Publicación de Jimena Rioja

🔄 Simplifica la automatización de flujos de datos con Apache Airflow 🔄 Si trabajas con flujos de datos complejos y repetitivos, ¡automatizar es la clave para mantener las cosas en orden! 🛠️ Como ingeniero de datos en crecimiento, he descubierto que Apache Airflow es una herramienta poderosa para orquestar tareas y flujos de trabajo. 🚀 💡 Tip de la semana: Utiliza "Task Dependencies" en Airflow para evitar errores de ejecución. Por ejemplo, si tienes un pipeline de ETL que debe extraer, transformar y luego cargar datos en orden, define las dependencias con task_1 >> task_2 >> task_3 en lugar de encadenar todo dentro de un solo script. Esto no solo facilita la lectura y mantenimiento del código, sino que también te permite reintentar tareas específicas si algo falla. ¡Más control y menos estrés! ¿Qué otros usos creativos le das a Airflow? 💬👇 #DataEngineering #Airflow #Automatización #ETL #IngenieriadeDatos

🚀 Optimizando ETL sin sacrificar precisión: ¡El equilibrio perfecto! ⚖️ ¿El desafío? Mejorar el rendimiento de tu pipeline ETL sin comprometer la exactitud de tus datos. La oportunidad: Aumentar la eficiencia y la confiabilidad de tus procesos de datos. ¿Qué resuelve? Garantiza la velocidad y la precisión en tus pipelines ETL. 5 puntos clave: 1. Detección temprana de errores. 2. Actualizaciones incrementales, no cargas completas. 3. Transformaciones optimizadas y eficientes. 4. Mayor velocidad de procesamiento. 5. Datos confiables y precisos. Solución: Implementación de un enfoque estratégico para la optimización de ETL que prioriza tanto el rendimiento como la precisión. 5 puntos clave: 1. Validación robusta: Implementa checks de validación en cada etapa. 2. Carga incremental: Actualiza solo los datos modificados. 3. Transformaciones eficientes: Simplifica la lógica de transformación. 4. Monitorización continua: Supervisa el rendimiento y la calidad de los datos. 5. Documentación exhaustiva: Registra cada paso del proceso. ¿Qué es? Un enfoque holístico para la optimización de ETL que equilibra rendimiento y precisión. ¿Cómo funciona? Combinando validaciones, cargas incrementales, optimización de transformaciones y monitorización continua. 5 Beneficios Clave: 1. Reducción de errores humanos hasta un 80%. 2. Ahorro de hasta un 50% en horas de trabajo. 3. Disminución de costos operativos en un 40%. 4. Mayor eficiencia en el procesamiento de datos. 5. Mejora de la calidad de la información. 5 Herramientas/Tecnologías: 1. Apache Kafka 2. Apache Spark 3. AWS Glue 4. Informatica PowerCenter 5. dbt 5 KPIs: 1. Tiempo de procesamiento ETL. 2. Tasa de errores de datos. 3. Completitud de los datos. 4. Consistencia de los datos. 5. Satisfacción del usuario. 5 OKRs: 1. Reducir el tiempo de procesamiento ETL en un 30% en Q3. 2. Mejorar la tasa de precisión de datos al 99.9% en Q4. 3. Implementar la carga incremental en el 100% de los pipelines para Q2. 4. Aumentar la satisfacción del usuario en un 20% para fin de año. 5. Implementar un sistema de monitorización completo para Q1. #ETL #DataEngineering #DataQuality #DataPipeline #BigData #DataAccuracy #PerformanceOptimization Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

#airflow #dataengineering 🌀La ingeniería de datos con Apache Airflow nos permite organizar una serie de tareas relacionadas con los datos. Con Airflow, puedes planificar y coordinar cada paso necesario para transformar y mover datos de un lugar a otro. Creas "diagramas" que indican qué tareas deben hacerse y en qué orden, como si fueran instrucciones de una receta. Cada tarea puede ser algo como recopilar datos de una fuente, transformarlos de cierta manera o almacenarlos en una base de datos. ♾️Airflow se asegura de que las tareas se ejecuten en el orden correcto, se programen a la hora adecuada, y se puedan reintentar si algo sale mal. Airflow te ayuda a `automatizar` y `supervisar` todo el proceso de manejo de datos, haciéndolo más eficiente y confiable. 🚀Tubería de datos ETL usando Apache Airflow Estos son unos simples pasos para crear una tubería con Airflow: 1. Identifica las fuentes y destinos de los datos. ¿De qué fuentes de datos necesita extraer datos? ¿En qué destinos de datos necesita cargar los datos? 2. Diseña un pipeline ETL. Debes determinar los pasos involucrados en la extracción, transformación y carga de los datos. 3. Elije los operadores adecuados. Airflow proporciona una variedad de operadores para tareas ETL comunes, como extraer datos de bases de datos, cargar datos en almacenes de datos y transformar datos. 4. Crea un DAG de flujo de aire. Los DAG (gráficos acíclicos dirigidos) de flujo de aire definen el flujo de trabajo de su canalización ETL. 5. Configura el DAG. Establece la programación para el DAG y configure las dependencias entre tareas. 6. Inicia el DAG. Una vez configurado el DAG, puede iniciarlo mediante la interfaz de usuario web o CLI de Airflow. Continuar leyendo https://lnkd.in/eBVc6Faj 🎓Unetenos a nuestro bootcamp de datos donde aprenderás los principios de la ingeniería de datos, aprenderás a crear Pipelines de datos desde cero. Bootcamp de datos: https://lnkd.in/enqsYfaN Contáctanos: https://lnkd.in/g8F5tseQ Más info en comentarios.

