Guía fundamental de la ingeniería de datos

Dado que la inteligencia artificial (IA) es parte integrante de todas las empresas, los datos nunca han sido tan importantes. Después de todo, no hay estrategia de IA sin una estrategia de datos.

Pero, ¿por dónde se empieza una estrategia de datos? A partir de una visión y una sólida función de ingeniería de datos.

En pocas palabras, los ingenieros de datos son el alma operativa de toda organización basada en datos. Aceleran el tiempo de valorización y eliminan los cuellos de botella que ralentizan la productividad. La preparación de flujos de datos listos para la IA es fundamental para poder aprovechar los modelos de IA y aprendizaje automático (ML) y adoptar flujos de trabajo basados en agentes de IA. Por ello, es esencial comprender y reevaluar el impacto empresarial de la ingeniería de datos.

El propósito de esta guía es, precisamente, ayudarle a hacer eso. En ella, descubrirá:

●      Cómo garantizar la integridad y la gobernanza de las transacciones adoptando arquitecturas y estándares abiertos, como data lakehouse y Apache Iceberg™.

●      Estrategias para modernizar los flujos heredados con la incorporación de los workloads de Spark existentes en un motor gestionado, para impulsar la optimización del rendimiento y un ahorro significativo de costes.

●      Cómo crear flujos eficientes con indicaciones sobre cuándo elegir un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) o un proceso de extracción, carga y transformación (ELT), procesamiento por lotes o por transmisión, y cómo optimizar el rendimiento en tiempo real sin disparar sus costes operativos.

●      Los principios de DataOps para optimizar la gestión del ciclo de vida de los datos, garantizar información verificable y de alta calidad, y reducir el tiempo de inactividad del flujo.

●      Enfoques prácticos para gestionar todas las modalidades de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) en una única plataforma unificada, de modo que los equipos de IA puedan pasar de la fase de prueba de concepto a producción.

Esta Guía fundamental de la ingeniería de datos actualizada, que abarca desde conceptos básicos hasta prácticas recomendadas, ofrece un modelo claro para reducir la proliferación de herramientas, mejorar la fiabilidad y preparar los datos —y su organización— para la IA.