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Comprender la ingestión de datos: Tipos, técnicas y herramientas

Descubre los fundamentos de la ingestión de datos, las técnicas, las herramientas y las mejores prácticas para gestionar eficazmente los distintos tipos de datos.
Actualizado 23 ene 2025  · 20 min de lectura

Imagina que tienes una empresa de comercio electrónico. Para optimizar tu sitio web y generar más ventas, puedes hacer un seguimiento del comportamiento de los clientes. Esto implica hacer un seguimiento de cada clic, consulta de búsqueda y compra, todo lo cual proporciona datos valiosos.

Sin embargo, los datos que estás recopilando están dispersos en múltiples sistemas (por ejemplo, plataformas de análisis web, bases de datos de transacciones, registros de atención al cliente, etc.), lo que supone un gran problema.

Para mitigar este problema, todos los datos recopilados deben consolidarse en un solo lugar, y aquí es donde la ingestión de datos resulta útil.

Mediante la ingesta de datos, puedes extraer todos estos datos a un almacén central de datos, lo que te permite reunir información en tiempo real más rápidamente y realizar análisis cuando sea necesario.

En este artículo, exploraremos los fundamentos de la ingestión de datos y las técnicas utilizadas para facilitar el proceso. Conocerás las herramientas que ayudan a agilizar la ingesta de datos, los retos habituales que surgen y las mejores prácticas para optimizar el proceso en cuanto a escalabilidad, eficacia y calidad de los datos.

¡Sumerjámonos en ello!

¿Qué es la ingestión de datos?

La ingestión de datos es el proceso de recopilar, importar y cargar datos de diversas fuentes en un sistema centralizado (por ejemplo, un almacén de datos, un lago de datos o una plataforma en la nube). Este proceso te permite consolidar datos de distintos sistemas y ponerlos a disposición para su posterior procesamiento y análisis.

La ingestión eficiente de datos es importante porque constituye la base de otras operaciones basadas en datos, como el análisis, la visualización y el intercambio.

Tipos de ingesta de datos

Técnicamente, la ingesta de datos puede clasificarse en dos tipos principales

  • Ingesta por lotes
  • Ingesta en tiempo real

Cada enfoque responde a necesidades diferentes y es adecuado para distintos casos de uso, según la velocidad y el volumen de datos que se procesen.

Ingesta de datos por lotes

La ingesta por lotes se refiere al proceso de recoger y procesar datos a intervalos programados. Por ejemplo, puedes recoger y procesar datos cada hora, cada día o incluso cada semana. Este enfoque se suele utilizar cuando no se necesitan conocimientos instantáneos, y ayuda a gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficaz.

Ejemplos de casos de uso de la ingesta por lotes:

  • Informar: Recopilar datos periódicamente para generar informes de rendimiento empresarial.
  • Sincronización periódica de datos: Sincronizar los datos entre sistemas a intervalos regulares para mantenerlos actualizados.
  • Análisis de datos financieros al final del día: Agregando datos de transacciones para analizar el rendimiento financiero fuera del horario laboral.

Ingesta de datos en tiempo real

La ingesta de datos en tiempo real (o streaming) implica recoger y procesar continuamente los datos a medida que se generan. Este método te permite obtener una visión casi instantánea, lo que es ideal para situaciones en las que se requiere una toma de decisiones sensible al tiempo.

Ejemplos de casos de uso de la ingesta en tiempo real:

  • Detección del fraude: Supervisar las transacciones en tiempo real para identificar y responder a actividades sospechosas.
  • Procesamiento de datos de sensores IoT: Recoge y procesa en tiempo real datos de dispositivos conectados, como sensores de temperatura o movimiento.
  • Paneles de análisis en directo: Proporcionar datos actualizados para los cuadros de mando que realizan un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y otras métricas.

Si quieres saber más sobre la diferencia entre procesamiento por lotes y streaming, escalado de sistemas de streaming y aplicaciones en el mundo real, te recomiendo elcurso Conceptos de Streaming.

