¿Qué es el flujo de datos?

Descubre cómo se mueven los datos a través de los sistemas, cómo apoyan los procesos empresariales y cómo aportan información.

Introducción

Definición de flujo de datos

El término "flujo de datos" describe cómo se mueve la información entre sistemas, aplicaciones y procesos, y cómo se transforma a lo largo del camino.

Conclusiones clave

El flujo de datos se refiere al movimiento de datos en un sistema.
La gestión eficaz de los flujos de datos permite obtener información en tiempo real, tomar decisiones y aumentar la eficacia operativa.
Los diagramas de flujo de datos (DFD) ayudan a visualizar el movimiento de datos e identificar ineficiencias o cuellos de botella.
Los almacenes de lago de datos combinan los lagos de datos y los almacenes para administrar datos estructurados y no estructurados.
Los sistemas modernos de flujo de datos superan a los procesos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL) con procesamiento en tiempo real y flexibilidad.
Entre los casos de uso habituales para el flujo de datos se encuentran la administración de las relaciones con los clientes, la optimización de la cadena de suministro y la creación de informes financieros.
La administración segura del flujo de datos ayuda a garantizar el cumplimiento de la normativa y a proteger la información confidencial.

Cómo funciona la administración de flujos de datos

El flujo de datos se refiere a cómo los datos se mueven a través de un sistema, incluyendo sus fuentes, transformaciones y destinos. Una comprensión clara del flujo de datos es clave para administrar los datos de forma que respalden tus objetivos empresariales.

Los componentes clave del flujo de datos son:

Orígenes de datos. Estos son los sistemas y aplicaciones que generan datos. Algunos ejemplos son las bases de datos, los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y los sistemas transaccionales.
Destinos de datos. Son los sistemas o aplicaciones que consumen los datos. Pueden incluir herramientas de creación de informes, sistemas de administración de relaciones con los clientes (CRM) o modelos de aprendizaje automático.
Transformaciones de datos. Estos procesos alteran el formato o la estructura de los datos para hacerlos compatibles con su destino o más útiles para el análisis. Esto puede incluir la limpieza, agregación y codificación de datos.
Rutas de flujo de datos: son las rutas específicas que siguen los datos cuando se mueven entre los componentes. Las rutas de flujo de datos garantizan que los datos lleguen al lugar adecuado en el momento oportuno.

Una forma habitual de visualizar el flujo de datos es mediante diagramas de flujo de datos (DFD). Los DFD ilustran el movimiento de datos entre diferentes componentes, facilitando la comprensión de sistemas complejos. Mapear el flujo de datos con un DFD facilita la identificación de cuellos de botella, ineficiencias y oportunidades de mejora.

Flujo de datos en un entorno de almacén de lago de datos

El flujo de datos hace posible el uso de arquitecturas modernas e híbridas como el almacén de lago de datos. Un almacén de lago de datos combina los beneficios de los lagos de datos y los almacenes de datos para crear un sistema unificado y escalable para administrar tanto datos estructurados como no estructurados.

Para entender qué es un almacén de lago de datos, es útil revisar primero sus predecesores: los almacén de lago de datos y los almacenes de datos. Los almacenes de datos tradicionales están diseñados para almacenar datos estructurados, o información organizada en filas y columnas, como bases de datos o informes financieros. Los almacenes de datos son excelentes para apoyar la inteligencia empresarial y el análisis, pero no tienen la flexibilidad necesaria para manejar datos sin procesar y no estructurados como videos, imágenes o registros. Los lagos de datos, por su parte, pueden almacenar datos no estructurados en su formato original, lo que los hace ideales para aplicaciones de macrodatos y aprendizaje automático. Sin embargo, su falta de estructura incorporada puede dificultar la consulta y el análisis de datos.

El almacén de lago de datos cierra esta brecha al combinar el almacenamiento escalable y flexible de un lago de datos con las capacidades de consulta estructurada y análisis de un almacenamiento de datos. Esta arquitectura permite que todas las operaciones de datos se realicen dentro de un solo entorno.

El flujo de datos desempeña un papel crítico en el funcionamiento fluido de un almacén de lago de datos al apoyar:

Ingesta de datos. Los datos sin procesar procedentes de diversas fuentes, como dispositivos IoT, sistemas transaccionales o API externas, se introducen en el almacén de lago de datos, a menudo en su formato original. Este paso depende de un flujo de datos ininterrumpido para garantizar que se capture toda la información relevante sin demoras.
Transformación de datos. Una vez ingeridos, los datos se limpian, estructuran y enriquecen para hacerlos adecuados para el análisis. Las rutas de flujo de datos apoyan estas transformaciones para procesar los datos de manera eficiente y precisa.
Consumo de datos. Los datos transformados se envían a destinos como plataformas de inteligencia empresarial, herramientas de análisis con tecnología de IA o paneles de visualización. Estos sistemas dependen de un flujo de datos continuo para proporcionar información procesable en tiempo real.

