crear un procesamiento de datos basado en reglas empresariales, automatizando los procesos manuales para aumentar la eficiencia empresarial.
Cada vez más, los puestos de trabajo se definen por el papel de una función en un proceso empresarial. Software como Slack ha permitido generalizar los flujos de trabajo empresariales. Del mismo modo, el software de integración de datos ha permitido adoptar un enfoque holístico para automatizar los procesos de extracción, transformación y carga (ETL), las canalizaciones de datos y las funciones de preparación de datos.
La automatización puede agilizar los procesos empresariales para crear conciencia de los problemas y las oportunidades casi en tiempo real.
flux de données Clases
Los flujos de trabajo de datos pueden clasificarse en los siguientes tipos.
flux de données secuencial flux de données
Un flujo de datos secuencial se forma a partir de una única serie de pasos, en la que los datos de un paso alimentan al siguiente.
Máquina de estados
En una máquina de estados, el estado inicial se etiqueta, y se realiza un proceso que resulta en un cambio de estado que también se etiqueta adecuadamente. Por ejemplo, un estado inicial puede ser array-data. El proceso podría ser suma-datos. La salida se etiquetaría como datos-suma.
Basado en normas
Un flujo de trabajo basado en reglas puede utilizarse para categorizar datos. Por ejemplo, un rango de valores de datos dado podría clasificarse como bajo, moderado o alto en función de la regla aplicada.
Flujos de datos paralelos
Las operaciones de un solo hilo pueden acelerarse dividiéndolas en partes más pequeñas y utilizando una configuración de servidor multiprocesador para ejecutar cada hilo en paralelo. Esto es especialmente útil con volúmenes de datos. Los hilos pueden paralelizarse en un servidor SMP o en servidores de un serveur en cluster.
flux de données Usos
Hay muchas razones para que una empresa utilice flujos de trabajo de datos. Entre ellas, los siguientes ejemplos:
- Recopilar información del mercado sobre las campañas de ventas y marketing para redoblar las tácticas de éxito.
- Analizar las ventas para ver qué tácticas o promociones funcionan mejor por región o persona compradora.
- Análisis de la cesta de la compra en los puntos de venta para obtener recomendaciones de reposición de existencias.
- Construir puntos de referencia del sector sobre los éxitos de los clientes para utilizarlos para convencer a los clientes potenciales de que sigan el mismo camino.
- Utilice flujos de trabajo de datos para pasar datos de formación de alta calidad a modelos de aprendizaje automático para obtener mejores predicciones.
- Recopilar y perfeccionar los datos del servicio de atención al cliente para mejorar la gestión de problemas y la información a ingeniería para futuras mejoras del producto.
flux de données Pasos
Un flujo de trabajo pipeline de données incluirá probablemente muchos pasos de procesamiento que se describen a continuación para convertir una fuente de datos sin procesar en una fuente lista para el análisis.
ingestion de données
Un flujo de trabajo centrado en datos necesita un conjunto de datos de origen para procesar. Esta fuente de datos puede proceder de fuentes externas, como las redes sociales, o de sistemas internos, como ERP, CRM o archivos de registro web. En una compañía de seguros, podría tratarse de detalles de pólizas de oficinas regionales que deben extraerse de una base de datos, convirtiéndose en el primer paso del procesamiento.
Datos enmascarados
Antes de que los datos pasen al flujo de trabajo, se pueden anonimizar o enmascarar para proteger la privacidad.
Filtrado
Para mantener la eficiencia del flujo de trabajo, puede filtrarse para eliminar cualquier dato que no sea necesario para el análisis. Esto reduce el espacio de almacenamiento, los recursos de procesamiento y los tiempos de transferencia de red.
Fusión de datos
La lógica basada en reglas de flujo de trabajo puede utilizarse para fusionar múltiples fuentes de datos de forma inteligente.
Transformación de datos
Los campos de datos se pueden redondear y los formatos de datos se pueden uniformizar en el pipeline de données para facilitar el análisis.
Carga de datos
La última etapa de un flux de données suele consistir en la carga de datos en un almacén de datos.
Ventajas de los flujos de trabajo de datos
A continuación se enumeran algunas de las ventajas de los flujos de trabajo de datos:
- El uso de flujos de trabajo de datos automatizados facilita la disponibilidad operativa para apoyar la prise de décision basadas en nuevos conocimientos.
- Se evita el desarrollo manual de scripts de gestion des données mediante la reutilización de funciones de procesamiento de datos predefinidas, lo que libera un valioso tiempo al desarrollador.
- Los procesos de flux de données creados mediante una tecnología de integración de datos vended son más fiables y menos propensos a errores que los procesos manuales o desarrollados interne .