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Técnicas de ingestión de datos

Varias técnicas facilitan la ingestión de datos. Cada uno está diseñado para abordar diferentes casos de uso y necesidades de procesamiento de datos. 

La elección de la técnica que elijas depende de 3 factores:

  • Los requisitos específicos de la empresa.
  • La complejidad de los datos.
  • La infraestructura existente.

En esta sección, abordaré tres técnicas de ingestión de datos y cuándo son más eficaces.

ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

ETL es una técnica de ingestión de datos tradicional y muy utilizada. En este enfoque, los datos seextraen de varios sistemas fuente, se transforman en un formato coherente y limpio, y finalmente se cargan en un sistema de almacenamiento de datos, como un almacén de datos .

Este método es muy eficaz para los casos de uso que requieren datos coherentes y estructurados para la elaboración de informes, análisis y toma de decisiones.

Cuándo utilizar ETL:

  • Cuando hay que preprocesar (limpiar o transformar) los datos antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento.
  • Escenarios en los que los datos estructurados son una prioridad, como la generación de informes empresariales o el cumplimiento de estrictos requisitos de calidad de los datos.
  • Cuando se trata de bases de datos relacionales o entornos de datos a menor escala que dan prioridad a los datos limpios y listos para analizar.

Arquitectura de canalización ETL.

Arquitectura de canalización ETL.

ELT (Extraer, Cargar, Transformar)

ELT invierte el orden de las operaciones en comparación con ETL. En este enfoque, los datos seextraen de los sistemas de origen y se cargan directamente en el sistema de destino (normalmente un lago de datos o una plataforma basada en la nube). Una vez en el sistema de almacenamiento de destino, los datos setransforman en según sea necesario, a menudo dentro del entorno de destino .

El enfoque ELT es especialmente eficaz cuando se trata de grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, en los que la transformación puede aplazarse hasta que sea necesario el análisis.

Cuándo utilizar el ELT:

  • Al trabajar con lagos de datos o almacenamiento en la nube, que pueden manejar datos brutos a escala.
  • Cuando se trata de datos diversos, no estructurados o semiestructurados que pueden no necesitar una transformación inmediata.
  • Cuando se necesita flexibilidad, ya que ELT permite realizar transformaciones de datos bajo demanda dentro del entorno de almacenamiento.

Arquitectura de canalización ELT.

Arquitectura de canalización ELT.

Captura de datos de cambios (CDC)

CDC es una técnica para identificar y capturar los cambios (por ejemplo, inserciones, actualizaciones, eliminaciones) realizados en los datos de los sistemas de origen y, a continuación, replicar esos cambios en tiempo real en los sistemas de destino. 

Esta técnica garantiza que los sistemas de destino estén siempre actualizados sin recargar todo el conjunto de datos. CDC es muy eficaz para mantener la sincronización en tiempo real entre bases de datos y garantizar la coherencia entre sistemas.

Cuándo utilizar el CDC:

  • Cuando la sincronización de datos en tiempo real es crítica, como en el comercio de alta frecuencia, las transacciones de comercio electrónico o los informes operativos.
  • Cuando necesites mantener actualizados los sistemas de destino con un retraso o tiempos de actualización de datos mínimos.
  • Cuando sea necesario evitar la sobrecarga de reintentar conjuntos de datos enteros.

Fuentes de datos para la ingesta

Hemos establecido que la ingesta de datos implica extraer información de varias fuentes. Pero no hemos hablado de cuáles son esas estructuras, y eso es lo que haremos en esta sección. 

Las fuentes de datos para la ingesta se clasifican generalmente en 3 tipos principales: 

  • Estructurado 
  • Semiestructurado
  • Datos no estructurados

Como aprenderás cuando examinemos las distintas fuentes, cada una de ellas requiere técnicas de manipulación y procesamiento diferentes para ser utilizada con eficacia. 

Fuentes de datos estructurados

Los datos estructurados están muy organizados y siguen un esquema predefinido, lo que facilita su tratamiento y análisis. Suele almacenarse en bases de datos relacionales, que almacenan y proporcionan acceso a puntos de datos relacionados. Los datos se organizan en tablas con filas y columnas claramente definidas. 

