La gestión eficaz de los datos se ha vuelto crucial para la competitividad y la innovación de las organizaciones. La adopción de estrategias sofisticadas para la gestión de datos, como la arquitectura de datos en capas, conocida como arquitectura "medallón", y la Automatización Robótica de Procesos (RPA), permite no sólo el almacenamiento y procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, sino también la transformación de estos. datos en inteligencia estratégica para respaldar las decisiones comerciales.

Arquitectura de datos en capas: el modelo Medallion

La arquitectura de datos por niveles está estructurada en tres niveles principales: Bronce, Plata y Oro. Este modelo proporciona una base sólida para el procesamiento de datos, garantizando un enfoque eficiente y escalable durante todo el ciclo de vida de los datos.

Nivel Bronce: Almacenamiento bruto y consolidado

El nivel Bronce actúa como la base del lago de datos, donde los datos sin procesar de diversas fuentes se almacenan sin transformación. Utiliza una base de datos PostgreSQL dedicada (por ejemplo) para garantizar la integridad de los datos originales, conservándolos exactamente como fueron recopilados. El énfasis en esta etapa es la centralización y la integridad de los datos, proporcionando una base confiable para el procesamiento posterior.

Capa de Plata: Transformación y Estandarización

En el nivel Plata, los datos almacenados en el nivel Bronce se procesan y transforman. Esta etapa incluye la estandarización de datos, ajuste de tipos y otras transformaciones necesarias para garantizar la calidad y uniformidad de los datos. Por ejemplo, la biblioteca PySpark se utiliza para realizar operaciones de limpieza, eliminar caracteres especiales y correcciones de tipo, preparando los datos para análisis más avanzados.

Nivel Gold: preparación para el análisis y el procesamiento empresarial

En el nivel Gold, los datos se refinan y preparan para uso analítico. Se aplican correcciones y mejoras específicas según las necesidades del negocio, lo que da como resultado un conjunto de datos listo para generar conocimientos estratégicos. Las operaciones de mapeo de ID y otras personalizaciones se realizan utilizando, por ejemplo, Spark con Python, lo que garantiza que los datos estén alineados con las nomenclaturas y requisitos definidos.

Automatización robótica de procesos (RPA): optimización del flujo de datos

Se incorpora la Automatización Robótica de Procesos (RPA) para mejorar la eficiencia y precisión en el procesamiento de datos. RPA automatiza tareas repetitivas y procesos de recopilación y movimiento de datos entre capas de la arquitectura Medallion, incluida la extracción, transformación y carga automatizadas de datos (ETL). Esto reduce la necesidad de intervención manual y acelera el flujo de datos.

Integración con arquitectura en capas

RPA se integra de forma coherente con la arquitectura de datos en capas. Los scripts automatizados, integrados con Apache Airflow, gestionan la ejecución secuencial de tareas y el movimiento de datos entre los niveles Bronce, Plata y Oro. La automatización garantiza que la canalización de datos se ejecute de manera eficiente, con la creación de gráficos acíclicos dirigidos (DAG) en Airflow que definen las dependencias de las tareas y los flujos de ejecución.

Métricas de comparación: RPA vs. Procesamiento en tiempo real

Elegir entre diferentes métodos de procesamiento de datos, como RPA y procesamiento en tiempo real (streaming), es una decisión crítica que impacta directamente en la eficiencia y efectividad de los proyectos de datos. La comparación entre RPA y el procesamiento en tiempo real se puede realizar en función de varias métricas:

Latencia

La latencia mide el tiempo necesario para que el sistema procese datos después de que ha entrado un evento. En los sistemas RPA, la latencia puede ser menor para tareas programadas y repetitivas, mientras que el procesamiento en tiempo real es ideal para datos que requieren una respuesta inmediata.

Tarifa de transferencia

La tasa de transferencia se refiere a la cantidad de datoslos procesados por unidad de tiempo. RPA es eficiente para procesar grandes volúmenes de datos en lotes, mientras que el procesamiento en tiempo real es más adecuado para escenarios que exigen una alta velocidad de procesamiento continuo.

Requisitos de hardware

El uso de RPA puede requerir menos recursos de hardware en comparación con el procesamiento en tiempo real, que a menudo requiere una infraestructura sólida para manejar flujos continuos de datos.

Transformación de datos en inteligencia estratégica

La combinación de arquitectura medallón con RPA permite la transformación de datos sin procesar en inteligencia estratégica de forma eficiente y escalable. La integración entre las capas de procesamiento y almacenamiento de datos, combinada con la automatización de procesos, facilita la generación de conocimientos valiosos que respaldan decisiones informadas e impulsan la innovación. Los paneles y los informes desarrollados a partir de datos procesados en el nivel Gold ejemplifican cómo estas tecnologías promueven la excelencia operativa y ofrecen valor real a las organizaciones.