🚀 Optimiza tus pipelines ETL y despidete del caos de datos! 📊 ¿Cansado de ineficiencias en tus procesos ETL? La mala calidad de datos, transformaciones complejas y la carga de información se convierten en cuellos de botella que impactan tu análisis y toma de decisiones. ¡Hay una solución! 5 Claves para Pipelines ETL Optimizados: 1. Validación robusta: Implementa controles de calidad en cada etapa, usando herramientas de profiling y limpieza de datos. 2. Procesamiento paralelo: Aprovecha el poder del procesamiento distribuido y la computación en paralelo para acelerar las transformaciones. 3. Procesamiento incremental: Procesa solo datos nuevos o modificados, reduciendo el tiempo de ejecución. 4. Carga eficiente: Utiliza técnicas de carga masiva y streaming según tus necesidades. 5. Metadatos y gobernanza: Documenta y organiza tus datos para facilitar la accesibilidad y el cumplimiento normativo. Beneficios concretos: 1. Reducción de errores: 减少50% de errores en la carga de datos (Medición mensual, Meta: <5% error). 2. Ahorro de tiempo: Reducción del 30% en el tiempo de procesamiento (Medición semanal, Meta: tiempo de procesamiento < 2 horas). 3. Reducción de costos: Ahorro del 20% en costos de infraestructura (Medición trimestral, Meta: reducción de costos de $1000). 4. Mejora de la calidad de datos: Incremento del 15% en la precisión de los datos (Medición mensual, Meta: >95% precisión). 5. Mayor agilidad: Incremento del 25% en la velocidad de entrega de información (Medición semanal, Meta: tiempo de entrega < 1 día). Herramientas clave: 1. Apache Kafka 2. Apache Spark 3. Informatica PowerCenter KPIs para el éxito: 1. Tasa de éxito de carga de datos: (Datos cargados correctamente / Datos totales) 100. Unidad: %, Frecuencia: Diaria, Meta: >99%. 2. Tiempo de procesamiento ETL: Tiempo total de ejecución del pipeline. Unidad: horas, Frecuencia: Diaria, Meta: <1 hora. 3. Costo total de la infraestructura ETL: Costo total de los recursos utilizados. Unidad: $, Frecuencia: Mensual, Meta: <$500. OKRs: 1. Objetivo: Mejorar la eficiencia de los pipelines ETL. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento en un 40% en Q4. 2. Objetivo: Mejorar la calidad de los datos. Resultado: Lograr una precisión de datos del 98% para fin de año. 3. Objetivo: Optimizar los costos de infraestructura. Resultado: Reducir los costos de infraestructura en un 25% en el próximo año. #ETL #DataPipeline #DataQuality #DataTransformation #DataOptimization Specialized in Supply Chain 📦 | BI Lead and Data Architect 📊 | Data Analyst and Data Scientist 📈 | Data Engineer, BI Developer, and Automation Developer 🤖.

🌟 ¿Qué es un proceso ETL y cómo elegir el formato de datos adecuado? 🌟 💾 ETL (Extract, Transform, Load) es clave en la gestión de datos: extraemos información, la transformamos según necesidades y la cargamos en sistemas para análisis. 🚀 🔍 ¿Qué formato usar? ✔️ JSON: Perfecto para APIs y datos jerárquicos. ✔️ CSV: Ligero, rápido y excelente para grandes volúmenes. ✔️ XML: Ideal para integraciones robustas en sistemas complejos. 💡 El formato que elijas impacta en la velocidad, integración y resultados de tus dashboards. 📊 Usa herramientas como Pentaho para optimizar tus procesos ETL y tomar decisiones informadas. 🛠️ #DataAnalytics #ETL #TransformaciónDigital #BusinessIntelligence #JSON #CSV #XML #Pentaho #TomaDeDecisiones