Debido a esta naturaleza organizada, los datos estructurados son los más sencillos de ingerir. 

Las herramientas tradicionales como MySQL y PostgreSQL se utilizan normalmente para manejar datos estructurados. Estas herramientas basadas en SQL simplifican el proceso de validación durante la ingesta, aplicando estrictas reglas de esquema. Cuando se introducen datos en estos sistemas,se aseguran automáticamente de que se ajustan a la estructura definida por las tablas de la base de datos.

Por ejemplo, si una columna está configurada para aceptar sólo valores enteros, MySQL o PostgreSQL rechazarán cualquier dato que no cumpla este requisito.

Otras cosas que hay que tener en cuenta sobre los datos estructurados son 

  • Suele recogerse en grandes volúmenes (y en un formato predecible).
  • A menudo se ingiere mediante procesos por lotes, que permiten actualizaciones periódicas para refrescar los datos según sea necesario.

Fuentes de datos semiestructurados

Los datos semiestructurados, aunque siguen estando organizados hasta cierto punto, no se ajustan a un esquema rígido y predefinido como los datos estructurados. En su lugar, utiliza etiquetas o marcadores para proporcionar cierta organización, pero la estructura sigue siendo flexible. 

Este tipo de datos sueleencontrarse en formatos como archivos JSON, archivos CSV y bases de datos NoSQL, y se utiliza habitualmente en aplicaciones web, API y sistemas de registro. 

Como la estructura puede variar,los datos semiestructuradosofrecen flexibilidad de almacenamiento y procesamiento, por lo que son adecuados para sistemas que manejan formatos de datos cambiantes o incoherentes.

Manejar datos semiestructurados requiere herramientas para analizar y extraer información significativa de las etiquetas o marcadores incrustados. Por ejemplo, un archivo JSON puede contener una colección de pares clave-valor, y el proceso de ingestión implicaría analizar estos pares y transformarlos en un formato adecuado. 

Los datos semiestructurados a menudo se ingieren en entornos flexibles como lagos de datos o plataformas en la nube, donde pueden almacenarse en su forma bruta y procesarse posteriormente según sea necesario.

Otras cosas que hay que tener en cuenta sobre los datos semiestructurados son:

  • Según el caso de uso, se puede ingerir en tiempo real o mediante lotes programados.
  • Requiere una transformación durante la ingestión para garantizar que pueda procesarse o analizarse eficazmente.

Fuentes de datos no estructurados

Los datos no estructurados son el tipo más complejo de gestionar, porque carecen de un formato específico o de una estructura organizativa. Esta categoría incluye datos como:

  • Imágenes
  • Vídeos
  • Audio
  • Documentos

A diferencia de los datos estructurados o semiestructurados, los datos no estructurados no tienen filas, columnas o etiquetas claras para definir su contenido, lo que hace más difícil procesarlos y analizarlos.

A pesar de su complejidad, los datos no estructurados pueden contener información valiosa, sobre todo cuando se analizan utilizando tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural.

Dado que los datos no estructurados no están organizados de una forma predefinida, se necesitan herramientas especializadas para gestionar el proceso de ingestión. Estas herramientas pueden extraer información relevante de fuentes brutas y no estructuradas y transformarla en formatos que puedan analizarse. 

Por último, los datos no estructurados suelen almacenarse en lagos de datos, donde pueden procesarse según sea necesario.

Tabla comparativa: Estructurado vs. estructurado Semiestructurado vs. Datos no estructurados

Función

Datos estructurados

Datos semiestructurados

Datos no estructurados

Definición

Datos muy organizados con un esquema predefinido (por ejemplo, filas y columnas).

Datos parcialmente organizados con etiquetas o marcadores para mayor flexibilidad (por ejemplo, JSON, CSV).

Datos sin ninguna estructura u organización predefinida (por ejemplo, imágenes, vídeos).

Ejemplos

Bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL.

