Las decisiones basadas en datos pueden determinar el éxito o el fracaso del potencial comercial de una empresa. La información obtenida a partir del big data puede configurar el crecimiento futuro de las organizaciones globales. Dado lo mucho que hay en juego, es imprescindible recopilar datos de todas las aplicaciones y canales, y contar con flujos de trabajo de ingestión de datos de alto rendimiento.
La ingesta de datos se utiliza para recopilar y trasladar los datos procesados al almacenamiento. Es un componente crítico de todos los flujos de datos y está diseñado para permitir a los equipos acceder casi al instante a los datos más recientes sin enfrentarse a problemas de integridad o discrepancias. Una buena ingestión de datos garantiza datos de alta calidad, confidencialidad, disponibilidad y escalabilidad.
En esta guía, analizaremos qué es la ingestión de datos, cómo funciona, los diferentes tipos, las ventajas y mucho más.
¿Qué es la ingesta de datos?
La ingesta de datos es el proceso de importar, extraer y transformar datos para su posterior uso en bases de datos por parte de las organizaciones. En los negocios modernos, los datos transformados se procesan de forma manual o automática para realizar diversas tareas.
Los datos ingeridos pueden provenir de diferentes fuentes y formatos. Los datos pueden presentarse en formatos estructurados o no estructurados antes de ser recopilados y limpiados. La ingestión de datos se realiza a través de diversos canales, como feeds de redes sociales, registros e informes internos, feeds comerciales e incluso feeds en tiempo real, como los del Internet de las cosas (IoT) o los dispositivos conectados.
El objetivo principal de la ingesta de datos es extrapolar la información y convertirla en un formato utilizable. Los datos organizados se utilizan para diferentes aplicaciones en análisis, aprendizaje automático, procesos de tratamiento de datos y otros.
¿Por qué es importante la ingesta de datos?
La ingesta de datos es importante para las organizaciones porque les proporciona una ventaja competitiva. Las empresas realizan estudios de mercado utilizando los datos, descubren las últimas tendencias y encuentran oportunidades ocultas utilizando sus aplicaciones. Los entornos digitales actuales evolucionan rápidamente y el panorama de los datos está cambiando; esto significa que las empresas deben mantenerse al día con las tendencias emergentes, lo que incluye tener la capacidad de adaptarse a cualquier cambio en los volúmenes, velocidades y rendimiento de los datos.
Los clientes generan grandes volúmenes de datos de forma exponencial y tienen demandas continuas. La ingestión de datos les ayuda a obtener una visión global de las operaciones comerciales. Garantiza la transparencia, la integridad, la responsabilidad y la disponibilidad, lo que permite a las empresas aumentar su credibilidad y reputación general en los sectores.
Ingestión de datos frente a ETL
ETL es el acrónimo de "Extract, Transformar, Cargar" y se refiere al proceso de sintetizar datos con fines de consulta, estructuración y almacenamiento. La definición moderna de ingestión de datos se centra en la introducción de datos en los sistemas; ETL se ocupa más del procesamiento y la organización de los mismos. ETL optimiza los datos no estructurados y los hace aptos para su uso en el análisis de datos.
A continuación se indican las diferencias clave entre la ingestión de datos y ETL:
| Ingestión de datos | ETL |
|---|---|
| La ingesta de datos puede ser un proceso fragmentado y plantea retos como solapamientos, duplicados y desviaciones de datos. | ETL aborda los requisitos de calidad y validez de los datos y mejora las operaciones empresariales mediante grandes volúmenes de datos no estructurados. Resuelve cualquier problema de ingestión de datos que se presente en el proceso. |
| La ingestión de datos se centra en la importación y el análisis en tiempo real de datos sin procesar | ETL se centra en aplicar una serie de transformaciones antes de cargar el resultado final. |
| En su mayoría compatible con datos en streaming. | El ETL es más adecuado para datos por lotes |
| La ingesta de datos es un proceso push | ETL es un proceso de extracción |
| La ingesta de datos lee grandes volúmenes de datos sin procesar en diferentes formatos procedentes de múltiples fuentes. Los ingesta en el lago de datos para su posterior análisis. | ETL agrega, clasifica, autentica y audita los datos antes de cargarlos en un almacén para operaciones posteriores. |
ETL se utiliza ampliamente para migrar datos de sistemas heredados a la infraestructura de TI. Las soluciones ETL pueden transformar los datos en nuevas arquitecturas y cargarlos en nuevos sistemas. La ingesta de datos es más adecuada para las necesidades de supervisión, registro y análisis empresarial. Se puede utilizar junto con la replicación de datos para almacenar datos confidenciales en varias ubicaciones y garantizar una alta disponibilidad. La principal diferencia entre la ingesta de datos y ETL es que la ingesta de datos recopila datos de diferentes fuentes, mientras que ETL los transforma y reestructura para su uso en diferentes aplicaciones.
