¿Qué es la orquestación de datos? Descubre cómo simplificar los flujos de datos y encuentra la plataforma de orquestación de datos ideal para tus procesos.
Al igual que el dinero es la materia prima del sistema financiero mundial, los datos son la moneda de cambio de las organizaciones modernas, especialmente de aquellas que se basan en el uso de analíticas e inteligencia artificial (IA).
La orquestación de datos es el eje central de la ingeniería de datos moderna, ya que ofrece una forma de automatizar y gestionar el flujo de datos. El proceso consiste en organizar, transformar y activar los datos para que se puedan utilizar fácilmente en las aplicaciones empresariales y, a su vez, sirvan para tomar decisiones fundamentadas.
Para emplear un símil bancario, podemos pensar en la orquestación de datos como una gigantesca caja registradora virtual que contiene divisas de todos los países, organizadas numéricamente por valor y alfabéticamente por país. Podríamos automatizar la forma en que se gestiona y organiza ese dinero, de modo que cada vez que entre efectivo, se clasifique automáticamente por denominación y los totales en dólares se actualicen por país.
La orquestación de datos abarca las actividades y los procesos automatizados relacionados con la coordinación y la gestión de flujos de datos y de trabajo complejos, entre los que se incluyen la recopilación, la transformación y el procesamiento de una amplia gama de datos para poder utilizarlos en IA y analíticas. En esa definición, el concepto de automatización es clave. Las grandes organizaciones disponen de enormes almacenes de datos que a menudo se encuentran aislados dentro de los distintos grupos que los generan y utilizan a diario. El uso de herramientas de orquestación para automatizar tareas dentro de los flujos de trabajo de datos aporta orden y coherencia a la gestión de datos sin procesar. De ese modo, se mejoran la calidad y la disponibilidad de la información, y se garantiza el cumplimiento de las normativas en materia de seguridad de datos.
Para la mayoría de las empresas basadas en datos, la orquestación es muy positiva, ya que la automatización de flujos de datos acelera el proceso para aprovechar los datos procedentes de diferentes fuentes y sistemas dentro de la empresa, y contribuye al mismo tiempo a mejorar la calidad de los datos y su legibilidad por parte de las máquinas.
Cuanto más grande sea la organización, más complejo será su universo de datos. La orquestación de datos te ayuda a aprovechar esos datos y prepararlos para su uso en sistemas de analíticas e IA que respalden la toma de decisiones, fomenten la eficiencia, preserven la seguridad de los datos y ayuden a prestar un mejor servicio a los clientes. En pocas palabras, la orquestación de datos es esencial para gestionar la complejidad operativa, garantizar la fiabilidad y reforzar la confianza de las partes interesadas.
La orquestación de datos no solo consiste en almacenar o gestionar datos. Consta de una serie de procesos en los que las herramientas trabajan con datos sin procesar procedentes de diversas fuentes y los preparan para una serie de usos empresariales basados en datos. Analicémoslos en detalle:
El primer paso en la orquestación de datos consiste en extraer los datos de los sistemas y fuentes pertinentes para, a continuación, centralizarlos. Las fuentes de los datos pueden ser, por ejemplo, sistemas CRM o ERP internos, on-premise o basados en la nube, o fuentes externas, como redes sociales o sitios web de noticias. Organizar los datos implica agregar datos similares en un solo lugar (por ejemplo, todos los datos de ventas o todos los números de teléfono de posibles nuevos clientes) para que puedan optimizarse en el paso siguiente.
En la fase de transformación, la herramienta de orquestación toma los datos sin procesar y los estandariza mediante la aplicación de reglas empresariales y un formato coherente. Si falta información, es posible que la herramienta tenga que enriquecer los datos rellenando las lagunas y corrigiendo los errores. El objetivo es obtener datos precisos y coherentes en un formato estándar, de modo que los modelos de aprendizaje automático y las herramientas de analíticas puedan utilizarlos con mayor facilidad, y que las organizaciones puedan manipularlos y compartir la información a través de paneles e instrumentos de visualización.
Una vez que hayas normalizado los datos para que estén en un formato legible y razonablemente libres de errores, debes ponerlos a disposición de los sistemas que los analizarán o los usarán en herramientas de visualización y paneles de control. Esta fase se denomina “activación de datos”.
Las herramientas de orquestación de datos hacen que los datos sean más accesibles para su uso en la toma de decisiones empresariales, el análisis de datos o las aplicaciones de IA. Estas herramientas ayudan a automatizar los pasos descritos anteriormente y a extraer más valor de los datos empresariales sin procesar, lo que reduce el tiempo necesario para convertir los datos en información útil. Vamos a ver estas ventajas.
Al introducir datos precisos y depurados en las herramientas de aprendizaje automático y análisis de datos, se obtienen resultados más fiables y uniformes.
Cuanto más grande y compleja sea la organización, más datos generará. Las herramientas de orquestación de datos pueden ayudar a acabar con los silos de datos y facilitar su acceso. Además, contribuyen a mejorar la calidad de los datos, algo esencial para escalar las iniciativas basadas en datos y mantener la agilidad.
Las herramientas que automatizan y optimizan la orquestación de datos ayudan a localizar rápidamente información específica, lo que facilita la detección de anomalías y mejora la calidad de los datos con el paso del tiempo.
El tiempo de obtención de datos (TTD) es el periodo que transcurre desde que los datos se crean hasta que se puede acceder a ellos para utilizarlos como activo empresarial. A veces, este periodo también recibe el nombre de “latencia de datos”. Las herramientas de orquestación contribuyen a reducir la latencia, lo que facilita y agiliza el procesamiento de los datos. Cuanto más rápido sea el TTD, más se reduce el tiempo necesario para extraer valor de los datos, lo que a su vez aumenta la velocidad de la toma de decisiones.
