General
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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
3 de julio de 2024
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Una canalización de datos es una serie de pasos que permiten el flujo automatizado de datos desde una o más fuentes a un destino para su almacenamiento, análisis u otros fines. Una canalización de datos típica consta de tres componentes principales:
El objetivo principal de una canalización de datos es garantizar el movimiento eficiente y confiable de datos desde las fuentes a los sistemas de destino, donde se pueden utilizar para informes, análisis, aprendizaje automático y otras aplicaciones basadas en datos.
Puntos clave: Los canales de datos automatizan el flujo de datos desde las fuentes hasta los destinos, lo que permite un procesamiento, almacenamiento y análisis eficientes. Los canales de big data manejan conjuntos de datos masivos y complejos caracterizados por volumen, velocidad y variedad, utilizando tecnologías como almacenamiento distribuido, procesamiento paralelo, ingesta en tiempo real y bases de datos NoSQL. El diseño e implementación de canales de datos requiere considerar la seguridad, la escalabilidad, la tolerancia a fallas, la calidad, el monitoreo, la gobernanza y la integración, mientras que el futuro involucra IA/ML, sin servidor, nativo de la nube, tiempo real, computación de borde, DataOps y arquitecturas descentralizadas.
Una canalización de datos típica consta de tres componentes principales:
La fuente de datos es el punto de partida de un flujo de datos. Es donde se originan los datos y de donde se extraen. Las fuentes de datos pueden ser diversas y variar según los sistemas y requisitos de la organización. Algunos ejemplos comunes de fuentes de datos incluyen:
Una vez que se extraen los datos de la fuente, pasan a la etapa de procesamiento de datos, donde se aplican diversas transformaciones y manipulaciones a los datos para prepararlos para el sistema de destino. Los pasos de procesamiento específicos dependen de los requisitos de los datos y de las expectativas del sistema de destino. Algunas operaciones de procesamiento de datos comunes incluyen:
La etapa de procesamiento de datos a menudo implica el uso de herramientas y marcos de transformación de datos como Apache Spark, Apache Flink o Apache NiFi, que brindan capacidades potentes para el procesamiento y la transformación de datos distribuidos.
Una vez procesados los datos, se cargan en el sistema de destino, que es el destino final de la gestión de la canalización de datos. La elección del destino de los datos depende del caso de uso previsto y de los requisitos de los consumidores de datos. Algunos ejemplos comunes de destinos de datos incluyen:
El destino de los datos es el lugar donde los distintos consumidores de datos, como analistas de negocios, científicos de datos o aplicaciones posteriores, consumen los datos para impulsar la toma de decisiones, la generación de informes u otros casos de uso basados en datos.
Un canal de big data es un canal de datos especializado diseñado para manejar los desafíos únicos que plantean los conjuntos de datos masivos, complejos y de rápido crecimiento, comúnmente conocidos como "big data". El big data se caracteriza por las "tres V":
Para abordar estos desafíos, las canalizaciones de big data aprovechan marcos de computación distribuida como Apache Hadoop o Apache Spark. Estos marcos permiten el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras, lo que permite un procesamiento de datos eficiente y escalable. Al distribuir los datos y el procesamiento en múltiples nodos, las canalizaciones de big data pueden manejar el volumen y la velocidad de los datos de manera más eficaz.
Los canales de big data también emplean tecnologías como Apache Kafka para la ingesta y el procesamiento de datos en tiempo real. Apache Kafka es una plataforma de transmisión distribuida que permite la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de flujos de datos de gran volumen en tiempo real. Actúa como una cola de mensajes y permite la disociación de productores y consumidores de datos, lo que permite un procesamiento de datos escalable y tolerante a fallas.
Además, las canalizaciones de big data suelen utilizar bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra para almacenar y consultar datos no estructurados o semiestructurados. Estas bases de datos están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos y proporcionar modelos de datos flexibles que pueden adaptarse a la variedad de tipos de datos que se encuentran comúnmente en escenarios de big data.
