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Ingeniero de datos en Python
40 h
Una parte fundamental para impulsar cualquier negocio con éxito consiste en recopilar datos, detectar incoherencias, gestionarlas, almacenar los datos en una plataforma integrada y utilizarlos para tomar decisiones informadas.
Pero imagina hacer todas estas tareas manualmente cada vez que inicias un proyecto. Más del 40% de las personas dedica al menos una cuarta parte de su semana laboral a tareas de recopilación y entrada de datos. Además, no es raro encontrar errores de introducción de datos o problemas de corrupción durante el proceso.
Ahí es donde brilla la orquestación de datos. En este artículo te explicamos qué es exactamente y por qué es crucial. También veremos algunas herramientas populares de orquestación de datos para que puedas empezar.
¿Qué es la orquestación de datos?
La orquestación de datos es un método o herramienta que gestiona actividades relacionadas con los datos. Entre las tareas se incluyen recopilar datos, realizar controles de calidad, mover datos entre sistemas, automatizar flujos de trabajo y mucho más.
En pocas palabras, la orquestación de datos combina, prepara y presenta para su análisis los datos aislados que están repartidos en distintos lugares.
Los data engineers ya no necesitan crear scripts a medida para tareas de ETL. En su lugar, las herramientas de orquestación recogen y organizan los datos, dejándolos listos para que las herramientas de analítica los utilicen.
La orquestación de datos simplifica todo al:
- Unificar fuentes de datos heterogéneas
- Ejecutar eventos de los flujos de trabajo en el orden correcto
- Transformar los datos al formato deseado
- Automatizar el flujo de datos entre distintas plataformas de almacenamiento
¿Por qué es importante la orquestación de datos?
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Antes de la orquestación de datos, los data engineers tenían que extraer manualmente datos no estructurados de APIs, hojas de cálculo y bases de datos. Luego limpiaban esos datos, estandarizaban el formato y los enviaban a los sistemas de destino.
Según un estudio reciente, el 95% de las empresas considera que este proceso es complicado, especialmente con datos no estructurados. Sin embargo, la orquestación de datos puede automatizar estas tareas. El proceso controla la limpieza y preparación de los datos y garantiza el orden correcto del flujo de datos entre sistemas.
Sabemos que la orquestación de datos centraliza la información. Pero ¿y si no puedes permitirte un único gran sistema de almacenamiento? En ese caso, la orquestación de datos simplifica la extracción directamente desde donde están guardados, a menudo en tiempo real. En definitiva, no necesitas un almacenamiento masivo único.
Además, la orquestación de datos mejora la calidad de los datos. Toma la transformación de datos, por ejemplo. Este paso consiste en convertir los datos a un formato estándar y garantizar la coherencia y precisión entre los sistemas implicados.
Otro gran punto a favor es su capacidad para gestionar y procesar datos en tiempo real. La tarificación dinámica, la operativa y predicción bursátil, y el análisis del comportamiento del cliente son áreas donde el procesamiento en tiempo real es clave, y la orquestación de datos lo facilita.
Por último, la orquestación de datos es esencial para quien trabaja con big data y con tareas de streaming frecuentes, especialmente en empresas que gestionan múltiples sistemas de almacenamiento.
Cómo funciona la orquestación de datos
Los tres pasos principales de la orquestación de datos son recopilación, preparación y activación. Veámoslos en detalle.
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Recopilación y preparación de datos
Los datos no suelen estar listos para analizar recién salidos de un CSV. Primero tendrás que recopilar datos en bruto de fuentes diversas como sitios web, APIs y bases de datos.
Así que la primera fase consiste en reunir los datos de estas fuentes, realizar comprobaciones de integridad y exactitud, y prepararlos para el siguiente paso.
Transformación de datos
Distintos sistemas pueden representar de forma diferente el mismo campo de un conjunto de datos. Por ejemplo, tu software de CRM puede almacenar los IDs de cliente como números, mientras que la base financiera puede tenerlos como cadenas.
Para evitar estas incoherencias, las herramientas de orquestación emplean transformadores que estandarizan el formato, garantizando datos consistentes y fiables.
Activación de datos
Esta última fase pone los datos en uso operativo. Los datos activados son datos depurados y listos para que los utilicen los equipos o las herramientas de analítica.
Puedes analizarlos fácilmente para descubrir patrones, tendencias y retos en tus áreas de marketing, finanzas, ventas y atención al cliente.
Con estas conclusiones podrás diseñar contenidos personalizados para tus visitantes, ofrecer planes de precios a medida y prestar un servicio premium a audiencias específicas.
Aspectos clave de la orquestación de datos
La orquestación ofrece muchas posibilidades para organizar y analizar datos. Estos son algunos factores que ayuda a agilizar:
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Automatización
El objetivo principal de la orquestación de datos es automatizar diversas tareas implicadas en el manejo de grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, en la integración de datos, las herramientas de orquestación automatizan la recogida y combinación de datos de múltiples fuentes.
