Esta representación ofrece una visión completa de cómo fluye la información, desde la recolección e ingestión inicial, hasta su almacenamiento, procesamiento y consumo final. Cada etapa facilita la transformación de datos brutos en conocimientos valiosos. Al combinar procesamiento por lotes y de flujos, las organizaciones pueden potenciar ciencia de datos, inteligencia de negocios y aprendizaje automático, impulsando así la innovación.
Recolección de Datos
En esta etapa, la información procede de diversas fuentes, como almacenes de datos existentes, flujos de datos en tiempo real y servicios o aplicaciones finales. El objetivo principal es capturar y unificar estos datos en un único punto de entrada, preparando el terreno para su ingestión posterior en la canalización. Por ejemplo:
Lecturas de sensores IoT (Internet de las cosas)
Registros (logs) de servidores
Flujos de redes sociales
Eventos de usuarios en aplicaciones móviles
Ingestión de Datos
En este paso, los datos recolectados se transfieren desde sus fuentes originales hacia la infraestructura de almacenamiento o procesamiento. A menudo, se utilizan herramientas o servicios de ingestión que pueden manejar grandes volúmenes de información en diferentes formatos (estructurados y no estructurados). El objetivo principal es asegurar que los datos lleguen de forma confiable, ordenada y adecuada para la siguiente etapa de la canalización.
- Apache Kafka
- Amazon Kinesis
- Google Pub/Sub
- Azure Event Hubs
- Flume (Apache)
Almacenamiento de Datos
Tras la fase de ingestión, los datos pasan a sistemas diseñados para guardarlos de forma duradera y escalable. Dependiendo del tipo de información (estructurada, semiestructurada o no estructurada) y de las necesidades de la organización, se eligen diferentes soluciones. El objetivo es conservar la información de manera organizada y lista para su posterior análisis y procesamiento.
- Amazon S3
- HDFS (Hadoop Distributed File System)
- Google Cloud Storage
- Azure Data Lake Storage
- Snowflake
Procesamiento de Datos
En esta fase, la información almacenada se somete a transformaciones, agregaciones y análisis que permiten extraer conocimiento útil. Se pueden emplear enfoques de procesamiento por lotes (batch) para conjuntos grandes de datos históricos, o bien procesamientos en tiempo real (stream) para manejar eventos conforme van sucediendo.
- Apache Spark
- Apache Flink
- Apache Beam
- Hadoop MapReduce
- Google Dataflow
Consumo de Datos
En esta última etapa, los resultados del procesamiento se ponen a disposición de aplicaciones, servicios y usuarios finales. El objetivo es traducir la información en decisiones estratégicas y acciones concretas. Los datos pueden reflejarse en tableros de visualización, impulsar modelos de aprendizaje automático o alimentar herramientas de business intelligence. De esta manera, la organización aprovecha el conocimiento obtenido para innovar, optimizar procesos y ofrecer mejores experiencias a sus clientes.
Tableau
Power BI
Jupyter Notebooks
Looker
Conclusión
La canalización de datos ilustra cada paso esencial para transformar información en conocimiento aplicable. Desde la recolección y ingestión inicial, pasando por la selección de sistemas de almacenamiento y estrategias de procesamiento, hasta la fase de consumo, las organizaciones pueden optimizar sus recursos y tomar decisiones fundamentadas. Al implementar estos componentes de forma coherente, se generan oportunidades de innovación, mejora continua, crecimiento sostenido y una visión más profunda del negocio.