Al aprovechar estas tecnologías y arquitecturas, las canalizaciones de big data permiten a las organizaciones procesar y analizar conjuntos de datos masivos de manera eficiente, obtener información valiosa en tiempo real o casi en tiempo real y manejar los diversos tipos y estructuras de datos presentes en los entornos de big data. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, optimizar las operaciones y obtener una ventaja competitiva en la era del big data.
La implementación de un ejemplo de canalización de datos bien diseñado ofrece varios beneficios clave para las organizaciones:
Los flujos de datos automatizan todo el flujo de trabajo, eliminando la necesidad de intervenciones manuales y reduciendo el riesgo de errores. Esta automatización optimiza el procesamiento de datos, permite una entrega más rápida de los mismos y mejora la eficiencia operativa general.
Gracias a la capacidad de procesar datos en tiempo real o casi en tiempo real, las canalizaciones de bases de datos permiten a las organizaciones obtener información útil rápidamente. Esto es particularmente valioso en situaciones como la detección de fraudes, las recomendaciones en tiempo real o el monitoreo de IoT, donde la toma de decisiones instantánea es crucial.
El flujo de datos está diseñado para escalar horizontalmente (agregando más nodos a un clúster) o verticalmente (incrementando los recursos de los nodos individuales) para adaptarse a volúmenes de datos y requisitos de procesamiento en aumento. Esta escalabilidad garantiza que el flujo de datos pueda manejar cargas de datos en aumento sin comprometer el rendimiento.
Los flujos de datos suelen incluir pasos de limpieza, validación y enriquecimiento de datos, que ayudan a mantener altos estándares de calidad de los datos. Al detectar y corregir anomalías, inconsistencias y errores de datos en las primeras etapas del flujo de datos, las organizaciones pueden garantizar la precisión y confiabilidad de los datos que llegan a los sistemas de destino.
Al automatizar los flujos de trabajo de datos y optimizar el uso de los recursos, las canalizaciones de datos pueden reducir significativamente los costos asociados con el procesamiento manual de datos. Además, la capacidad de procesar datos en tiempo real puede generar una toma de decisiones más rápida, lo que puede traducirse en ahorros de costos y mayores oportunidades de ingresos.
Las canalizaciones de datos se pueden clasificar en función de diversos factores, como el modo de procesamiento, el enfoque de integración de datos o el entorno de implementación. A continuación, se muestran algunos tipos comunes de canalizaciones de datos:
Los pipelines de procesamiento por lotes procesan datos en fragmentos grandes y discretos a intervalos programados, como por hora, por día o por semana. Este enfoque es adecuado para situaciones en las que no se requiere procesamiento en tiempo real y el enfoque está en manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Los pipelines de procesamiento por lotes se utilizan comúnmente para tareas como almacenamiento de datos, operaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga) y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sin conexión.
Los canales de datos en tiempo real procesan los datos de forma continua a medida que se generan, lo que permite obtener información en tiempo real o casi en tiempo real. Estos canales están diseñados para gestionar flujos de datos de alta velocidad provenientes de fuentes como dispositivos IoT, feeds de redes sociales o datos de secuencia de clics. Los canales de datos en tiempo real son ideales para casos de uso que requieren un procesamiento de datos inmediato, como la detección de fraudes en tiempo real, recomendaciones en tiempo real o monitoreo y alertas en tiempo real.
Los canales de integración de datos se centran en combinar datos de múltiples fuentes heterogéneas en una vista unificada. Estos canales suelen implicar procesos ETL o ELT (Extracción, Carga, Transformación) para extraer datos de varias fuentes, transformarlos para que se ajusten a un esquema o formato común y cargarlos en un repositorio de datos centralizado, como un almacén de datos o un lago de datos. Los canales de integración de datos permiten a las organizaciones derribar los silos de datos y crear una única fuente de información para el análisis y la elaboración de informes.
Las canalizaciones de datos nativas de la nube están diseñadas para aprovechar las capacidades y los servicios que ofrecen las plataformas de computación en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure. Estas canalizaciones aprovechan las tecnologías nativas de la nube, como la computación sin servidor, el almacenamiento de datos administrado y las herramientas de análisis basadas en la nube, para crear soluciones de procesamiento de datos escalables, flexibles y rentables. Las canalizaciones de datos nativas de la nube ofrecen beneficios como escalabilidad automática, precios de pago por uso y gastos operativos reducidos.