Al integrar la administración del flujo de datos en un almacén de lago de datos, las organizaciones pueden ampliar sus operaciones, adaptarse a los requisitos cambiantes de los datos y aprovechar todo el potencial de sus datos sin cuellos de botella ni ineficiencias. Sin ella, el sistema corre el riesgo de sufrir retrasos, conjuntos de datos incompletos o una menor precisión en los análisis, todo lo cual puede obstaculizar la toma de decisiones y la innovación.

Ventajas del flujo de datos para las empresas

Una administración efectiva del flujo de datos mantiene la información no solo accesible, sino también procesable. Los datos accesibles y procesables tienen enormes beneficios para las empresas, incluyendo:

Procedimientos de procesamiento de datos optimizados. Una administración adecuada del flujo de datos agiliza la recopilación, transformación y entrega de datos. El flujo de datos garantiza un uso eficiente de los recursos y reduce las redundancias. Al optimizar estos procesos, las empresas pueden manejar mayores volúmenes de datos con menos retrasos.
Escalabilidad. A medida que las organizaciones crecen, también lo hacen sus datos. La administración del flujo de datos apoya la escalabilidad al adaptarse a volúmenes y complejidades de datos crecientes. Tanto si procesas datos de unos pocos orígenes como si integras flujos de miles de dispositivos IoT, los sistemas de flujo de datos bien diseñados se adaptan a tus necesidades.
Acceso a información en tiempo real. Con un flujo de datos efectivo, las empresas pueden procesar datos en tiempo real y obtener acceso inmediato a información. Esto ayuda a las organizaciones a responder más rápidamente a las tendencias del mercado, las necesidades de los clientes y los retos operativos, lo que les proporciona una ventaja competitiva.
Mejora de la toma de decisiones. La combinación de datos estructurados e información en tiempo real ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más informadas. Tanto si se trata de identificar oportunidades de ahorro como de anticipar el comportamiento de los clientes, los responsables de la toma de decisiones pueden confiar en datos oportunos y precisos para orientar sus estrategias.
Mejor eficiencia operativa. Automatizar los procesos de datos y minimizar la intervención manual con flujos de datos reduce el riesgo de errores humanos y acelera las operaciones. La automatización de los flujos de trabajo libera a los equipos para que puedan centrarse en iniciativas estratégicas y no en tareas repetitivas.
Fortalecimiento de la seguridad de los datos. La administración del flujo de datos ayuda a regular el acceso y el uso, protegiendo la información confidencial al hacerla accesible solo a las personas autorizadas. Esto minimiza el riesgo de filtración de datos, favorece el cumplimiento y fomenta la confianza de clientes y asociados.
Servicio mejorado de atención al cliente. Con los datos relevantes disponibles, las empresas pueden comprender y satisfacer mejor las necesidades de los clientes personalizando las recomendaciones, resolviendo rápidamente los problemas de los clientes y tomando otras medidas que dependen de los datos en tiempo real para ser eficaces.

Flujos de datos frente a procesos de ETL

Los procesos de ETL han sido un pilar de la administración de datos durante décadas. La ETL ayuda a las empresas a recopilar y preparar datos para su análisis mediante tres pasos principales:

Extracción: recuperar datos de fuentes como bases de datos, API o archivos.
Transformación: convertir los datos en un formato utilizable, lo que puede incluir su limpieza, agregación o enriquecimiento.

Carga: almacenamiento de los datos transformados en un sistema como un almacén de datos, al que se puede acceder para la creación de informes y análisis.

La administración moderna del flujo de datos se basa en los cimientos de ETL e introduce mejoras significativas, entre las que se incluyen:

Soporte para procesamiento por lotes y en tiempo real. Los procesos de ETL tradicionales suelen operar según un horario, procesando datos en lotes a intervalos establecidos. En cambio, la administración del flujo de datos admite tanto el procesamiento por lotes como en tiempo real, lo que permite a las empresas actuar sobre los datos a medida que se generan. Esto es fundamental para aplicaciones como la detección de fraudes, la supervisión del IoT y la fijación dinámica de precios.

Arquitectura más flexible. Mientras que los procesos de ETL suelen basarse en flujos de trabajo predefinidos adaptados a datos estructurados, los sistemas de flujo de datos pueden gestionar una gama más amplia de formatos y requisitos. Se adaptan a datos no estructurados como texto, imágenes o lecturas de sensores y pueden integrarse con diversos sistemas. Esta flexibilidad es especialmente valiosa en entornos híbridos como los almacenes de lago de datos.
Enriquecimiento de datos en tiempo real. Los sistemas de flujo de datos incorporan capacidades de enriquecimiento directamente en el flujo. Por ejemplo, pueden añadir contexto geográfico a una transacción o relacionar los identificadores de los clientes con conjuntos de datos externos a medida que los datos circulan por el sistema. Esto reduce la latencia y garantiza que los datos sean inmediatamente procesables cuando llegan a su destino.

