¿Qué es el tratamiento de datos?

Tanto si trabajas con una pequeña hoja de cálculo como si procesas grandes cantidades de datos, el trabajo sigue un proceso estándar y repetible conocido como ciclo de procesamiento de datos.

A menudo, se denomina ciclo de procesamiento de datos y constituye la base de los frameworks de integración de datos más comunes, como ETL (extracción, transformación y carga). Comprender este ciclo es clave para crear flujos de trabajo de datos eficientes y fiables.

1. Recogida: recopila datos en bruto. Aquí es donde empieza el ciclo. Recoges datos en bruto de diversas fuentes, que pueden ser desde registros de sitios web y encuestas a clientes hasta lecturas de sensores y transacciones financieras. Esta fase también puede incluir técnicas especializadas como la captura de datos de cambios (CDC), que puede transmitir modificaciones de forma eficiente directamente desde las bases de datos de origen.
2. Preparación o limpieza: transforma los datos en bruto. Este paso fundamental, que suele denominarse preprocesamiento de datos, consiste en limpiar y estructurar los datos en bruto. Esto incluye gestionar los valores que faltan, corregir errores, eliminar duplicados y convertir los datos a un formato compatible con el procesador, que es el motor específico diseñado para analizar el conjunto de datos.
3. Entrada: se proporcionan datos preparados al procesador. Los datos limpios y preparados se introducen en el sistema de procesamiento. Este sistema representa el entorno más amplio, como un servicio en la nube, un programa informático o un modelo de IA, que alberga la lógica específica del procesador definida en el paso anterior.
4. Procesamiento: ejecutar algoritmos. Esta es la fase en la que se realizan los cálculos, las manipulaciones y las transformaciones. El ordenador o el sistema ejecuta algoritmos y reglas específicos para conseguir el resultado deseado, como ordenar datos, hacer cálculos matemáticos o combinar distintos conjuntos de datos.
5. Resultado/interpretación: presentar resultados. Los resultados del procesamiento se presentan en un formato útil y legible. Esta salida puede ser un informe, un gráfico, una base de datos actualizada, una alerta enviada a un usuario o el entrenamiento de un modelo de IA.
6. Almacenamiento: archiva los datos procesados. Por último, tanto los datos de entrada sin procesar como la información procesada resultante se almacenan de forma segura para su uso futuro, auditoría o análisis posterior. Este es un paso fundamental para mantener la gobernanza y el historial de datos.

La forma en que procesamos los datos está en constante evolución, impulsada por la necesidad de mayor velocidad, escala y automatización.

El procesamiento de datos moderno supone un cambio radical con respecto a las aplicaciones monolíticas, ya que se pasa a arquitecturas más ágiles y modulares. Esto suele implicar el uso de contenedores, que empaquetan aplicaciones y sus dependencias para la portabilidad, y de microservicios, que dividen las aplicaciones complejas en funciones más pequeñas e independientes.

Estas tecnologías suelen funcionar junto con la computación sin servidor, en la que los proveedores de servicios en la nube gestionan toda la infraestructura. Juntos, permiten las arquitecturas basadas en eventos. En este modelo, las tareas de procesamiento no se ejecutan constantemente, sino que se activan solo cuando se produce un "evento" específico, como la llegada de nuevos datos a un segmento de almacenamiento. Este enfoque ayuda a reducir los costes y permite que los sistemas se escalen automáticamente para satisfacer cualquier demanda.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están integrando directamente en el flujo de procesamiento para automatizar las comprobaciones de calidad de los datos y detectar anomalías. Esta automatización basada en IA puede optimizar la fase de preparación, que tradicionalmente es la que más tiempo consume.

Con el auge de los dispositivos de IoT y la generación masiva de datos en la fuente, la informática perimetral acerca la potencia de procesamiento de datos al lugar donde se crean los datos (el "perímetro"). Esto permite el procesamiento inmediato y localizado de datos críticos, como los sistemas de monitorización de una fábrica, lo que reduce la latencia y los costes de transmitir todos los datos en bruto a una nube central.