Un flujo de trabajo típico de canalización de datos implica los siguientes pasos:
La integración de canales de datos en los procesos de su empresa puede mejorar en gran medida sus capacidades de análisis y gestión de datos. Latenode, una potente plataforma de automatización e integración, simplifica estos procesos, lo que facilita la gestión eficiente de las tareas de canalización de datos. Esta guía explora cómo integrar canales de datos con Latenode y proporciona un enfoque integral para aprovechar sus funciones.
Las organizaciones eligen Latenode por sus sólidas capacidades, que incluyen:
Latenode simplifica las conexiones API con su completa biblioteca de conectores y adaptadores prediseñados, lo que permite a los usuarios:
Latenode ofrece herramientas intuitivas para el mapeo y transformación de datos:
Diseñar flujos de trabajo de integración es sencillo con la interfaz de arrastrar y soltar de Latenode:
Después de crear flujos de integración, impleméntelos y monitoréelos directamente desde la interfaz de Latenode:
A modo de ejemplo, vamos a Automatice el proceso de extracción de datos sin procesar de una fuente, conviértalos en un formato utilizable y cárguelos en el sistema de destino mediante Latenode.
Al aprovechar Latenode, las organizaciones pueden superar los desafíos asociados con la transformación de datos, garantizando datos de alta calidad, compatibles y listos para usar para el análisis y la toma de decisiones.
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La arquitectura de un flujo de datos puede variar según los requisitos específicos, las tecnologías y la escala del flujo de trabajo de procesamiento de datos. Sin embargo, una arquitectura típica de flujo de datos incluye los siguientes componentes:
Estos son los orígenes de los datos que fluyen a través del pipeline. Las fuentes de datos pueden ser diversas y abarcar desde bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL hasta API, archivos de registro y plataformas de streaming como Apache Kafka.
Esta capa es responsable de recopilar datos de las distintas fuentes y llevarlos al flujo de trabajo. Puede implicar el uso de conectores, API o marcos de procesamiento de flujo para extraer datos en tiempo real o en lotes.
El motor de procesamiento de datos es el componente principal del pipeline, responsable de ejecutar las transformaciones y los cálculos de datos. Los motores de procesamiento de datos más populares incluyen Apache Spark, Apache Flink y Apache Beam. Estos motores proporcionan capacidades de computación distribuida para procesar datos a gran escala de manera eficiente.
La capa de almacenamiento de datos es donde se almacenan los datos procesados para su posterior análisis o consumo. Puede ser un almacén de datos como Amazon Redshift o Google BigQuery, un lago de datos como Amazon S3 o Azure Data Lake Storage, o una base de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra. La elección del almacenamiento depende de factores como el volumen de datos, el rendimiento de las consultas y los patrones de acceso a los datos.
La capa de orquestación de datos es responsable de programar, coordinar y supervisar la ejecución de las distintas tareas y dependencias dentro del flujo de trabajo. Garantiza que los datos fluyan sin problemas de una etapa a otra y gestiona los mecanismos de recuperación de errores y reintentos. Herramientas como Apache Airflow, Luigi o Argo Workflows se utilizan habitualmente para la orquestación de datos.
La capa de consumo de datos es donde los distintos consumidores de datos acceden a los datos procesados y los utilizan. Esto puede incluir herramientas de inteligencia empresarial para la generación de informes y visualización, modelos de aprendizaje automático para análisis predictivos o aplicaciones posteriores que dependen de los datos procesados.
Los componentes de monitoreo y registro son esenciales para garantizar el estado y la confiabilidad del flujo de trabajo de ingesta de datos. Ayudan a realizar un seguimiento de métricas como el rendimiento de los datos, la latencia de procesamiento y las tasas de error, y brindan visibilidad sobre el rendimiento del flujo de trabajo. Herramientas como Prometheus, Grafana y ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) se utilizan comúnmente para el monitoreo y el registro.