Archivos JSON, bases de datos NoSQL, registros CSV.

Imágenes, vídeos, archivos de audio, documentos de texto.

Facilidad de procesamiento

Más fácil de procesar debido a su esquema estricto.

Dificultad moderada; requiere análisis sintáctico y transformación.

El mayor reto debido a la falta de estructura.

Almacenamiento

Bases de datos relacionales o almacenes de datos.

Lagos de datos, bases de datos NoSQL, almacenamiento en la nube.

Lagos de datos o almacenamiento especializado para archivos en bruto.

Enfoque por ingestión

Suelen ingerirse por tandas.

Flexible; se puede ingerir en tiempo real o por lotes.

Principalmente se ingiere en formato bruto para su posterior procesamiento.

Herramientas utilizadas

Herramientas basadas en SQL como MySQL, PostgreSQL.

Herramientas que manejan esquemas flexibles, como MongoDB, Google BigQuery.

Herramientas avanzadas como Hadoop, Apache Spark o herramientas de procesamiento basadas en IA/ML.

Ejemplos de casos prácticos

Generación de informes, sistemas transaccionales.

Respuestas API, registros de aplicaciones web.

Reconocimiento de imágenes, análisis del habla, análisis de sentimientos.

Desafíos en la ingestión de datos

La ingesta de datos conlleva varios retos que debes abordar para garantizar una gestión de datos eficiente y eficaz. En esta sección, hablaremos de cuáles son estos retos y de las soluciones que pueden emplearse para superarlos. 

Manejo de grandes volúmenes de datos

Uno de los principales retos de la ingesta de datos es el enorme volumen de datos que hay que procesar. A medida que las empresas crecen, la cantidad de datos que generan y recopilan puede aumentar exponencialmente, sobre todo con el auge de los flujos de datos en tiempo real procedentes de fuentes como los dispositivos IoT y las plataformas de medios sociales. 

Escalar los procesos de ingestión de datos para manejar estos volúmenes crecientes puede ser difícil, especialmente con datos en flujo que requieren una ingestión continua. 

Los equipos deben asegurarse de que su infraestructura puede soportar la ingestión de datos por lotes y en tiempo real a escalasin degradación. El curso Conceptos de Streaming es una forma estupenda de empezar. 

Calidad y coherencia de los datos

La calidad y coherencia de los datos son otro reto importante, sobre todo cuando los datos se ingieren desde múltiples fuentes dispares. Cada fuente puede tener formatos diferentes, niveles de exhaustividad o incluso información contradictoria.

Ingerir datos sin abordar estas incoherencias puede dar lugar a conjuntos de datos inexactos o incompletos, que a la larga repercuten en los análisis posteriores. 

Deben aplicarse comprobaciones de validación de datos durante la ingesta para garantizar que sólo entren en el sistema datos de alta calidad. Además, los equipos deben mantener la coherencia entre las distintas fuentes para evitar discrepancias en los datos.

Recomiendo profundizar en este tema con el excelente curso Introducción a la Calidad de Datos

Seguridad y cumplimiento

Cuando se ingieren datos sensibles, la seguridad y el cumplimiento de las normas se convierten en prioridades absolutas. Los equipos que manejan información personal (por ejemplo, nombres de clientes, direcciones, detalles de pago, etc.) deben proteger estos datos durante todo el proceso de ingestión. 

Por ejemplo, una empresa de servicios financieros debe cumplir normativas estrictas como la GDPR o la HIPAA al incorporar datos de clientes para evitar repercusiones legales. Si no se protegen los datos durante la ingestión, podrían producirse violaciones de datos, comprometiendo la confianza de los clientes y dando lugar a importantes sanciones económicas. 

Para solucionarlo, los equipos deben implantar la encriptación y los controles de acceso seguro durante el proceso de ingestión. Esto garantiza que los datos sensibles estén protegidos de accesos no autorizados. Además, los datos deben ingestarse de forma que cumplanll normas reglamentarias pertinentes, con auditorías periódicas para verificar el cumplimiento continuo.

