Flujos de trabajo de datos

Un flujo de trabajo de datos es una serie de tareas, procesos y pasos que transforman los datos brutos en perspectivas significativas o resultados valiosos. Normalmente implica la recopilación, el procesamiento, el análisis, la visualización y la interpretación de los datos. Los flujos de trabajo de datos son esenciales en campos de gestión de datos como la analítica de datos.

¿Por qué son importantes los flujos de datos?

Los flujos de trabajo de datos automatizan los procesos empresariales de varios pasos. Los flujos de trabajo centrados en los datos, como las canalizaciones de preparación de datos, permiten disponer de datos operativos frescos para el análisis de datos.

El uso de una tecnología de integración de datos para gestionar los flujos de trabajo le permite ampliar el volumen de integraciones sin una sobrecarga de gestión significativa. Gracias a la digitalización de las funciones empresariales, hay muchos datos disponibles que pueden respaldar la toma de decisiones basada en hechos. Muchos de estos datos se recopilan en almacenes de datos y sistemas de big data, como los lagos de datos. Los flujos de trabajo de datos pueden utilizarse para hacer que estos datos sean utilizables.

Los modelos de aprendizaje automático basados en Inteligencia Artificial (IA) pueden proporcionar nuevos niveles de conocimiento, pero necesitan datos limpios para ofrecer resultados precisos, por lo que también avantage de los flujos de trabajo de datos automatizados.

Tipos de flujos de datos

Los siguientes tipos de flujo de datos pueden automatizarse mediante la tecnología de integración.

flux de données secuencial flux de données

Un flujo de datos secuencial consiste en una serie de pasos para preparar los datos. Un ejemplo podría ser aplicar un filtro, transformar datos, fusionar una fuente secundaria y cargar datos en un almacén de datos.

Máquina de estados

En un flux de données, el estado inicial de los datos podría ser etiquetado como no secuenciado, y la acción podría ser una operación de ordenación, dando como resultado un estado final de los datos secuenciado.

Basado en normas

Un ejemplo de flux de données basado en reglas es la limitación del análisis a grupos de rangos de edad. En este caso, se pueden crear reglas para agrupar los valores de edad en rangos distintos para facilitar su visualización y análisis.

Flujos de datos paralelos

Cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, las operaciones multihilo son útiles para acortar los tiempos de procesamiento. Es posible que los datos de origen ya estén particionados en función de rangos de valores y que el flujo de trabajo se ejecute en un clúster multinodo, lo que facilita la paralelización de la operación en varios subprocesos para maximizar el rendimiento.

flux de données Pasos

A continuación se indican algunos pasos típicos de un flux de données que preparan los datos para su análisis.

Conexión a fuentes de datos

Las fuentes de datos para el análisis pueden proceder de sistemas operativos como la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y la gestión de la cadena de suministro (SCM), registros de sitios web, lagos de datos y fuentes de redes sociales.

Ingesta de datos

La ingesta o extracción de datos se realiza mediante un script personalizado, herramientas de extracción, transformación y carga (ETL ) o una solución de integración de datos. Tras la extracción desde un sistema fuente, los archivos de datos se almacenan en un repositorio como un almacén de datos o un lago de datos para su posterior preparación.

Filtrado

Los datos irrelevantes para un análisis pueden filtrarse para reducir el espacio de almacenamiento y los tiempos de transferencia de la red.

Fusión de datos

Cuando existen elementos de datos relacionados en diferentes archivos de origen, se pueden fusionar. Este paso también puede utilizarse para eliminar registros duplicados.

Eliminación de valores nulos

Los valores por defecto, la extrapolación o la interpolación pueden sustituir a los campos nulos.

Transformación de datos

Las incoherencias en los datos, como escribir los nombres de los estados o utilizar sus abreviaturas, pueden hacerse coherentes utilizando un enfoque basado en reglas.

Carga de datos

El último paso de un flux de données suele ser cargar los datos en un repositorio de datos, como 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:

• Los flujos de trabajo automatizados permiten disponer de más datos operativos para apoyar la toma de decisiones.
• Las empresas son más eficientes cuando construyen flujos de trabajo reutilizables que pueden usarse repetidamente en diferentes proyectos, tareas o escenarios.
• Los flujos de trabajo hacen que los procesos empresariales sean más fiables porque son menos propensos a errores que los procesos manuales.
• Los flujos de trabajo automatizados promueven una mayor gouvernance los datos, ya que las políticas pueden aplicarse automáticamente.
• Los flujos de trabajo de datos mejoran la calidad de los datos al eliminar incoherencias y lagunas.
• Los resultados empresariales son más predecibles cuando las decisiones se basan en análisis de datos sólidos.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.