Si bien las canalizaciones de datos y las canalizaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga) comparten algunas similitudes, existen diferencias clave entre ambas:
Los pipelines de datos tienen un alcance más amplio en comparación con los pipelines ETL. Si bien los pipelines ETL se centran específicamente en la extracción, transformación y carga de datos, los pipelines de datos pueden abarcar varios tipos de flujos de trabajo de procesamiento de datos, incluidos la transmisión en tiempo real, el procesamiento de eventos complejos y los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Los pipelines ETL funcionan tradicionalmente en modo por lotes, donde los datos se procesan a intervalos programados, como a diario o semanalmente. Esto genera una mayor latencia entre la ingesta de datos y su disponibilidad en el sistema de destino. Los pipelines de datos, por otro lado, pueden admitir tanto el procesamiento por lotes como en tiempo real, lo que permite un procesamiento de datos de baja latencia cuando es necesario.
Los pipelines de datos ofrecen más flexibilidad en términos de requisitos de procesamiento de datos y pueden adaptarse a diversas fuentes y destinos de datos. Pueden manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y pueden integrarse con varios almacenes de datos y marcos de procesamiento. Los pipelines ETL, por el contrario, suelen seguir una estructura más rígida y están diseñados principalmente para datos estructurados y escenarios de almacenamiento de datos tradicionales.
Las canalizaciones ETL suelen implicar transformaciones complejas y asignaciones de datos para adaptar los datos de origen al esquema de destino. Estas transformaciones suelen realizarse en un área de ensayo antes de que los datos se carguen en el sistema de destino. Las canalizaciones de datos, si bien siguen admitiendo transformaciones de datos, pueden tener requisitos de transformación más simples y pueden aprovechar las transformaciones in situ o los enfoques de lectura de esquemas.
Al diseñar e implementar canales de datos, se deben tener en cuenta varias consideraciones clave para garantizar la eficacia, confiabilidad y escalabilidad del canal:
Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos sensibles durante todo el proceso es fundamental. Esto incluye implementar el cifrado de los datos en tránsito y en reposo, aplicar controles de acceso y mecanismos de autenticación y cumplir con las normativas de protección de datos pertinentes, como el RGPD o la HIPAA. Se pueden emplear técnicas de enmascaramiento, tokenización o anonimización de datos para proteger la información sensible.
La canalización de datos debe diseñarse para que se pueda escalar con facilidad y así manejar volúmenes de datos y requisitos de procesamiento cada vez mayores. Esto implica seleccionar tecnologías y arquitecturas que puedan escalar horizontalmente (agregando más nodos a un clúster) o verticalmente (aumentando los recursos de los nodos individuales). Se deben aplicar técnicas de optimización del rendimiento, como particionamiento, indexación y almacenamiento en caché, para garantizar un procesamiento de datos eficiente y un rendimiento de las consultas.
Incorporar tolerancia a fallos y resiliencia en el flujo de datos es esencial para gestionar los fallos y garantizar la integridad de los datos. Esto incluye la implementación de mecanismos para el reprocesamiento de datos, el manejo de errores y la recuperación. Técnicas como la creación de puntos de control, la replicación de datos y las operaciones idempotentes pueden ayudar a mitigar el impacto de los fallos y garantizar la coherencia de los datos.
Mantener la calidad de los datos durante todo el proceso es fundamental para realizar análisis y tomar decisiones precisos. Implementar comprobaciones de validación de datos, rutinas de limpieza de datos y procesos de conciliación de datos ayuda a garantizar la integridad y la fiabilidad de los datos. Las reglas de calidad de los datos, como las comprobaciones de rango, formato y coherencia, se deben definir y aplicar en las distintas etapas del proceso.
Se deben implementar mecanismos integrales de monitoreo y alerta para identificar y abordar de manera proactiva los problemas en el flujo de ingeniería de datos. Esto incluye monitorear el flujo de datos, la latencia de procesamiento, las tasas de error y la utilización de recursos. Definir métricas apropiadas y configurar alertas basadas en umbrales predefinidos ayuda a detectar anomalías y desencadenar acciones de remediación oportunas.
Se deben establecer prácticas eficaces de gobernanza de datos para garantizar una gestión adecuada de los datos, un control de acceso y un cumplimiento normativo. Se debe mantener el linaje de los datos, que rastrea el origen, el movimiento y la transformación de los datos a lo largo de todo el proceso, para proporcionar transparencia y trazabilidad. Las herramientas de gestión de metadatos pueden ayudar a capturar y documentar el linaje de los datos, lo que facilita la comprensión de la procedencia y la calidad de los datos.