Durante la transformación, convierten distintos formatos a un formato único y consistente. También automatizan el movimiento de datos entre sistemas y pipelines.
En conjunto, la orquestación automatiza las tareas de unificación, estandarización, limpieza para el análisis y mantenimiento de datos precisos.
Integración de datos
La integración consiste en combinar datos de múltiples ubicaciones en un repositorio central para crear una visión unificada. La orquestación facilita este proceso recopilando datos a intervalos regulares o según los disparadores que definas.
Por ejemplo, puedes definir una regla en la herramienta para que recoja e integre datos automáticamente cada vez que haya una actualización en el pipeline.
Gestión del flujo de datos
La orquestación automatiza los flujos de trabajo programando tareas entre pipelines. Automatiza el flujo de datos entre sistemas, coordinando la secuencia adecuada de operaciones.
¿Cómo garantiza que las tareas se ejecuten en el orden correcto? Las herramientas permiten definir disparadores personalizados para programar tareas.
Por ejemplo, puedes fijar una secuencia de flujo como pipeline 1 a pipeline 2 y luego a 3, o establecer condiciones: si los datos cumplen ciertos criterios, mover a pipeline 2; si no, enviarlos a pipeline 3.
Gobernanza de datos
La gobernanza de datos se refiere a mantener la disponibilidad, calidad y seguridad de los datos de tu organización, un concepto que varía según industria, dominio y ubicación.
Por ejemplo, extraer y almacenar solo los datos necesarios y eliminarlos tras su uso puede considerarse una política de gobernanza.
La orquestación registra el origen de los datos, qué se almacena y cómo se transforma a lo largo del ciclo de vida. Estos registros te ayudan a cumplir políticas y normativas como el RGPD y la CCPA.
Validación de datos
La orquestación valida periódicamente tus datos para garantizar su calidad y precisión. Algunas herramientas incluyen validadores integrados para comprobaciones básicas.
Por ejemplo, un validador de tipo de dato verifica si los valores de la columna nombre están almacenados como cadena. Las herramientas también te permiten definir reglas de validación a medida según tus necesidades.
Implementación de la orquestación de datos
Ya hemos visto cómo funciona en secciones anteriores. Así puedes iniciar el proceso y algunas claves para elegir la herramienta adecuada.
Planificación y evaluación de necesidades
El primer paso es definir tus objetivos. Determina qué quieres lograr: programar flujos de trabajo, unificar datos o mantener su calidad.
Empieza evaluando tu infraestructura de datos actual, detecta incoherencias, identifica qué tareas consumen más tiempo y comprueba cómo de accesibles son los datos actuales para tu equipo o herramientas de analítica. ¿Les resulta fácil o encuentran dificultades?
Identifica estos puntos de dolor y define los objetivos de orquestación que los aborden.
Selección de las herramientas adecuadas
Una vez fijados los objetivos, el siguiente paso es encontrar herramientas que implementen mecanismos de orquestación en tus sistemas. Ten en cuenta lo siguiente para elegir bien:
- Elige una herramienta flexible que permita actualizaciones y despliegues sencillos en el futuro.
- Como tendrás que manejar datos de múltiples fuentes, asegúrate de que se integre bien con tus almacenes de datos, plataformas de analítica, pipelines y más.
- Piensa en el crecimiento de tu negocio. Asegúrate de que pueda escalar con tus necesidades de datos.
- Una herramienta fácil de usar, con editores integrados, te ayudará a diseñar flujos, programar tareas, establecer controles de acceso y más.
Retos comunes de la orquestación de datos
La orquestación de datos se está convirtiendo en un activo esencial para acelerar y programar diversas tareas. Sin embargo, plantea ventajas y también desafíos.
Estos son algunos retos a los que conviene prestar atención al implementarla en tus sistemas.
- Seguridad: A medida que los datos se mueven durante el proceso, es importante aplicar medidas como cifrado SSL/TLS, controles de acceso, autenticación multifactor y más.
- Streaming en tiempo real: La demanda de datos en tiempo real crece. Tu proceso de orquestación debe mover datos entre pipelines con mínimos retardos.
- Gestión de recursos: En ejecuciones en paralelo, distintos procesos pueden requerir los mismos recursos o infraestructura. Priorizar tareas y asignar recursos correctamente puede ser un reto.
- Talento: Necesitarás contratar o formar a profesionales de datos cualificados para instalar y configurar herramientas y técnicas de orquestación.
- Silos de datos: Es habitual que los datos de finanzas no estén accesibles al equipo de marketing y que los de RR. HH. no lleguen a tecnología. Este acceso limitado puede restringir la interacción entre pipelines de datos.