- La gouvernance datos como política puede aplicarse como parte de un flux de données.
- Los flujos de trabajo de datos automatizados mejoran la calidad general de los datos al limpiarlos a medida que avanzan por el proceso.
- Una empresa que pone los datos a disposición del análisis por defecto toma decisiones más seguras porque se basan en hechos.
Preguntas frecuentes sobre el flujo de datos
Para obtener más información sobre los flujos de trabajo de datos, consulte las siguientes preguntas frecuentes.
¿Qué incluye un flujo de trabajo típico de gestión de datos?
Un flujo de trabajo típico de procesamiento de datos consiste en recopilar datos brutos de diversas fuentes, limpiarlos y transformarlos para garantizar su exactitud, y estructurarlos para el análisis. Este proceso incluye el tratamiento de los valores que faltan, la eliminación de duplicados, la normalización de formatos y la resolución de incoherencias. Una vez depurados los datos, pueden enriquecerse combinándolos con otros conjuntos de datos o aplicando reglas específicas del ámbito. Por último, los datos preparados se almacenan o se introducen en herramientas analíticas para su visualización, elaboración de informes o aplicaciones de aprendizaje automático.
¿Qué herramientas necesita para gestionar un flujo de trabajo de datos?
El funcionamiento de un flujo de trabajo de datos requiere herramientas para la ingestión, la transformación, el almacenamiento y la automatización de los datos. Entre las herramientas habituales se incluyen Apache Airflow, Talend e Informatica para la orquestación del flujo de trabajo, junto con SQL, Python o R para la manipulación de datos. Los servicios basados en la nube como AWS Glue, Google Dataflow y Microsoft Azure Data Factory ayudan a agilizar el procesamiento y la integración de datos. Además, herramientas de visualización como Tableau o Power BI permiten a los usuarios finales interpretar los datos procesados.
¿Cuál es la diferencia entre ELT y un flujo de trabajo de datos?
ELT (Extraer, Cargar, Transformar) es un tipo específico de flujo de trabajo de datos que primero carga datos sin procesar en un sistema de almacenamiento antes de transformarlos para su análisis. En cambio, un flujo de trabajo de datos es un concepto más amplio que engloba varios procesos de gestión de datos, como el movimiento, la transformación, la validación y la integración. Mientras que el ELT es una canalización estructurada que se utiliza principalmente en entornos de big data y de nube, un flujo de trabajo de datos puede implicar múltiples pasos, herramientas y metodologías más allá del ELT. Esencialmente, ELT es un enfoque dentro del ámbito más amplio del flujo de trabajo de datos.
¿Se pueden automatizar los flujos de datos?
Sí, los flujos de trabajo de datos pueden automatizarse completamente utilizando herramientas de orquestación de flujos de trabajo y sistemas de programación. La automatización minimiza la intervención manual activando procesos de datos basados en programas predefinidos o eventos en tiempo real. Esto garantiza que los datos se recopilen, procesen y entreguen de forma eficiente con un mínimo de retrasos y errores. Los flujos de trabajo automatizados mejoran la escalabilidad y la fiabilidad, facilitando la gestión de grandes volúmenes de datos en distintos sistemas.
¿Cómo mejoran la eficiencia los flujos de trabajo de datos?
Los flujos de trabajo de datos agilizan el procesamiento de datos automatizando las tareas repetitivas y reduciendo los errores manuales. Permiten una integración perfecta de los datos procedentes de múltiples fuentes, lo que garantiza la coherencia y la fiabilidad en la toma de decisiones. Al estructurar el flujo de datos, las organizaciones pueden optimizar el rendimiento, reducir el tiempo de procesamiento y mejorar la accesibilidad de los datos. En última instancia, los flujos de trabajo de datos bien diseñados aumentan la productividad al permitir que los equipos se centren en obtener información en lugar de gestionar los datos manualmente.
La plataforma de datos Actian y los flujos de trabajo de datos
Actian Data Platform proporciona una ubicación unificada para construir y mantener todos los proyectos de análisis. DataConnect, la tecnología de integración de datos incorporada, puede automatizar los flujos de trabajo de datos y reducir los costes operativos mediante la programación y gestión centralizada de los flujos de trabajo de datos. Cualquier fallo en el procesamiento de datos se registra, y las excepciones se plantean para garantizar que las decisiones puedan depender de datos de alta calidad.
La base de datos analítica Vector utilizada por Actian Data Platform proporciona análisis de alta velocidad sin el ajuste que requieren los almacenes de datos tradicionales gracias a su uso de tecnología de consulta paralela y almacenamiento de datos en columnas.