Las canalizaciones de datos a menudo necesitan integrarse con varias fuentes de datos, marcos de procesamiento y sistemas de almacenamiento. Garantizar una integración e interoperabilidad perfectas entre estos componentes es crucial para un flujo de datos fluido y una fricción mínima. El uso de interfaces, conectores y formatos de datos estandarizados puede ayudar a lograr la integración y permitir un intercambio de datos sencillo entre diferentes sistemas.
Las canalizaciones de datos se pueden utilizar en diversas industrias y dominios, lo que ayuda a las organizaciones a aprovechar el poder de los datos para diversos casos de uso. Algunas aplicaciones comunes de las canalizaciones de datos incluyen:
A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo exponencialmente y surgen nuevas tecnologías, el futuro de los canales de datos parece prometedor y emocionante. A continuación, se presentan algunos ejemplos de tendencias y desarrollos clave que dan forma a la evolución de los canales de datos:
La integración de capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en los flujos de datos es cada vez más frecuente. La IA y el ML pueden mejorar varios aspectos de los flujos de datos, como:
La adopción de modelos informáticos sin servidor y arquitecturas nativas de la nube está transformando la forma en que se crean e implementan los datos de canalización. Las plataformas sin servidor, como AWS Lambda, Google Cloud Functions o Azure Functions, permiten a los desarrolladores centrarse en escribir la lógica de procesamiento de datos sin preocuparse por la gestión de la infraestructura. Este enfoque permite una mayor escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, ya que los recursos se aprovisionan y escalan automáticamente en función de la carga de trabajo.
Las tecnologías nativas de la nube, como Kubernetes y la contenedorización, también están ganando terreno en las arquitecturas de canalización de datos. Estas tecnologías permiten la creación de flujos de trabajo de procesamiento de datos portátiles, escalables y resilientes que pueden ejecutarse sin problemas en diferentes entornos de nube o infraestructura local.
La creciente demanda de información en tiempo real y la proliferación de fuentes de datos en tiempo real están impulsando la adopción de canales de datos en tiempo real y en tiempo real. Tecnologías como Apache Kafka, Apache Flink y Apache Beam proporcionan marcos sólidos para crear canales de datos de baja latencia y alto rendimiento que pueden procesar datos en tiempo real o casi en tiempo real.
Los canales de datos en tiempo real permiten a las organizaciones responder rápidamente a las condiciones comerciales cambiantes, detectar anomalías a medida que ocurren y tomar decisiones basadas en datos sobre la marcha. Esto es particularmente relevante en dominios como la detección de fraudes, las recomendaciones en tiempo real, la supervisión de IoT y el mantenimiento predictivo.
La proliferación de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y la necesidad de procesamiento en tiempo real en el borde están impulsando la integración de la informática de borde con los canales de datos. La informática de borde implica procesar datos más cerca de la fuente, lo que reduce la latencia y los requisitos de ancho de banda.
Los canales de datos que incorporan capacidades de computación de borde pueden procesar y analizar datos de sensores, datos de máquinas y otros flujos de datos de IoT directamente en el borde, lo que permite tiempos de respuesta más rápidos y reduce la cantidad de datos que deben transmitirse a los sistemas centrales. Esto es particularmente valioso en escenarios como la automatización industrial, las ciudades inteligentes y los vehículos conectados.
DataOps, una metodología que combina desarrollo ágil, automatización y colaboración, está ganando terreno en el ecosistema de canalización de datos. DataOps tiene como objetivo optimizar el ciclo de vida de la canalización de datos, desde el desarrollo hasta la implementación y la supervisión, mediante la aplicación de los principios de DevOps a los flujos de trabajo de datos.
La automatización es un elemento clave de DataOps e implica el uso de herramientas y marcos para automatizar diversos aspectos del desarrollo, prueba, implementación y monitoreo de la canalización de datos. La automatización ayuda a reducir los errores manuales, mejora la productividad y permite una iteración y experimentación más rápidas.