Las empresas de todo el mundo están sujetas a normativas de seguridad y privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) de EE. UU. o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Las herramientas de orquestación de datos pueden ayudar a automatizar determinados controles de seguridad de datos para simplificar el cumplimiento de estas regulaciones.
La orquestación de datos presenta algunos posibles riesgos que pueden verse agravados por el crecimiento constante del volumen de los datos y su complejidad. A continuación, presentamos cuatro desafíos habituales.
Trabajar con las herramientas de orquestación de datos y con las que usan los equipos para automatizar partes del proceso puede resultar difícil. Además, estas herramientas no siempre funcionan bien juntas, por lo que integrarlas todas puede requerir personalizar el software o modificar algunos procesos de gestión de datos para satisfacer necesidades específicas.
En programación, el término “dependencia” hace referencia a tareas que deben completarse en un orden determinado. Las dependencias se producen cuando la capacidad de completar un paso en un proceso lineal depende de los resultados de un paso anterior. Cuanto más complejos sean los flujos de trabajo de datos, más dependencias habrá que controlar. Los ingenieros de datos utilizan grafos acíclicos dirigidos (DAG) para representar visualmente los flujos de datos y mostrar las dependencias entre ellos.
Cuantos más datos se reciben de sistemas diferentes, mayor es la tarea de optimizar todos los procesos necesarios para procesar esos datos en los distintos pasos de la orquestación de datos. Dicho de otro modo, el almacenamiento de datos tiene que escalarse, al igual que la propia función de orquestación.
Puede que no siempre sea fácil integrar los sistemas de datos (y los propios datos). Como hemos señalado antes, los sistemas de datos pueden no funcionar bien juntos sin cierto nivel de personalización o reestructuración. Además, integrar datos de diferentes fuentes no siempre es sencillo, ya que es frecuente que los formatos de los datos no sean compatibles. También puede haber problemas para combinar datos de sistemas heredados con datos nuevos y optimizados para las plataformas de datos modernas basadas en la nube.
Seguir prácticas recomendadas de orquestación de datos puede ayudarte a superar muchos de los retos que acabamos de comentar. Estos son cinco consejos clave para ello.
Los flujos de trabajo de datos son instrucciones sobre cómo se mueven y transforman los datos en los sistemas de tecnología de la información (TI) de la empresa. Definir claramente las secuencias y los pasos que abarca este proceso, desde la extracción hasta la organización y la activación, allanará el camino para obtener buenos resultados.
Del mismo modo, debes seleccionar la herramienta de orquestación de datos que mejor se adapte a las necesidades generales de tu organización y a las específicas de tu proyecto. A la hora de elegir, ten en cuenta la facilidad de uso de la herramienta, su compatibilidad con tus sistemas actuales, si puede gestionar flujos de trabajo complejos y con qué eficacia puede hacerlo.
¿Cómo es posible saber si la orquestación de datos funciona? Supervisa el proceso para detectar cuellos de botella, errores en la gestión de datos y formas de optimizar todos los aspectos.
Si acabas de empezar con la orquestación de datos, limita el alcance del primer par de proyectos. Haz pruebas de concepto para evaluar el rendimiento de los flujos de trabajo y las herramientas. Después, itera con diferentes mejoras para descubrir lo que funciona mejor.
Siempre es conveniente documentar los procesos utilizados en los flujos de trabajo de orquestación de datos. Llevar este registro facilita la revisión periódica de los flujos de trabajo, la documentación de los errores y la aplicación de los cambios necesarios.
La orquestación de datos puede ayudarte a tener más probabilidades de aprovechar bien los datos para introducir mejoras estratégicas en la empresa. Además, la capacidad de definir y automatizar flujos de trabajo para recopilar, transformar y activar datos es un sello distintivo de cualquier organización de alto rendimiento basada en datos. La orquestación de datos no se limita a la gestión, sino que ofrece sistemas inteligentes e integrados que reducen la complejidad y ayudan a obtener valor de los datos de forma más rápida y fiable.
Las herramientas de orquestación de datos automatizan el proceso de orquestación. Se integran con otras herramientas de gestión y visualización de datos para acelerar el proceso de obtención de información a partir de datos sin procesar.
Si alguna vez has utilizado un servicio de streaming, has experimentado lo que es la orquestación de datos en acción. Y es que los medios que consumes son datos, y los servicios utilizan la orquestación para ofrecértelos en función de tus búsquedas, tus preferencias y lo que te ha gustado o has añadido a tus listas.
Otro ejemplo que probablemente conozcas bien es el de los minoristas. Cuando sincronizan el inventario en línea y el inventario físico de las tiendas, utilizan la orquestación para extraer datos de ventas de ambas ubicaciones, entre los que se incluyen los datos actualizados sobre el inventario de las tiendas físicas y de los almacenes que suministran productos para las ventas en línea. Gracias a la orquestación, pueden controlar los patrones de demanda, lo que a su vez les ayuda a determinar cuál es la mejor forma de gestionar su inventario.
La ingesta y la orquestación de datos son procesos diferentes, aunque relacionados, de la gestión de datos. La ingesta es un componente de la orquestación que consiste en recopilar datos sin procesar desde cualquier punto de la empresa. La orquestación es el proceso general de ingesta, organización y procesamiento de los datos para que puedan utilizarse en sistemas de IA u otros sistemas basados en datos.
