La mayoría de las empresas de hoy confían en lagos de datos basados en la nube para ejecutar enormes cargas de trabajo de análisis y utilizar conocimientos basados en datos para mejorar la toma de decisiones. Los lagos de datos basados en la nube ofrecen escalabilidad y elasticidad masivas, lo que permite a los usuarios comerciales aprovechar el poder de los datos, reducir costos y aumentar el tiempo de comercialización.
El primer paso para crear un lago de datos es la ingestión. Sin embargo, a menudo se considera una tarea de baja prioridad. Solo cuando el volumen de datos comienza a aumentar y, por lo tanto, su variedad y, en última instancia, su complejidad, los equipos de TI se alarman cuando se dan cuenta de su capacidad para mantener y administrar la entrada.
Las soluciones de ingestión de big data juegan un papel vital aquí. Los usuarios pueden aprovecharlos para transportar un gran flujo de fuentes de datos de clientes de diferentes fuentes a una base de datos unificada donde se puede acceder, usar y analizar para propósitos futuros. Esta base de datos unificada se denomina almacén de datos, data mart, base de datos o almacén de documentos. Y las fuentes pueden incluir datos y hojas de cálculo de SaaS.
La calidad del aprovechamiento de la potencia de los datos en realidad depende de la capa de ingestión de datos de una empresa. Los sistemas de análisis e informes posteriores dependen de datos confiables.
Cuando se trata de ingerir datos, las organizaciones pueden emplear dos formas:
La ingestión por lotes es una técnica en la que las organizaciones recopilan y agrupan periódicamente datos de origen y los envían al repositorio de destino. Estos grupos se pueden procesar en función de condiciones específicas, ordenamiento lógico o calendario simple. En los casos en que las empresas no pueden acceder a los datos en tiempo real, el procesamiento por lotes se considera más fácil y rentable de implementar.
La ingestión en tiempo real, también conocida como transmisión, no implica ningún tipo de agrupación. Esta técnica genera, modifica y carga datos. Es muy costoso ya que necesita que todos los sistemas pasen por las fuentes y adopten nuevos datos. Pero resulta beneficioso para el análisis que requiere datos constantemente actualizados.
Ahora que sabe cómo se pueden ingerir los datos, es importante explorar herramientas para ello. Aunque muchas soluciones permiten a los usuarios ingerir big data, algunas superan y, en última instancia, permiten que las empresas obtengan una ventaja sobre otras. Una de ellas es una solución de ingestión de datos de autoservicio .
Las soluciones de ingestión de datos de autoservicio pueden ayudar a las empresas a desbloquear todo el potencial de sus lagos de datos en la nube y superar los desafíos potenciales. Permiten que todos los usuarios comerciales ingieran un gran volumen de big data en lagos de datos o almacenes de datos, donde se pueden almacenar y analizar para tomar decisiones comerciales inmejorables. Averigüemos cómo puede resultar elemental para las empresas de hoy.
Integración más fácil de nuevas fuentes de datos
En la era actual de transformación digital, las organizaciones capturan y almacenan datos de innumerables fuentes. Lo que significa que casi miles de datos por lotes y en tiempo real deben incorporarse al lago de datos de forma diaria, semanal y mensual.
En lo que respecta a la toma de decisiones, las empresas deben enviar estos datos al lago sin demora y luego correlacionarlos y prepararlos para el análisis. Con la proliferación de la cantidad de fuentes, a los equipos de TI les resulta difícil ingerir grandes fuentes de datos a la velocidad de los negocios. Aquí entra en juego el papel de la plataforma de ingesta de datos de autoservicio.
La ingestión de autoservicio permite a los usuarios o empleados no técnicos agregar fuentes de datos y elegir un destino en el que se pueden replicar los datos, lo que resulta en un tiempo más rápido para obtener información procesable. Además, dado que el usuario tarda de cuatro a seis semanas en introducir y probar un solo conjunto de datos, las plataformas de ingesta de autoservicio pueden ahorrar mucho capital al disminuir el costo y el esfuerzo involucrado en este proceso.
Usuario empresarial y empoderamiento de TI
Además, estas soluciones le dan a TI un respiro. Al empoderar a todos los usuarios comerciales para ingerir datos y crear integraciones de datos, las organizaciones pueden liberar a sus equipos de TI. TI solo necesita controlar y gobernar los procesos, lo que les permite concentrarse en tareas de mayor valor. Por lo tanto, se reduce la carga de TI para ingerir datos.
Las modernas plataformas de ingesta de datos de autoservicio han abierto un nuevo mundo de posibilidades. Atrás quedaron los días en que las organizaciones confiaban en una herramienta simple de ingesta de datos por lotes. Además, los procesos de transformación de datos, como el enriquecimiento y la normalización, pueden tener lugar tan pronto como llegan los datos. Esto permite mantener los datos limpios, procesables, precisos y más, lo que permite a los usuarios comerciales impulsar los resultados comerciales, como la generación de clientes potenciales.
¿Cuáles son los 2 tipos principales de ingesta de datos?
Los dos tipos principales de ingesta de datos son: Ingesta de datos por lotes, en la que los datos se recopilan y transfieren por lotes a intervalos regulares. Ingesta de datos de transmisión, en la que los datos se recopilan en tiempo real (o casi) y se cargan en la ubicación de destino casi de inmediato.
¿Qué es la ingestión de datos con ejemplo?
Ejemplos de ingesta de datos
Tomar datos de varios sistemas internos en una plataforma de informes o análisis de toda la empresa: un lago de datos, un almacén de datos o algún formato de depósito estandarizado.
¿Qué son las técnicas de ingesta de datos?
La ingestión de datos es el transporte de datos desde diversas fuentes a un medio de almacenamiento donde una organización puede acceder a ellos, utilizarlos y analizarlos. El destino suele ser un almacén de datos, un data mart, una base de datos o un almacén de documentos.
¿Cuáles son las 4 consideraciones principales al ingerir datos?
Consideraciones para la ingesta y el análisis de datos continuos y exitosos
- Ver también: Inteligencia continua para beneficiarse del auge de Streaming Analytics.
- Disponibilidad de poder de cómputo.
- Conectividad.
- Banda ancha.
- Latencia.
- Tiempo real vs.
- Encontrar un socio de análisis de datos de transmisión en tiempo real.