Descubre cómo mantener los datos seguros y protegidos con el curso interactivo Seguridad de los Datos para principiantes.

Requisitos de latencia

En situaciones en las que se necesitan conocimientos inmediatos, los retrasos en la ingestión de datos pueden dar lugar a información obsoleta o irrelevante. La ingestión de datos de baja latencia requiere la capacidad de procesar y hacer que los datos estén disponibles para el análisis casi instantáneamente, lo que puede ser un reto cuando se trata de grandes volúmenes de datos. 

Los equipos deben optimizar cuidadosamente sus sistemas para reducir la latencia y garantizar que los datos estén disponibles cuando se necesiten.

Buenas prácticas para la ingestión de datos

Existen algunas prácticas recomendadas para garantizar una ingestión de datos eficiente y eficaz.   

Priorizar la calidad de los datos

Los datos ingestados se utilizarán para análisis, informes y toma de decisiones, por lo que deben cumplir unas normas predefinidas de precisión e integridad. 

Implantar comprobaciones de validación de datos durante la ingesta puede ayudar a verificar que los datos se ajustan a los formatos y normas de calidad esperados. Ya he escrito sobre esto enen un tutorial sobre Grandes esperanzas.

Por ejemplo, si se espera que los datos estén dentro de un rango determinado o cumplan unos criterios específicos, utiliza reglas de validación para rechazar o marcar automáticamente cualquier dato que no cumpla estas normas. Esto minimiza los errores y garantiza que sólo se procesen datos fiables.

Elige el método de ingestión adecuado

Otra buena práctica es asegurarte de que seleccionas el enfoque de ingestión adecuado a tus necesidades empresariales. 

La ingesta por lotes se suele utilizar para datos menos sensibles al tiempo, como informes históricos o periódicos. En cambio, la ingesta en tiempo real se utiliza para aplicaciones que requieren acceso instantáneo a los datos más recientes, como la detección de fraudes o la monitorización del IoT.

Evalúa tus necesidades en función de la frecuencia y urgencia de las actualizaciones de datos.

Garantizar la escalabilidad

Tu volumen de datos crecerá con el tiempo. Por tanto, es importante seleccionar herramientas e infraestructuras escalables para manejar cantidades crecientes de datos sin comprometer el rendimiento. Esto te permite ampliar tus canalizaciones de datos y capacidades de procesamiento para acomodar el crecimiento futuro.

Utiliza la compresión de datos

Menos espacio de almacenamiento necesario significa menores costes de infraestructura. La compresión también acelera la transferencia de datos, lo que significa que la ingestión será más rápida, sobre todo cuando se trate de grandes conjuntos de datos o flujos de gran volumen. Esta práctica es especialmente beneficiosa cuando se trata de datos semiestructurados o no estructurados, ya que suelen tener un gran tamaño.

Herramientas de ingestión de datos

Como puedes ver, la ingestión de datos es un concepto sencillo, pero puede ser bastante difícil de aplicar por tu cuenta. ¿Cuáles son las mejores herramientas para ayudarte con la ingesta de datos? He elaborado una lista de los más utilizados.

Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma de streaming distribuido que destaca en la ingestión de datos en tiempo real. Está diseñado para manejar flujos de datos de alto rendimiento y baja latencia, lo que lo hace ideal para casos de uso que requieren acceso instantáneo a grandes volúmenes de datos generados continuamente. 

Una ventaja importante de Kafka es que permite a las empresas procesar, almacenar y reenviar datos en streaming a varios sistemas en tiempo real. Se utiliza ampliamente en escenarios como la detección de fraudes, el procesamiento de datos IoT y el análisis en tiempo real.

El curso Introducción a Kafka puede enseñartea crear, gestionar y solucionar problemas de Kafka para los retos del flujo de datos del mundo real.

Apache Nifi

Apache Nifi es una herramienta de ingestión de datos conocida por su interfaz visual fácil de usar. Su accesible interfaz permite a las empresas diseñar, supervisar y gestionar flujos de datos mediante un mecanismo de arrastrar y soltar. 