El paradigma arquitectónico de malla de datos está surgiendo como un enfoque novedoso para gestionar y procesar datos en entornos distribuidos a gran escala. La malla de datos aboga por una arquitectura de datos descentralizada, donde los datos se tratan como un producto y son propiedad de los equipos que los crean y consumen.
En una arquitectura de malla de datos, las canalizaciones de datos están diseñadas como productos de datos autónomos y orientados a dominios que pueden ser desarrollados, implementados y mantenidos de forma independiente por equipos autónomos. Este enfoque promueve la democratización de los datos, permite una generación de valor más rápida y permite a las organizaciones escalar sus capacidades de procesamiento de datos de manera más eficaz.
Los canales de datos se han convertido en un componente indispensable de las arquitecturas de datos modernas, lo que permite a las organizaciones aprovechar el poder de los datos para tomar decisiones informadas, lograr eficiencia operativa e innovar. A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo y surgen nuevas fuentes de datos, la importancia de los canales de datos robustos, escalables y flexibles no hará más que aumentar.
Al comprender los conceptos, beneficios y consideraciones clave de las canalizaciones de datos, las organizaciones pueden diseñar e implementar flujos de trabajo de procesamiento de datos efectivos que satisfagan sus requisitos comerciales específicos. Ya sea que se trate de procesamiento por lotes, transmisión en tiempo real o escenarios complejos de integración de datos, las canalizaciones de datos proporcionan la base para convertir datos sin procesar en información procesable.
A medida que la tecnología continúa evolucionando, el futuro de las cadenas de datos parece prometedor, con avances en inteligencia artificial, arquitecturas sin servidor, computación de borde y paradigmas de malla de datos que allanan el camino para capacidades de procesamiento de datos más inteligentes, autónomas y descentralizadas.
Al mantenerse a la vanguardia de estos desarrollos y adoptar las mejores prácticas en el diseño e implementación de canales de datos, las organizaciones pueden posicionarse para obtener el máximo valor de sus activos de datos e impulsar el éxito basado en datos en la era digital.
ETL (Extracción, Transformación, Carga) y ELT (Extracción, Carga, Transformación) son dos enfoques para la integración de datos. En ETL, los datos se extraen de la fuente, se transforman para que se ajusten al esquema de destino y luego se cargan en el sistema de destino. En ELT, los datos se extraen de la fuente y se cargan en el sistema de destino en su forma original, y luego se aplican las transformaciones dentro del sistema de destino. ELT se está volviendo más popular con la llegada de los almacenes de datos y lagos de datos basados en la nube, ya que permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en el procesamiento de datos.
La elección entre los flujos de datos por lotes y en streaming depende de su caso de uso específico y de sus requisitos. El procesamiento por lotes es adecuado cuando tiene grandes volúmenes de datos que se pueden procesar periódicamente y no es fundamental obtener información en tiempo real. Los flujos de datos por lotes se suelen utilizar para tareas como el almacenamiento de datos, el análisis de datos históricos y el aprendizaje automático sin conexión. Por otro lado, los flujos de datos en streaming son ideales cuando necesita procesar y analizar datos en tiempo real o casi en tiempo real. Los flujos de datos en streaming se utilizan para casos de uso como la detección de fraudes, las recomendaciones en tiempo real, la supervisión de IoT y el análisis en tiempo real.
Existen varias herramientas y marcos populares para crear canales de datos, cada uno con sus propias ventajas y casos de uso. Algunas opciones ampliamente utilizadas incluyen:
Para garantizar la calidad de los datos en una canalización de datos es necesario implementar diversas técnicas y prácticas recomendadas:
El desarrollo y mantenimiento de canales de datos implica varios desafíos que las organizaciones deben abordar:
Para hacer frente a estos desafíos se necesita una combinación de diseño cuidadoso, arquitectura sólida y el uso de herramientas y marcos de trabajo adecuados. También implica establecer las mejores prácticas, implementar pruebas y monitoreo automatizados y fomentar la colaboración entre ingenieros de datos, científicos de datos y otras partes interesadas involucradas en el ciclo de vida del flujo de datos.
Aplicación uno + Aplicación dos
