Qué es la ingesta de datos

La ingestión de datos se refiere al proceso de transporte de datos desde una variedad de fuentes a una solución de almacenamiento donde se puede acceder, almacenar, analizar y utilizar esos datos. Los datos generalmente se almacenan en una solución de administración de datos como un CDP, un lago de datos u otro tipo de almacén de administración de datos centralizado. La ingestión de datos es una capa crítica en la producción de análisis de calidad para tomar decisiones basadas en datos. Todos los tipos de sistemas de análisis e informes posteriores necesitan un flujo constante de datos de alta calidad, coherentes y accesibles.

¿Qué carga puede suponer la ingestión de datos para una empresa? Según se informa, recopilar y limpiar los datos requiere del 60 al 80 por ciento del tiempo programado en cualquier proyecto de análisis.

La ingesta de datos se puede realizar de varias maneras. La forma más común de ingesta de datos es el procesamiento por lotes. Esto se usa cuando los datos en tiempo real no son críticos, ya que los datos se pueden agrupar y enviar al sistema de destino adecuado. La otra forma común de ingestión es el procesamiento en tiempo real o la ingestión de transmisión. Este tipo de ingestión no implica agrupaciones como el procesamiento por lotes, ya que los datos se obtienen, manipulan y cargan tan pronto como se crean. La ingesta en tiempo real es más costosa que el procesamiento por lotes, pero puede ser necesaria para las aplicaciones de análisis que requieren datos actualizados continuamente.

Uno de los desafíos que enfrenta la ingestión de datos hoy en día es la explosión de las fuentes de datos en las que el volumen, la velocidad y la complejidad han crecido exponencialmente. Con nuevas fuentes que ingresan constantemente desde dispositivos IoT y plataformas de software, esto hace que el futuro proceso de ingesta de datos sea difícil de definir y establecer procesos. Una forma de mitigar estos desafíos es construir una arquitectura de análisis robusta que pueda administrar un volumen tan alto de datos complejos.

Otro desafío comercial es que a medida que los datos aumentan en volumen y complejidad, la velocidad se convierte en un desafío, especialmente cuando se trata de tratar con el procesamiento de datos en tiempo real. Es posible que las empresas deseen buscar tecnologías avanzadas como el escalado automático de almacenes de datos en la nube para ayudar a optimizar el rendimiento de las canalizaciones de ingesta de datos.

Una vez que haya discutido todos esos datos dispares con una estrategia de ingestión de flujo de datos adecuada, debe integrar esos datos para que puedan aprovecharse para el cliente y el valor comercial.

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