Nifi admite muchas fuentes de datos -incluidos datos por lotes y en tiempo real- y puede integrarse con sistemas como Hadoop, bases de datos relacionales y almacenes NoSQL. Su capacidad para automatizar los flujos de trabajo de ingestión de datos y gestionar tareas complejas de enrutamiento y transformación de datos la convierte en una herramienta flexible y potente para las necesidades de ingestión de datos a pequeña escala y a nivel empresarial.

Amazon Kinesis

Amazon Kinesis es un servicio nativo en la nube de AWS especializado en la ingesta, procesamiento y análisis de datos de streaming. Está diseñado para aplicaciones que requieren un procesamiento casi en tiempo real de flujos de datos de alto rendimiento, como: 

  • Vídeos
  • Datos de clics
  • Datos de sensores IoT 

Una de las ventajas de Kinesis es su capacidad para integrarse con otros servicios de AWS de almacenamiento, análisis y aprendizaje automático.

Esta herramienta es especialmente adecuada para las organizaciones que aprovechan la infraestructura de la nube y buscan una solución totalmente gestionada para manejar sus requisitos de ingestión de datos sin preocuparse por cuestiones de hardware o escalabilidad.

Flujo de datos en la nube de Google

Google Cloud Dataflow es un servicio totalmente gestionado proporcionado por Google Cloud que admite el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real. Se basa en Apache Beam, un modelo de programación unificado de código abierto, y permite a los usuarios diseñar complejas canalizaciones de datos que pueden manejar tanto el procesamiento por lotes a gran escala como el flujo de datos en tiempo real. 

Dataflow automatiza la gestión y el escalado de recursos, por lo que es ideal para las empresas que quieren procesar y analizar datos sin una gestión manual de la infraestructura.

Airbyte

Airbyte es una plataforma de ingesta de datos de código abierto que simplifica la integración de datos de diversas fuentes en soluciones de almacenamiento. Ofrece conectores preconstruidos para cientos de fuentes y destinos de datos y admite la ingesta por lotes y en tiempo real.

Lo bueno de Airbyte es que es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios ampliar los conectores para adaptarlos a sus necesidades. Airbyte es una solución flexible para las empresas que desean gestionar y agilizar los flujos de trabajo de ingestión de datos. Además, ofrece un servicio de nube gestionada para quienes buscan una solución sin intervención.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado los fundamentos de la ingesta de datos, sus tipos y las técnicas que la hacen posible. Has aprendido sobre la ingesta por lotes y en tiempo real, y sobre enfoques populares como ETL, ELT y Captura de Datos de Cambios (CDC). También hemos tratado las mejores prácticas, las distintas fuentes de datos y los retos a los que se enfrentan las organizaciones al realizarlas.

Para obtener más información sobre la gestión de datos y las herramientas de ingestión, te recomiendo que explores los siguientes recursos:

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Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia la ingestión de datos de la integración de datos?

La ingestión de datos se centra en recopilar e importar datos de varias fuentes a un sistema centralizado, mientras que la integración de datos combina y armoniza los datos de distintas fuentes para ofrecer una visión unificada. La integración a menudo implica transformar los datos para garantizar la compatibilidad entre sistemas, lo que va más allá del alcance de la ingesta.

¿Cuál es la diferencia entre una canalización de datos y la ingesta de datos?

La ingesta de datos es un componente de un canal de datos. Mientras que la ingesta consiste en recopilar y transferir datos a un sistema de destino, una canalización de datos abarca todo el proceso, incluida la ingesta, la transformación, la validación y la carga de datos para su posterior uso o análisis.

¿Qué papel desempeña la gobernanza de datos en la ingestión de datos?

La gobernanza de los datos garantiza que los datos ingeridos cumplen las políticas organizativas, las normas de calidad y los requisitos normativos. Define normas para la validación de datos, el control de acceso y la documentación, ayudando a mantener la confianza y la seguridad en el proceso de ingestión.


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Kurtis Pykes
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