Estrategias para una orquestación de datos eficaz
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1. Define objetivos específicos |
Tener metas claras te ayuda a mantener los flujos de trabajo y la orquestación alineados y en la dirección correcta. |
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2. Establece métricas claras de calidad de datos |
Si te preocupan el formato, la estructura y la precisión, monitoriza esas métricas durante todo el proceso para mantener datos de calidad. |
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3. Usa soluciones cloud gestionadas |
Las soluciones cloud gestionadas son servicios de terceros que conectan fácilmente distintas herramientas de orquestación con otras plataformas de tu organización. |
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4. Aplica medidas de seguridad de datos |
Implanta protocolos de seguridad estándar y políticas de gobernanza para mantener tus datos seguros durante todo el ciclo de orquestación. |
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5. Elige bien las herramientas |
Valora escalabilidad, facilidad de uso, integraciones, funciones de seguridad y otros aspectos al decidirte por una herramienta. |
Casos de uso de la orquestación de datos
Hoy, toda empresa basada en datos utiliza herramientas y técnicas de orquestación para gestionar big data con eficacia. Algunos casos de uso:
Entornos híbridos
Muchas organizaciones tienen los datos en la nube y los recursos de cómputo en sus instalaciones, o al revés. En estos casos surgen retrasos porque las herramientas on‑premise deben interactuar con datos en servidores cloud. La orquestación de datos cubre esa brecha y les ayuda a comunicarse y trabajar como si estuvieran en el mismo entorno.
Streaming de datos en tiempo real
El 80% del tiempo de reproducción en Netflix pasa por su sistema de recomendación. Este sistema utiliza Netflix Maestro, un orquestador de flujos de trabajo que ejecuta workflows de datos a escala masiva.
E-commerce
Tener por separado los datos de comportamiento del cliente, inventario, transacciones financieras, anuncios y recomendaciones de producto no ayuda a extraer insights. Por eso, el e-commerce recurre a la orquestación para unificar estos datos y obtener conclusiones accionables.
Panorama de herramientas de orquestación populares
Las herramientas de orquestación automatizan y agilizan las tareas y técnicas de orquestación de datos. Se ocupan de todo, desde la recopilación hasta la activación, reduciendo errores humanos y mejorando eficiencia y velocidad.
El mercado está lleno de opciones, así que hemos hecho el trabajo por ti y seleccionado algunas herramientas populares:
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Apache Airflow
Apache Airflow es una herramienta de orquestación de código abierto para crear, programar y monitorizar flujos de trabajo o pipelines con Python. Los flujos se representan como un grafo acíclico dirigido (DAG) para organizar tareas y dependencias dentro de los workflows.
Desgranando los DAGs:
- Dirigido: existe una relación o dirección definida entre tareas. Es decir, las tareas están conectadas siguiendo un camino. Por ejemplo, la tarea 1 depende de la 2, así que la 1 solo se ejecuta cuando la 2 termina.
- Acíclico: garantiza que no haya bucles en las dependencias. Si la tarea 1 depende de la 2 y la 2 de la 1, entras en un bucle infinito. La arquitectura evita estos bucles para que todo funcione sin problemas.
Con su interfaz sencilla, puedes navegar rápidamente a ciertos DAGs y seguir el estado y los logs de las tareas.
Prefect
Prefect es otra herramienta de orquestación basada en Python para construir y automatizar flujos entre pipelines de datos. Con Prefect puedes descomponer dependencias y secuencias complejas en subflujos organizados.
Ofrece ejecución de tareas en runtime, ejecución de flujos en entornos híbridos, caché de resultados frecuentes de pipelines y más.
Keboola
Una plataforma en la nube para diseñar y ejecutar pipelines de datos sin complicaciones. Con los extractores de Keboola puedes traer datos de cualquier fuente y cargarlos fácilmente en la plataforma. Una vez dentro, sus transformaciones te permiten estandarizarlos.
El componente "Applications" de Keboola realiza tareas exhaustivas de manipulación y transformación de datos.
Dragster
Dragster es un orquestador de datos de código abierto que simplifica la creación y el mantenimiento de pipelines. Inspirado en Airflow, permite crear DAGs de workflow con un lenguaje específico de dominio (DSL) basado en Python.
Así, los desarrolladores pueden definir fácilmente dependencias y transformaciones en la herramienta.
Conclusión
La orquestación de datos simplifica la construcción de flujos de trabajo automatizados al encargarse de la recopilación, la transformación y el movimiento de datos necesarios para mantener los pipelines. Esto facilita a las empresas gestionar big data, ejecutar tareas ETL y escalar despliegues de ML.
En este tutorial hemos recorrido todo lo necesario para empezar con la orquestación de datos, una técnica muy extendida entre los data engineers hoy en día. Para seguir aprendiendo, echa un vistazo a estos recursos:
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