Un pipeline es un conjunto de procesos y herramientas utilizados para recopilar datos en bruto de múltiples fuentes, analizarlos y presentar los resultados en un formato comprensible. Las empresas utilizan pipelines de datos para responder a cuestiones comerciales específicas y tomar decisiones estratégicas basadas en datos reales. Para obtener esta información, se analizan todas las series de datos disponibles (internos o externos).
Por ejemplo, tu equipo de ventas quiere establecer objetivos realistas para el siguiente trimestre. El pipeline le permite recopilar datos de encuestas o comentarios de clientes, historial de pedidos, tendencias del sector, etc. Unas herramientas analíticas potentes te ayudarán a profundizar en los datos e identificar tendencias y patrones clave. A continuación, los equipos pueden crear objetivos específicos, basados en datos, que aumentarán las ventas.
Data Science pipeline vs. pipeline ETL
Aunque los términos «Data Science pipelines» y «pipelines ETL» se refieren ambos al proceso de transferencia de datos de un sistema a otro, existen diferencias clave entre ambos:
– El pipeline ETL se detiene cuando los datos se cargan en un almacén de datos (Data Warehouse) o en una base de datos. El Data Science pipeline no se detiene en esta fase e incluye pasos adicionales como la Feature Engineering o el Machine Learning.
– Los pipelines ETL siempre implican un paso de transformación de datos (ETL significa Extract Transform Load), a diferencia de los Data Science pipelines, en los que la mayoría de los pasos se llevan a cabo con los datos en bruto.
– Los Data Science pipelines suelen ejecutarse en tiempo real, mientras que los pipelines ETL transfieren los datos en bloques o a intervalos de tiempo regulares.
¿Por qué es importante el Data Science pipeline?
Las empresas crean miles de millones de datos cada día y cada uno de estos datos contiene información procesable. El Data Science pipeline ayuda a sacar el máximo partido de la información reuniendo los datos de todos los equipos, limpiándolos y presentándolos de forma fácilmente asimilable. Esto permite tomar decisiones rápidas basadas en datos.
Los Data Science pipelines permiten evitar el proceso tedioso y propenso a errores de la recopilación manual de datos. Mediante el uso de herramientas inteligentes de ingestión de datos (como Talend o Fivetran), tendrás acceso constante a datos limpios, fiables y actualizados, esenciales para mantenerte por delante de la competencia.
Beneficios de los Data Science pipelines
- Aumentar la agilidad para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio y las preferencias de los clientes.
- Simplificar el acceso a la información empresarial y de los clientes.
- Acelerar el proceso de toma de decisiones.
- Eliminar los silos de datos y los cuellos de botella que retrasan la acción y desperdician recursos.
- Simplificar y acelerar el proceso de análisis de datos.
¿Cómo funciona un Data Science pipeline?
Antes de pasar los datos brutos al pipeline, es esencial identificar las cuestiones específicas a las que se desea que respondan los datos. Esto ayuda a los usuarios a centrarse en los datos interesantes para obtener la información adecuada.
El Data Science pipeline se compone de varios pasos que incluyen:
Obtención de los datos
Aquí es donde se recopilan los datos de fuentes internas, externas y de terceros y se transforman en un formato utilizable (XML, JSON, .csv, etc.).
Depuración de datos
Este es el paso del proceso que requiere más tiempo. Los datos pueden contener anomalías como parámetros duplicados, valores que faltan o información irrelevante que es necesario limpiar antes de crear una visualización de datos.
Este paso puede dividirse en dos categorías:
– Examen de los datos para identificar errores, valores que faltan o registros dañados.
– Limpieza de datos, que implica rellenar huecos, corregir errores, eliminar duplicados y suprimir registros o información irrelevante.
Extracción de datos y modelización
Una vez que los datos se han limpiado cuidadosamente, pueden utilizarse para identificar patrones. Aquí es donde entran en juego las herramientas de Machine Learning. Estas herramientas te ayudarán a encontrar patrones y aplicar reglas específicas a los datos o modelos de datos. A continuación, estas reglas pueden probarse en datos de muestra para determinar cómo se verían afectados el rendimiento, los ingresos o el crecimiento.
Interpretación de datos
El objetivo de este paso es identificar primero la información y correlacionarla con los resultados de sus datos. Después, podrás comunicar tus conclusiones a los responsables de la empresa o a tus compañeros mediante gráficos, cuadros de mando o informes.
Revisión de datos
A medida que cambien los requisitos de la empresa o se obtengan más datos, es importante revisar periódicamente el modelo y efectuar las revisiones necesarias.
Conclusión
En este artículo hemos descrito el uso de pipelines en el sector de la Data. Como Data Engineer o Analytics Engineer, la creación y mantenimiento de pipelines de datos es necesaria para asegurar su calidad y disponibilidad para la creación de modelos de Machine Learning o en un enfoque de Business Intelligence.
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