Tipos de ingestión de datos
Existen principalmente dos tipos de flujos de trabajo de ingestión de datos, que son:
1. Streaming
La transmisión es una ingesta de datos en tiempo real en la que los datos capturados de fuentes en vivo se procesan en tiempo real. Todos los cambios se sincronizan automáticamente cuando se realizan, sin afectar a las cargas de trabajo actuales de la base de datos. La transmisión es adecuada para tareas urgentes y facilita la toma de decisiones operativas al proporcionar información rápidamente.
2. Lotes
Cuando los datos se procesan y se transfieren por lotes, normalmente de forma programada, se denomina ingesta de datos por lotes. Los analistas utilizan la ingesta de datos por lotes para recopilar tipos específicos de conjuntos de datos de plataformas CRM en los mismos días del mes. Este tipo de recopilación de datos no afecta a la toma de decisiones empresariales en tiempo real. Se utiliza principalmente para recopilar puntos de datos específicos para un análisis más profundo a intervalos periódicos.
Proceso de ingestión de datos
El proceso de ingestión de datos conlleva las siguientes fases:
1. Descubrimiento de datos
El descubrimiento de datos es una fase exploratoria en la que se determina qué tipo de datos tiene una organización, de dónde proceden y cómo se pueden utilizar para obtener beneficios empresariales. Su objetivo es obtener una visión clara del panorama de los datos, su calidad, estructura y función potencial.
2. Adquisición de datos
La adquisición de datos es el siguiente paso tras el descubrimiento de datos. Implica recopilar los datos de las fuentes seleccionadas una vez que se han identificado. Las fuentes de datos pueden ser variadas y abarcan desde API, bases de datos, hojas de cálculo y documentación electrónica.
La adquisición de datos incluye la clasificación de grandes volúmenes de datos y puede ser un proceso complejo, ya que implica manejar diversos formatos.
3. Validación de datos
La validación de datos implica comprobar la coherencia y la precisión de los datos. Mejora la fiabilidad de los datos y aumenta su credibilidad. Existen diferentes tipos de validación de datos, como la validación de rango, la validación de unicidad, la validación de tipo de datos, etc. El objetivo de la validación es garantizar que los datos estén limpios, sean utilizables y estén listos para ser implementados en los siguientes pasos.
4. Transformación de datos
La transformación de datos es el proceso de convertir los datos de un formato sin procesar a otro más deseable y adecuado para su uso. Implica diferentes procesos, como la estandarización, la normalización y la agregación de datos, entre otros. Los datos transformados son significativos, fáciles de entender e ideales para el análisis. Pueden proporcionar información valiosa y servir como un gran recurso.
5. Carga de datos
La carga de datos es la fase final del flujo de trabajo de ingestión de datos, donde culmina el proceso. Los datos transformados se cargan en un almacén donde pueden utilizarse para análisis adicionales. Los datos procesados también se pueden utilizar para generar informes, reutilizarse en otros lugares y están listos para su uso en la toma de decisiones empresariales y la generación de conocimientos.
Marco de ingestión de datos
Un marco de ingestión de datos es un flujo de trabajo diseñado para transportar datos de diversas fuentes a un repositorio de almacenamiento para su análisis y uso adicional. El marco de ingestión de datos puede basarse en diferentes modelos y arquitecturas. La rapidez con la que se ingieren y analizan los datos dependerá del estilo y la función del marco.
La integración de datos está estrechamente relacionada con el concepto de marco de ingestión de datos, pero no es lo mismo. Con el auge de las aplicaciones de big data, el marco más popular que se utiliza para la ingestión de datos es el marco de ingestión de datos por lotes. Implica el procesamiento por lotes de grupos de datos y su transporte periódico a plataformas de datos, en lotes. Para ello se necesitan menos recursos informáticos y existen opciones para ingestar datos en tiempo real mediante el uso de marcos de streaming de ingestión de datos.
