6 pasos para implementar una plataforma de datos en tu negocio
Rigoberto M.
Cofounder en Tekne✨ ayudando a empresas a gestionar sus datos con tecnología innovadora e IA para llegar al siguiente nivel 📊🔝
Machine Learning es define como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Se hace con el desarrollo de algoritmos y modelos.
Una plataforma de datos es un conjunto de herramientas y tecnologías que se utilizan para almacenar, procesar y gestionar grandes cantidades de datos. Proporciona un marco para integrar y analizar datos de diversas fuentes y puede ser utilizada para diversos propósitos, como el análisis de datos, la toma de decisiones y la automatización de procesos de negocio.
Para implementar una plataforma de datos en tu negocio, se recomienda seguir una serie de pasos:
Paso 1 – Almacenamiento de datos no estructurados
Es necesario almacenar los datos antes de que se transformen y envíen para su análisis. Se deberá conservarlos durante un largo período de tiempo y que estén disponibles para su análisis.
Object Storage es un tipo de almacenamiento de datos basado en objetos que se utiliza para almacenar y recuperar grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes, videos, documentos y archivos. Si objetivo principal es ofrecer una solución de almacenamiento escalable y de bajo costo, para grandes cantidades de datos no estructurados.
Algunas de las tecnologías que se pueden utilizar para esto son:
Paso 2 – Ingesta de datos y transformación
Será necesario ingerir datos de un sistema a otro y su posterior transformación. Generalmente se ingieren datos estructurados y no estructurados de una amplia variedad de fuentes.
Existen dos enfoques diferentes para procesar y analizar datos:
Streaming –
Implica procesar y analizar datos en tiempo real mientras se reciben. Esto significa que los datos se procesan y analizan tan pronto como se generan, sin necesidad de almacenarlos temporalmente. Esto es útil cuando se necesita obtener resultados en tiempo real o cuando los datos son demasiado voluminosos para almacenarlos temporalmente.
Batch –
Implica almacenar los datos temporalmente y procesarlos en grupos o “lotes” más tarde. Esto significa que los datos se acumulan y se procesan en conjuntos más grandes en lugar de procesarse y analizarse de manera continua. El procesamiento en batch es útil cuando no se necesita obtener resultados en tiempo real y cuando se pueden tolerar retrasos en el procesamiento y el análisis.
Generalmente, se recomienda utilizar el enfoque batch siempre que sea posible, ya que de esta mera se incurre en menores costos y un mejor aprovechamiento de la capacidad de procesamiento.
Algunas de las tecnologías que se pueden utilizar para esto son:
Otra opción es la creación de código personalizado para ingerir datos de fuentes internas y externas. Muchas empresas crean entornos personalizados para manejar esta tarea. Para la orquestación y la automatización del flujo de trabajo se utilizan herramientas tales como Apache Airflow, Prefect y Dagster.
Al orquestar, se lleva a la ingestión un paso más allá, ya que involucra tomar datos en silos, combinarlos con otras fuentes y ponerlos a disposición para su análisis.
Paso 3 – Data Warehousing
Un Data Warehouse es un tipo de sistema de almacenamiento de datos diseñado para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos estructurados y semi-estructurados, como datos de transacciones, ventas, marketing y financieros. Los Data Warehouses se utilizan a menudo para soportar el análisis de datos y el reporting, y proporcionan una solución de almacenamiento centralizada y optimizada para la recuperación y el análisis de datos.
Algunas de las tecnologías que se pueden utilizar para esto son:
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Paso 4 – Modelado y transformación de datos
Es esencial crear una representación visual de datos para almacenarlos en un Data Warehouse.
Algunas herramientas comunes de transformación y modelado de datos son:
Paso 5 – Analítica de datos y BI
Para que los usuarios puedan visualizar la información recopilada es importante crear dashboards y reportes y, de esa manera, posibilitar la toma de decisiones.
Algunas herramientas comunes de visualización de datos son:
Paso 6 – Observabilidad de datos
La observabilidad de datos es la capacidad de monitorizar, medir y analizar el rendimiento de un sistema de datos para detectar problemas y mejorar su rendimiento. Se basa en la recopilación y análisis de métricas, registros y otra información de un sistema de datos para proporcionar una visión detallada de cómo funciona y cómo se está utilizando.
Permite a las empresas comprender mejor cómo funcionan sus sistemas de datos y detectar problemas o anomalías que puedan afectar su rendimiento. Esto puede ser especialmente útil para sistemas que procesan grandes cantidades de datos o que son críticos para el negocio, como sistemas de análisis de datos o plataformas de publicidad en línea.
Algunas herramientas que se pueden utilizar para la observabilidad de datos son:
¿Ya utilizabas estas plataformas en tu negocio?
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Referencias:
MontecarloData
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