¿Qué es la ingesta de datos? Guía completa 2025
Explora la ingesta de datos y conoce su proceso, tipos y arquitectura, así como las principales herramientas para recopilar, preparar y analizar datos de forma eficiente en 2025.
- Descripción general
- ¿Qué es la ingesta de datos?
- ¿Por qué es importante la ingesta de datos?
- Tipos de ingesta de datos y casos de uso
- Ingesta de datos vs. ETL
- El flujo de la ingesta de datos
- Ventajas de optimizar el proceso de ingesta de datos
- Desafíos de la ingesta de datos
- Principales herramientas y soluciones de ingesta de datos en 2025
- Elección del software de ingesta de datos adecuado para tu empresa
- Recursos de ingesta de datos
Descripción general
Los datos están por todas partes, almacenados en una amplia gama de formatos y en multitud de sistemas, desde el historial de publicaciones de las redes sociales hasta las bases de datos de clientes de las empresas y las bases de datos de secuenciación genética, muy diferentes entre sí. Reunir información como esta en un solo lugar y hacerla fácilmente accesible es la clave para poder tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, primero es necesario identificar e ingerir esos datos.
La ingesta de datos es un paso fundamental para poder crear flujos de datos modernos que permitan hacer analíticas en tiempo real, proyectos de big data e iniciativas de inteligencia artificial. La forma en que las organizaciones recopilan e importan los datos varía en función de sus objetivos empresariales y su estrategia de datos. En este artículo, veremos en profundidad los diferentes métodos de ingesta de datos y cómo pueden usarse para hacer realidad las iniciativas de datos de tu empresa.
¿Qué es la ingesta de datos?
En esencia, la ingesta de datos es el proceso de recopilar, manipular y almacenar información de varias fuentes para utilizarla en el análisis y la toma de decisiones. Es la fase más elemental de la estrategia general de gestión de datos: si no es posible importar datos a un sistema de destino y hacer consultas sobre ellos, los datos tienen poco valor o ninguno.
Contar con un proceso eficiente de ingesta de datos es fundamental para las organizaciones que quieren utilizar este recurso para generar información, predecir resultados, prever dificultades y trazar planes para las mejores y peores situaciones posibles. Entender bien este proceso puede ser útil para optimizar los flujos de trabajo de datos y reducir los costes operativos.
¿Por qué es importante la ingesta de datos?
El volumen de datos de todo tipo que se crean, capturan, copian y consumen a nivel mundial crece un 19,2 % al año, y no parece que ese ritmo se vaya a reducir. Las empresas modernas necesitan tener acceso a la información más actualizada disponible y saber que sus datos están completos y son precisos y relevantes.
Las organizaciones que consiguen gestionar el proceso de ingesta de datos de manera eficiente logran una clara ventaja competitiva. Son capaces de responder más rápidamente ante los cambios en el comportamiento de los clientes, lanzar productos al mercado con mayor velocidad, desarrollar nuevas fuentes de ingresos y cumplir con las restricciones normativas. Además, sufren menos el impacto de los cambios repentinos en las circunstancias.
En las empresas donde los datos no se ingieren correctamente se crean puntos ciegos, lo que se traduce en oportunidades perdidas y en un aumento del riesgo. Si las prácticas de ingesta de datos son deficientes, es posible que se pierdan registros, se dupliquen datos y haya incoherencias, fallos de cumplimiento, brechas de seguridad y errores de transformación que se propaguen por todo el ecosistema, lo que socava la confianza de los usuarios y reduce la precisión a la hora de tomar decisiones.
Tipos de ingesta de datos y casos de uso
El proceso de ingesta de datos puede adoptar distintas formas, según el uso que se vaya a dar a la información y las restricciones temporales que existan. Hay tres tipos principales de ingesta de datos:
Ingesta de datos por lotes
Con el método de ingesta más habitual, las plataformas recopilan los datos a intervalos programados (cada hora, día o semana) y luego los procesan todos juntos. La ingesta por lotes es sencilla y fiable, y, como se puede programar durante las horas de menor actividad, su impacto en el rendimiento del sistema es mínimo. Sin embargo, no es la mejor opción para las aplicaciones que requieren contar con información de manera inmediata y tomar decisiones rápidamente. Dos casos de uso típicos son el de los sistemas de nóminas, que procesan datos de asistencia de los empleados semanal o quincenalmente, y el de las instituciones financieras, que agregan datos de transacciones durante la noche.