Ventajas de la ingesta de datos
La ingesta de datos ayuda a las empresas a conocer a sus competidores y a comprender mejor el mercado. Los datos que recopilan se analizan para crear productos y servicios de mayor calidad para los consumidores. A continuación se enumeran las ventajas más comunes de la ingesta de datos para las organizaciones:
1. Vistas holísticas de los datos
La ingesta de datos puede proporcionar una visión más holística de la postura de seguridad de los datos de una organización. Garantiza que todos los datos relevantes estén disponibles para su análisis, elimina redundancias y evita falsos positivos. Al centralizar los datos de diversas fuentes en repositorios, las organizaciones pueden obtener una visión completa del panorama industrial, identificar tendencias y comprender los matices de los cambios en el comportamiento de los consumidores.
2. Uniformidad y disponibilidad de los datos
La ingestión de datos elimina los silos de datos en toda la organización. Ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas y a proporcionar estadísticas actualizadas. Los usuarios obtienen información valiosa y pueden optimizar la gestión de su inventario y sus estrategias de marketing en el proceso. Garantizar la disponibilidad integral de los datos también mejora rápidamente el servicio al cliente y el rendimiento empresarial.
3. Transferencias de datos automatizadas
El uso de herramientas de ingestión de datos permite automatizar las transferencias de datos. Puede recopilar, extraer, compartir y enviar la información transformada a las partes o usuarios pertinentes. La ingestión de datos permite a las empresas liberar tiempo para otras tareas importantes y mejora enormemente la productividad empresarial. Cualquier información valiosa obtenida de los datos se traduce en mejores resultados empresariales y puede utilizarse para subsanar las deficiencias de los mercados.
4. Inteligencia empresarial y análisis mejorados
La ingesta de datos en tiempo real permite a las empresas realizar predicciones precisas minuto a minuto. Las empresas pueden ofrecer una experiencia superior al cliente realizando previsiones y ahorrando tiempo mediante la automatización de diversas tareas de gestión de datos. Los datos ingestados se pueden analizar utilizando las últimas herramientas de inteligencia empresarial y los propietarios de las empresas pueden extraer información útil. La ingesta de datos hace que estos sean uniformes, legibles, menos propensos a la manipulación y accesibles para los usuarios adecuados en los momentos oportunos.
Retos clave de la ingesta de datos
Aunque la ingesta de datos tiene sus ventajas, también plantea retos clave durante el proceso. A continuación se enumeran los más comunes:
1. Datos faltantes
No hay forma de saber si los datos ingresados están completos y contienen todos los componentes. Los datos faltantes son un gran problema que experimentan las organizaciones al ingresar datos de múltiples ubicaciones. La falta de datos de calidad, las inconsistencias, las imprecisiones y los errores importantes pueden afectar negativamente al análisis de datos.
2. Problemas de cumplimiento normativo
La importación de datos de varias regiones puede plantear problemas de cumplimiento normativo a las organizaciones. Cada estado tiene diferentes leyes y restricciones de privacidad con respecto al uso, almacenamiento y procesamiento de sus datos. Las infracciones accidentales de cumplimiento pueden aumentar el riesgo de demandas, daños a la reputación y provocar otras repercusiones legales.
3. Fallos en los trabajos
Las canalizaciones de ingestión de datos pueden fallar y existe un alto riesgo de que se produzcan problemas de coordinación cuando se activan trabajos complejos de varios pasos. Cada proveedor tiene sus propias políticas y algunos no prevén medidas para mitigar las pérdidas de datos. Los datos duplicados pueden ser el resultado de errores humanos o del sistema. También existe la posibilidad de que se creen datos obsoletos. Las diferentes canalizaciones de procesamiento de datos pueden añadir complejidad a las arquitecturas y requerir el uso de recursos adicionales.
¿Cuáles son las mejores prácticas de ingestión de datos?
Las siguientes son las mejores prácticas de ingestión de datos para las organizaciones:
- Las organizaciones deben adoptar un modelo de malla de datos para recopilar, procesar datos y obtener información en tiempo real; esto también garantiza un procesamiento de datos fiable y preciso.
- Recopile las especificaciones de los casos de uso de datos de sus clientes. Es una práctica excelente crear acuerdos de nivel de servicio (SLA) de datos y firmarlos antes de prestar servicios empresariales.
- Aplique controles de calidad de los datos durante la propia fase de ingestión. Cree pruebas para cada canalización que sean escalables, flexibles y despleguen disyuntores. Aproveche la observabilidad de los datos para detectar rápidamente los incidentes y resolverlos antes de que se agraven.
- Haga una copia de seguridad de sus datos sin procesar antes de realizar la ingestión. Asegúrese de que los datos cumplen con las normas de conformidad antes de procesarlos.
