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Dentro de un proyecto de big data, existen diferentes procesos que hacen parte del correcto desarrollo de esta práctica. Cada una de estas etapas conlleva diferentes procedimientos que requieren de habilidades por parte del profesional. Además, es importante destacar las herramientas que el mismo puede utilizar para hacer mucho más sencilla su labor. Las aplicaciones de ingesta de datos, destacan dentro de este ámbito. Sin embargo, antes de ello es necesario entrar en contesto con los pasos del big data. El mismo consta de cuatro etapas:
- Ingestión
- Procesamiento
- Almacenamiento
- Servicio
Con este enfoque, nada más ser “ingestados”, son transferidos a su procesamiento. Esto, además, se hace de manera continua. En lugar de tener que procesar “grandes cantidades”, son, en todo momento, procesadas “pequeñas cantidades”. Hadoop, que marcó un hito para procesar datos en batch, dejaba paso a Spark, como plataforma de referencia para el análisis de grandes cantidades de datos en tiempo real. Además, para que Spark traiga las ventajas que se suelen citar (100 veces más rápido en memoria y hasta 10 veces más en disco que Hadoop y su paradigma MapReduce), son necesarios sistemas ágiles de «alimentación de datos». Es decir, de ingesta de datos.
¿Qué es la ingesta de datos?
Se refiere a las maneras en las que se pueden obtener e importar datos, ya sea para uso inmediato o para ser almacenados. Importarlos también incluye el proceso de prepararlos para un análisis. En un sentido más amplio, la ingesta de datos puede ser entendida como un flujo dirigido entre dos o más sistemas que resulta en una operación fluida e independiente. La ingesta puede ocurrir en tiempo real, tan pronto como la fuente los produce; o en lotes, cuando los datos son ingresados en cantidades específicas en periodos definidos. Generalmente, tres pasos ocurren durante la ingestión de datos:
- Extracción: recolectar datos desde la fuente.
- Transformación: validar, limpiar y normalizar los datos asegurándose de su precisión y confiabilidad.
- Carga: colocar los datos en el silo o base de datos correcta para su análisis posterior.
Mientras los datos crecen, estos pasos se hacen más grandes y toman más tiempo. Históricamente, la ingesta se hacía manualmente, confiando en la recolección e importación a mano para llevarla a una base de datos personalizada. Con esto se podían hacer correcciones para asegurarse que los datos eran similares, pero la posibilidad de un error humano no podía garantizar información 100 % confiable.
En la época del big data, la ingesta manual ya es una rareza. Las compañías tienen numerosas fuentes de datos que funcionan las 24 horas del día. Los ingresos vienen en una variedad de formatos, por lo que una conversión a similares es necesaria. Así, cada vez más organizaciones están implementando la automatización para hacer más eficiente la ingesta de datos.
Razones para automatizar la ingesta de datos
Las razones son bastantes y varían en cada empresa, pero estas son, quizá, las más importantes:
Mejora los objetivos del time to market
En 2016, 55 % de las compañías B2B dijeron que su incapacidad para unir datos de una gran cantidad de fuentes de forma rápida les impedía cumplir con el objetivo. Esto tiene sentido, pues los proyectos de analítica a veces toman el triple de tiempo del que la gente espera. Frecuentemente, las compañías gastan tiempo preparando el análisis; pero si la ingestión de datos no ha sido eficiente, entonces no habrá datos que analizar, lo que retrasa el cumplimiento de las metas. Y si el producto no ha sido lanzado, la ventaja competitiva se pierde completamente.
Aumenta la escalabilidad
Entrar al mundo de la automatización de ingesta de datos puede ser abrumador, especialmente si se trata de adaptar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático. La buena noticia es que es sencillo permanecer pequeños mientras se lleva a cabo la automatización. Se escogen una o dos fuentes de datos y se determina la mejor forma para automatizar basándose en las mejores prácticas de la industria.
Entre más comodidad y tiempo libre, se pueden escalar y automatizar todavía más datos. Con el tiempo, la automatización se vuelve más sencilla, sobre todo con la implementación de herramientas de autoservicio. Mientas nuevas fuentes de datos son identificadas, un grupo centralizado de TI no tiene que implementar una solicitud por cada una de ellas.
Si hay autoservicio, una herramienta de automatización puede ayudar a establecer una fuente de datos. La escalabilidad es particularmente benéfica cuando parte de la infraestructura o requerimientos del servicio cambian, lo cual es inevitable. Si bien una ingesta automatizada requiere algunos ajustes manuales, no será necesario gastar tiempo valioso ni restringir a un equipo con el presupuesto con respecto a los cambios en las técnicas de ingesta. Así, las interrupciones en la operación serán menores y poco significativas.
Enfoca la atención en el trabajo necesario
La preparación es clave en cualquier proyecto, pero gastar cuatro quintas partes del tiempo en tareas tediosas antes de comenzar con el trabajo que dé resultados no es factible. Los data scientists repetidamente reportan que la parte menos interesante de su trabajo es la presentación de datos, la de la ingesta que tiene listos los datos para el análisis.
Las estadísticas indican que el 80 % de un proyecto de analítica se invierte en esta labor, en lugar de desarrollar algoritmos particulares y analizar los resultados. En su lugar, el equipo experto se encontrará ocupado con tareas tediosas como la extracción de datos de aplicaciones, transformar formatos con código personalizado y cargar los datos en los sistemas con silos. Al automatizar el sistema, los data scientists pueden llevar a cabo el trabajo que la compañía quiere: análisis que lleve a mejoras en los productos que están por lanzarse.
Mitiga el riesgo
Los datos son clave en la inteligencia de datos y estrategia. Sin ellos, otras compañías con mejor competitividad se convertirán en líderes, un riesgo que no se puede pasar por alto. Automatizar los datos también mitiga otros riesgos: error humano durante la extracción, transformación y carga, quedarse atrás al no poder estar al día con la información recolectada o el de la posibilidad de hacer más cosas. La automatización de la ingesta de datos es más eficiente y representa un ahorro de tiempo y dinero. Mientras más escalable será más fácil traer datos sin arriesgar los objetivos del time to market. El proceso también promueve una mayor escalabilidad.
Herramientas de ingesta de datos para ecosistemas big data
Las herramientas de ingesta de datos para ecosistemas big data se clasifican en los siguientes bloques:
- Apache Nifi: herramienta ETL que se encarga de cargar datos de diferentes fuentes, los pasa por un flujo de procesos para su tratamiento y los vuelca en otra fuente.
- Apache Sqoop: transferencia bidireccional de datos entre Hadoop y una bases de datos SQL (datos estructurados).
- Apache Flume: sistema de ingesta de datos semiestructurados o no estructurados en streaming sobre HDFS o Hbase.
Por otro lado, existen sistemas de mensajería con funciones propias de ingesta, tales como los siguientes:
- Apache Kafka: sistema de intermediación de mensajes basado en el modelo publicador/ suscriptor.
- RabbitMQ: sistema colas de mensajes (MQ) que actúa de middleware entre productores y consumidores.
- Amazon Kinesis: homólogo de Kafka para la infraestructura Amazon Web Services.
- Microsoft Azure Event Hubs: homólogo de Kafka para la infraestructura Microsoft Azure.
- Google Pub/Sub: homólogo de Kafka para la infraestructura Google Cloud.
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