Ingesta de datos en tiempo real
En este caso, los datos se procesan en un flujo continuo que abarca desde las fuentes hasta los destinos. Este método resulta esencial en aquellas situaciones en las que es preciso tomar decisiones en tiempo real, por ejemplo, para detectar fraudes en transacciones con tarjeta de crédito o para monitorizar sensores y detectar fallos en los equipos en un entorno de fabricación. Sin embargo, es importante destacar que la ingesta en tiempo real requiere una inversión más sustancial en infraestructura y tiene costes operativos más altos.
Ingesta de datos por microlotes
El tercer tipo de ingesta de datos es el resultado de combinar los dos anteriores. Consiste en recopilar datos continuamente, pero procesarlos en pequeños lotes a intervalos regulares, cada pocos minutos o incluso segundos. Este enfoque consume menos recursos de la infraestructura del sistema que el procesamiento en tiempo real y, además, acorta el plazo para tomar medidas desde que se recogen los datos. Por ejemplo, un sitio de comercio electrónico puede emplear la ingesta por microlotes para recomendar productos a los visitantes en función del contenido de su carrito de la compra. Del mismo modo, un centro médico regional podría recurrir a este método para determinar la disponibilidad de camas durante una crisis de salud pública.
En una misma organización pueden emplearse diferentes formas de ingesta de datos según el caso de uso. Por ejemplo, puede aplicarse el procesamiento por lotes para la elaboración de informes diarios, el procesamiento en tiempo real para la detección de fraudes y el enfoque híbrido para la comunicación con los clientes en la web o en dispositivos móviles. La elección del método de ingesta dependerá de factores como el volumen de datos, los requisitos de latencia, los costes de infraestructura, la complejidad técnica y la importancia de los datos para el negocio.
Ingesta de datos vs. ETL
La ingesta de datos constituye un paso esencial en el proceso para crear almacenes de datos y data lakes, ya que envía la información a un área de almacenamiento provisional para que pueda extraerse, transformarse y cargarse (ETL) en el almacén o data lake. Por lo tanto, la ingesta de datos complementa el proceso de ETL o de extracción, carga y transformación (ELT).
Para entender este proceso, es útil pensar en cómo funciona un restaurante. Las plataformas de ingesta de datos son como los camiones que distribuyen los ingredientes (datos) a la cocina. En las operaciones de ETL o ELT, esos ingredientes se limpian, cortan y sazonan para, a continuación, llegar al chef (el almacén de datos o el data lake). Los comensales envían sus consultas (comandas) al chef, que responde mezclando y combinando los ingredientes para darles la respuesta que buscan (su comida).
En algunos casos, los almacenes de datos y los data lakes pueden incorporar los datos directamente sin necesidad de aplicar un proceso de ETL o ELT. En esos contextos, la plataforma de ingesta de datos actúa más bien como la ventanilla de un restaurante de comida rápida. Ejemplos de ello son los sistemas de punto de venta o de operaciones bursátiles en los que los formatos nunca varían y no es preciso transformar los datos, y los sensores de equipo cuyos datos son coherentes y requieren actuar de inmediato.
El flujo de la ingesta de datos
Un flujo de datos consiste en una serie de procesos secuenciales que empiezan por la identificación de las fuentes de información pertinentes y culminan con la obtención de un conjunto de datos limpios, coherentes y listos para su análisis. Estas son las etapas principales:
- Descubrimiento: El primer paso del flujo consiste en establecer conexiones con fuentes de datos fiables, como bases de datos, plataformas de streaming, dispositivos del Internet de las cosas (IdC) o API, entre otras.
- Extracción: El flujo recupera datos empleando los protocolos adecuados para cada fuente, o bien establece conexiones persistentes con fuentes en tiempo real. Los flujos deben admitir una amplia gama de formatos de datos, marcos y protocolos.
- Validación: El flujo inspecciona y valida algorítmicamente los datos sin procesar para confirmar que cumplen los estándares de precisión y coherencia esperados.
