¿Qué es el procesamiento de datos?

Ya sea que trabajes con una pequeña hoja de cálculo o con grandes cantidades de procesamiento de datos, el trabajo sigue un proceso estándar y repetible conocido como el ciclo de procesamiento de datos.

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

1. Recopilación: Reúne datos sin procesar. Aquí es donde comienza el ciclo. Recopilas datos sin procesar de varias fuentes, que pueden ser registros de sitios web, encuestas de clientes, lecturas de sensores o transacciones financieras. Esta etapa también puede incluir técnicas especializadas como la captura de datos modificados (CDC), que puede transmitir modificaciones de forma eficiente directamen te desde las bases de datos de origen.
2. Preparación/limpieza: Transformar datos sin procesar. A menudo llamado preprocesamiento de datos, este paso fundamental implica limpiar y estructurar los datos sin procesar. Esto incluye manejar los valores faltantes, corregir errores, quitar duplicados y convertir los datos en un formato compatible con el procesador, el motor específico diseñado para analizar el conjunto de datos.
3. Entrada: Proporcionar datos preparados al procesador. Los datos limpios y preparados ingresan al 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 etapa en la que se realizan los cálculos, las manipulaciones y las transformaciones. La computadora o el sistema ejecuta algoritmos y reglas específicos para lograr el resultado deseado, como ordenar datos, realizar cálculos matemáticos o combinar diferentes conjuntos de datos.
5. Resultado/interpretación: Presentar los resultados. Los resultados del procesamiento se presentan en un formato útil y legible. Este resultado podría 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: Archivar 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 vital para mantener la administración de datos y el historial.

La forma en que procesamos los datos evoluciona constantemente, impulsada por la necesidad de mayor velocidad, escala y automatización.

El procesamiento moderno de datos crea un cambio distinto de las aplicaciones monolíticas hacia arquitecturas más ágiles y modulares. Esto suele implicar contenedores, que empaquetan aplicaciones y sus dependencias para la portabilidad, y microservicios, que dividen aplicaciones complejas en funciones más pequeñas e independientes.

Estas tecnologías suelen funcionar junto con la computación sin servidores, en la que los proveedores de servicios en la nube administran la infraestructura por completo. Juntos, habilitan las arquitecturas basadas en eventos. En este modelo, los trabajos de procesamiento no se ejecutan constantemente, sino que se activan solo cuando ocurre un "evento" específico, como la llegada de datos nuevos a un bucket de almacenamiento. Este enfoque ayuda a reducir los costos y permite que los sistemas se escalen automáticamente para satisfacer cualquier demanda.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están integrando directamente en la canalización de procesamiento para automatizar las verificaciones de calidad de los datos y detectar anomalías. Esta automatización basada en IA puede optimizar la etapa de preparación, que tradicionalmente consume la mayor parte del tiempo.

Con el aumento de los dispositivos IoT y la generación masiva de datos en la fuente, el procesamiento perimetral acerca la potencia de procesamiento de datos al lugar donde se crean los datos (el “perímetro”). Esto puede permitir el procesamiento inmediato y localizado de datos críticos, como los sistemas de supervisión en una fábrica, lo que reduce la latencia y los costos de transmitir todos los datos sin procesar a una nube central.