- Para los problemas relacionados con los datos, puede añadir alertas en el origen. Establezca plazos realistas para sus canalizaciones de ingestión y realice las pruebas adecuadas. Todas las canalizaciones de ingestión de datos deben automatizarse con todas las dependencias necesarias. Puede utilizar herramientas de orquestación para sincronizar diferentes canalizaciones.
- Es extremadamente importante documentar sus canalizaciones de ingestión de datos. Cree plantillas para reutilizar el marco y desarrollar canalizaciones. El aumento de la velocidad al ingestar nuevos datos beneficiará a su negocio.
Casos de uso de la ingesta de datos
A continuación se presentan cuatro casos de uso comunes de la ingesta de datos:
- Almacenamiento de datos : aquí es donde se almacenan los datos, se mantienen actualizados y se utilizan para automatizar los procesos de ingestión de datos. Almacenes de datos aprovechan los flujos en tiempo real y los marcos de ingestión de micro lotes. También verifican, auditan y concilian los datos.
- Inteligencia empresarial y análisis : su estrategia de inteligencia empresarial se ve influida por su proceso de ingestión de datos. Puede tomar decisiones empresariales basadas en datos y aprovechar la información útil en cualquier momento para beneficiar a sus fuentes de ingresos, clientes y mercados.
- Aprendizaje automático – El aprendizaje automático en la ingesta de datos sienta las bases para la clasificación y la regresión de datos en entornos de aprendizaje supervisados y no supervisados. Los modelos de las canalizaciones de aprendizaje automático pueden entrenarse para proporcionar resultados de mayor calidad e integrarse con herramientas especializadas.
- Incorporación de datos de clientes – La incorporación de datos de clientes se puede realizar de forma manual o en modo ad hoc; la ingestión de datos puede proporcionar una gran cantidad de recursos valiosos a los nuevos usuarios y fortalecer las relaciones comerciales.
El papel de SentinelOne en la ingesta de datos
SentinelOne Singularity™ AI SIEM puede ingestar rápidamente datos de cualquier fuente propia o de terceros utilizando conectores preintegrados y normalizarlos automáticamente utilizando el estándar OCSF. Los usuarios pueden conectar conjuntos de datos dispares y aislados para obtener visibilidad de las amenazas, anomalías y comportamientos en toda la empresa, y pueden llevar a cabo investigaciones y respuestas a incidentes en tiempo real.
Garantice una visibilidad completa, emplee análisis de registros de pila completa y mantenga sus datos críticos seguros y protegidos en todo momento. Es una forma excelente de mejorar su postura de seguridad y acelerar el tiempo medio de respuesta.
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Las buenas prácticas de ingestión de datos son la columna vertebral de toda organización moderna. Sin datos de alta calidad, integridad y garantía, las empresas no pueden funcionar de manera eficaz ni triunfar en el competitivo panorama actual. Para sacar partido de la innovación en el análisis y aprovechar al máximo la información extraída, es fundamental contar con sólidos flujos de trabajo de ingestión de datos. Las empresas pueden utilizar soluciones de ingestión de datos específicas o herramientas de integración dinámica para optimizar el procesamiento de datos e impulsar el crecimiento de los ingresos.
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"FAQs
La ingesta de datos consiste en recopilar los datos para su procesamiento y análisis. La integración de datos se centra en aplicar una serie de transformaciones y almacenar los datos transformados en un almacén para su uso posterior.
Los factores clave que debe tener en cuenta a la hora de decidir qué herramienta de ingestión de datos utilizar son: interoperabilidad, facilidad de uso, frecuencia de procesamiento, tipo de interfaz, niveles de seguridad y presupuesto.
La recopilación de datos solo recopila datos sin procesar. La ingestión de datos recopila, prepara y procesa los datos sin procesar para su posterior análisis. La recopilación de datos es un proceso único, mientras que la ingestión de datos es automatizada, continua e implica la recopilación de datos de diversas fuentes.
La ingesta de datos API implica el uso de una API REST y aprovecha dos patrones de interacción comunes: masivo y streaming. Puede utilizar API de ingestión casi en tiempo real para insertar datos de terceros en métricas, registros, eventos, alarmas, grupos e inventarios. La ingestión de datos API es ideal para mejorar la accesibilidad y la fiabilidad de los datos, así como para estandarizarlos. Son más rápidas y escalables, y son capaces de admitir modificaciones de atributos variables.