- Transformación: El flujo convierte los datos validados a un formato uniforme para que puedan utilizarse dentro del sistema de destino. Para ello, corrige errores, elimina duplicados y señala cualquier dato que falte para una revisión posterior. En esta etapa, también se pueden añadir metadatos que describan el linaje y la calidad de los datos.
- Carga: En el paso final, los datos transformados se trasladan al sistema de destino, normalmente un almacén de datos o data lake, y se preparan para el análisis y la elaboración de informes.
Ventajas de optimizar el proceso de ingesta de datos
Optimizar y agilizar el proceso de ingesta de datos puede reportar beneficios con el tiempo. La capacidad de ingerir datos de forma rápida y precisa ofrece a las empresas varias ventajas competitivas:
Mejora de la precisión en la toma de decisiones
Un flujo bien diseñado, que elimine las incoherencias y reduzca los errores, mejora la calidad de los datos y, por extensión, las decisiones basadas en ellos.
Acceso más rápido a información actualizada
La optimización de los procesos de ingesta puede reducir significativamente la demora entre la recopilación de datos y su aprovechamiento. Gracias a que los tiempos de procesamiento se reducen de horas a minutos, o incluso segundos, las empresas pueden responder más rápidamente a los cambios en las condiciones del mercado.
Reducción de los cuellos de botella operativos
En los flujos bien diseñados hay menos interrupciones y los plazos de recuperación son más breves, lo que reduce la necesidad de solucionar problemas y disminuye los costes.
Escalabilidad y flexibilidad mejoradas
Un proceso de ingesta de datos optimizado puede escalarse según aumente el volumen de datos, sin necesidad de mejoras o reconstrucciones significativas.
La automatización puede mejorar el flujo de trabajo de ingesta al orquestar cuándo se ingieren los datos, activar los procesos posteriores cuando se hayan validado y ampliar dinámicamente los recursos a medida que aumente la demanda. Seguir las prácticas recomendadas, como la adopción de formatos de datos uniformes y la división de los flujos de ingesta en componentes diferenciados, puede ayudar a crear sistemas autogestionables que se ejecuten con un grado mínimo de intervención humana.
Desafíos de la ingesta de datos
Dado que los volúmenes de datos son cada vez mayores y la variedad de formatos y protocolos es inmensa, la ingesta de datos presenta varios obstáculos importantes que las organizaciones tendrán que superar. He aquí algunos ejemplos:
Diversos formatos de origen
La complejidad de las fuentes de datos es probablemente el mayor problema al que se enfrentan las empresas. Cada fuente usa sus propios métodos de autenticación, impone límites de frecuencia diferentes y proporciona los datos en formatos que pueden ser incompatibles. Ante esta situación, las organizaciones pueden verse en la necesidad de crear conectores especializados y patrones de integración para cada fuente, lo que aumentará considerablemente el tiempo de desarrollo.
Datos incoherentes o incompletos
La pérdida de registros de datos y la existencia de datos imprecisos o duplicados siguen siendo algunos de los retos principales en el intento constante de las empresas por equilibrar la necesidad de datos fiables con las exigencias de una ingesta más rápida.
Rendimiento en tiempo real a escala
Para las organizaciones es cada vez más importante poder actuar basándose en información en tiempo real. Sin embargo, reducir la latencia sin poner en peligro la precisión y la coherencia de los datos sigue siendo un gran desafío. Los datos pueden llegar desde fuentes distintas y en momentos diferentes, y los plazos para procesarlos y abordar los errores varían, lo que da lugar a que se generen cuellos de botella.
Riesgos en materia de seguridad y cumplimiento
Garantizar la seguridad de la información es primordial para todas las organizaciones. Para ello, tal vez necesiten cifrar datos confidenciales en tránsito y en reposo, implementar controles estrictos de acceso en cada etapa y conservar registros de auditorías. Las empresas que cotizan en bolsa y las que manejan datos financieros, sanitarios o personales sujetos a regulaciones estrictas deben cumplir normas específicas en relación con el almacenamiento y la protección de esos datos, lo que aumenta la complejidad general.