🚀 Comparando datos fuente y destino en pruebas ETL: ¡Asegura la calidad de tus datos! ¿Qué resuelve? Elimina errores, ahorra tiempo y reduce costos en tus procesos ETL. 5 puntos clave:  1. Detecta inconsistencias tempranamente. 2. Garantiza la integridad de los datos. 3. Reduce riesgos de decisiones erróneas. 4. Optimiza la eficiencia del proceso ETL. 5. Mejora la confianza en la información. Descripción de la solución: Comparación automatizada de datos fuente y destino usando herramientas especializadas. 5 puntos clave: 1. Análisis de diferencias a nivel de fila, columna y valor. 2. Generación de reportes detallados de discrepancias. 3. Integración con plataformas ETL existentes. 4. Escalabilidad para grandes volúmenes de datos. 5. Funcionalidades de validación de reglas de negocio. ¿Qué es?: Un proceso de verificación de la exactitud y consistencia de los datos durante la extracción, transformación y carga (ETL). ¿Cómo funciona?: Se comparan los datos del origen con los datos del destino, identificando diferencias y errores. 5 Beneficios clave: 1. Reducción de errores humanos hasta un 90%. 2. Ahorro de hasta un 70% en horas de trabajo. 3. Reducción de costos de corrección de errores hasta un 80%. 4. Mayor eficiencia en la toma de decisiones. 5. Mejora de la calidad de los datos. 5 Herramientas/Metodologías: 1. Informatica PowerCenter. 2. SQL Server Integration Services (SSIS). 3. Talend Open Studio. 4. Apache Kafka. 5. Herramientas de comparación de datos (e.g., Data Compare). 5 KPIs para medir el éxito: 1. Porcentaje de datos coincidentes. 2. Número de discrepancias detectadas. 3. Tiempo de ejecución de las pruebas. 4. Costo total de las pruebas. 5. Satisfacción del usuario. 5 OKRs para medir el éxito: 1. Aumentar el porcentaje de datos coincidentes en un 95% en Q4. 2. Reducir el tiempo de ejecución de las pruebas en un 50% en Q3. 3. Reducir el número de discrepancias detectadas en un 80% en Q2. 4. Implementar una solución de comparación de datos automatizada en Q1. 5. Lograr una satisfacción del usuario del 90% en el año. #ETLTesting #DataQuality #DataIntegration #DataManagement #BusinessIntelligence

🚀 Domina tu Pipeline ETL: ¡Máxima Performance, Mínimos Recursos! 🚀 ¿Tu pipeline ETL consume demasiados recursos? ¡No te preocupes! Optimizarlo es más fácil de lo que piensas. Con estas estrategias, lograrás un rendimiento máximo sin gastar de más. El Desafío: Recursos sobrecargados en tu pipeline ETL (Extract, Transform, Load) impactan tu eficiencia y costos. La Oportunidad: Optimizar tu pipeline significa ahorrar tiempo, dinero y reducir errores. La Solución: Implementa estas 3 estrategias clave: 1️⃣ Monitorea el consumo de recursos: Usa herramientas para vigilar el CPU, memoria y disco. Identifica los cuellos de botella ¡rápido! 2️⃣ Optimiza la transformación de datos: Simplifica las transformaciones complejas y filtra datos desde el inicio. ¡Menos procesamiento, más velocidad! 3️⃣ Escala dinámicamente: Implementa autoescalado en tu infraestructura. Ajusta los recursos según la demanda. ¡Adiós a los picos de consumo! Beneficios Clave: 1️⃣ Reducción de Errores: Monitoreo constante = detección temprana de problemas. Meta: 0 errores críticos mensuales. 2️⃣ Ahorro de Tiempo: Optimización y automatización = menos tiempo dedicado a tareas manuales. Meta: 10% de reducción en tiempo de procesamiento semanal. 3️⃣ Reducción de Costos: Optimización de recursos = menor gasto en infraestructura. Meta: 5% de reducción en costos de infraestructura trimestral. Herramientas: 1️⃣ Herramientas de monitoreo (Datadog, Prometheus) 2️⃣ Plataformas de autoescalado (AWS, Azure, GCP) 3️⃣ Herramientas de transformación de datos (Apache Spark, Talend) KPIs para el Éxito: 1️⃣ Tiempo de procesamiento: Fórmula: Tiempo total de procesamiento / Número de registros. Unidad: segundos/registro. Frecuencia: Diaria. Meta: Reducir en un 15%. 2️⃣ Costo de infraestructura: Fórmula: Costo total de infraestructura / Número de registros procesados. Unidad: $/registro. Frecuencia: Mensual. Meta: Reducir en un 5%. 3️⃣ Tasa de error: Fórmula: Número de errores / Número de registros procesados. Unidad: %. Frecuencia: Diaria. Meta: Mantener por debajo del 1%. OKRs: 1️⃣ Objetivo: Mejorar el rendimiento del pipeline ETL. Resultado: Reducir el tiempo de procesamiento en un 15% en 3 meses. 2️⃣ Objetivo: Optimizar el uso de recursos. Resultado: Reducir el costo de infraestructura en un 5% en 6 meses. 3️⃣ Objetivo: Minimizar errores. Resultado: Mantener la tasa de error por debajo del 1% durante todo el trimestre. #ETL #DataEngineering #Optimización #CloudComputing #BigData

Te invito a leer un poco sobre lo simple de un etl que mueve millones de datos!

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