Principales herramientas y soluciones de ingesta de datos en 2025
En el mercado hay decenas de plataformas de ingesta de datos. A continuación, hablamos de cinco de ellas que merecen una atención especial:
Snowflake Openflow
Este servicio de ingesta de datos totalmente gestionado está diseñado para mover datos sin problemas desde cualquier fuente a cualquier destino dentro de Snowflake AI Data Cloud. OpenFlow, que se basa en la plataforma de código abierto Apache NiFi, permite unificar datos estructurados y no estructurados en una única solución, por lo que es especialmente útil para las organizaciones que necesitan gestionar diversos tipos y fuentes de datos.
Apache NiFi
Esta herramienta de código abierto, centrada en la facilidad de uso y la gestión visual del flujo de trabajo, automatiza el flujo de datos entre sistemas. Su característica más destacada es su interfaz web visual que permite diseñar flujos de datos con una funcionalidad de arrastrar y soltar. Apache NiFi es una buena opción para las organizaciones que necesitan mover datos entre muchos sistemas diferentes o que prefieren el diseño visual de flujos de trabajo a las soluciones basadas en código.
AWS Glue
Este servicio de integración de datos totalmente gestionado forma parte del ecosistema general de analíticas de datos de Amazon. Glue aprovisiona y escala automáticamente los recursos de cómputo en función de los requisitos de cada tarea y es perfecto para situaciones que requieren gestionar metadatos automáticamente. Es especialmente útil para aquellas organizaciones que no quieren encargarse de la gestión de la infraestructura y que requieren una estrecha integración con otros servicios de analíticas de AWS.
Fivetran
Esta plataforma de integración basada en la nube está diseñada para la replicación automatizada de datos con un mantenimiento continuo mínimo. Destaca en la reducción de la sobrecarga operativa y en la oferta de una replicación de datos fiable. Es ideal para las organizaciones que tienen recursos de ingeniería limitados o que necesitan integrar datos de varias aplicaciones de software como servicio (SaaS).
Informatica
La plataforma de ingesta de datos de Informatica se basa en sus Intelligent Cloud Services, que posibilitan el intercambio de datos entre aplicaciones on-premise y aplicaciones basadas en la nube. Está diseñada para implementarse a escala empresarial gracias a sus sólidas capacidades en materia de gobernanza, seguridad y cumplimiento. Además, suele utilizarse en almacenes de datos empresariales, gestión de datos maestros y proyectos de migración de datos a gran escala.
Elección del software de ingesta de datos adecuado para tu empresa
La ingesta de datos no se puede gestionar manualmente. Las empresas necesitan contar con una plataforma de ingesta sólida que sea flexible, segura y rentable.
Compatibilidad: La plataforma debe funcionar a la perfección con tu ecosistema de datos existente y conectarse fácilmente a tus fuentes de datos y plataformas de analíticas.
Calidad de los datos: Es esencial disponer de capacidades sólidas de validación de datos, gestión de errores y supervisión. Se recomienda contar con funciones como el seguimiento del linaje de los datos y los registros exhaustivos para garantizar la integridad de los datos a lo largo de todo el proceso de ingestión.
Facilidad de uso: Si la plataforma es difícil de configurar, probablemente se requieran conocimientos especializados para ello, lo que retrasaría tus proyectos de datos durante semanas o meses. En cambio, contar con una interfaz intuitiva y unos flujos de trabajo optimizados puede reducir la sobrecarga operativa y la curva de aprendizaje.
Flexibilidad: La plataforma debe ser capaz de gestionar con facilidad los picos de carga sin que el rendimiento se vea afectado. Además, debe poder escalarse de forma elástica a medida que aumente tu volumen de datos.
Seguridad y cumplimiento: Las capacidades de cifrado, los controles de acceso, los registros de auditoría y las certificaciones de cumplimiento deben satisfacer o superar los requisitos de tu sector.
Coste total de la propiedad: Asegúrate de que los modelos de precios de la plataforma (basados en el consumo o con tarifas fijas) se ajusten a tus patrones de uso ideales y ten en cuenta los costes de la infraestructura, el personal y la sobrecarga operativa.
La ingesta de datos puede ser compleja y requerir mucho tiempo. Por ello, es recomendable elegir un proveedor de plataforma que ofrezca un soporte técnico, una formación y unos tutoriales completos, así como abundantes recursos comunitarios.