La evolución de la ETL a la administración del flujo de datos

Aunque la ETL sigue siendo eficaz para algunas situaciones, sus limitaciones se han hecho más evidentes a medida que han aumentado el volumen, la variedad y la velocidad de los datos. Las empresas exigen ahora sistemas capaces de gestionar flujos de datos en tiempo real, formatos no estructurados y entornos dinámicos para satisfacer sus necesidades, que cambian con rapidez.

Al adoptar una administración moderna del flujo de datos, las organizaciones obtienen un sistema que no solo procesa los datos con mayor eficacia, sino que también se adapta a las necesidades cambiantes. Aunque los procesos de ETL siguen siendo útiles para tareas específicas, la administración del flujo de datos representa la próxima generación de integración de datos, ofreciendo la velocidad, adaptabilidad e inteligencia necesarias para prosperar en un mundo impulsado por los datos.

Ejemplos de aplicaciones de flujo de datos

La administración del flujo de datos favorece la eficacia, la toma de decisiones y la innovación en todas las funciones de la empresa al simplificar la forma en que los datos circulan por los sistemas. Estas son algunas de las aplicaciones más comunes del flujo de datos:

CRM. La administración del flujo de datos de los clientes, como datos de contacto, registros de transacciones y consultas de servicio, garantiza que los equipos dispongan de información actualizada para personalizar las interacciones, resolver problemas y mejorar la satisfacción de los clientes. El flujo de datos en tiempo real también puede soportar actualizaciones dinámicas de los perfiles de los clientes y permitir a los empleados utilizar análisis predictivos para anticiparse a las necesidades de los clientes.
Administración de cadenas de suministros. La administración del flujo de datos desempeña un papel fundamental en la coordinación del movimiento de bienes, materiales e información a través de las cadenas de suministro. Ayuda a controlar los niveles de inventario, supervisar los envíos y optimizar la logística en tiempo real, reduciendo en última instancia los retrasos y mejorando la rentabilidad. La integración con dispositivos IoT, como sensores inteligentes, garantiza que los datos de la cadena de suministro fluyan continuamente entre los sistemas.

Administración financiera. Los datos financieros precisos son la base de las decisiones empresariales acertadas. La administración del flujo de datos organiza información como cuentas por cobrar, cuentas por pagar, nóminas y presupuestos, ofreciendo a los equipos financieros acceso en tiempo real a información crítica. Los flujos de trabajo automatizados también ayudan a eliminar los errores de introducción manual de datos, mejorando el cumplimiento y la preparación para auditorías.
Administración de recursos humanos. Para los equipos de RR. HH., administrar el flujo de datos significa mantener bien organizados y accesibles los registros de los empleados, la información sobre prestaciones, el historial de formación y las métricas de rendimiento. El flujo de datos en tiempo real garantiza que las actualizaciones se reflejen inmediatamente, lo que favorece una incorporación eficaz y el cumplimiento continuo de la normativa laboral.
Análisis de marketing y campañas. La administración del flujo de datos permite a los equipos de marketing realizar un seguimiento del rendimiento de las campañas mediante la recopilación de datos de varios canales, como el correo electrónico, las redes sociales y los sitios web. Al consolidar estos datos en tiempo real, las empresas pueden ajustar las estrategias rápidamente, garantizando que las campañas lleguen al público adecuado con el mensaje adecuado en el momento adecuado.
Integración de datos en el sector sanitario. En el sector sanitario, la administración del flujo de datos se utiliza para integrar la información de los pacientes procedente de diversas fuentes, como los historiales médicos electrónicos, los sistemas de diagnóstico y los dispositivos portátiles. Esta integración favorece la precisión de los diagnósticos, la simplificación de la coordinación asistencial y el cumplimiento de normas de privacidad como la HIPAA.
Fabricación e IoT. El flujo de datos es fundamental en entornos de fabricación inteligentes en los que las máquinas y los sensores generan datos continuamente. Las empresas utilizan la administración del flujo de datos para supervisar el rendimiento de los equipos, predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar los programas de producción para reducir los tiempos de inactividad y los residuos.
Comercio electrónico y venta directa. En el comercio electrónico, la administración del flujo de datos facilita el seguimiento del inventario en tiempo real, las recomendaciones personalizadas de productos y la fijación dinámica de precios. La integración de datos en todas las plataformas garantiza una experiencia de cliente fluida, desde la navegación inicial hasta la finalización de la compra.

El futuro de la administración de flujos de datos

La administración eficaz del flujo de datos es cada vez más crucial para las operaciones cotidianas, ya que las empresas manejan volúmenes de datos cada vez mayores. Las organizaciones necesitan que los datos circulen sin problemas entre los sistemas para tomar decisiones bien fundadas, funcionar con eficacia y mantener una ventaja competitiva.

Las herramientas modernas para administrar el flujo de datos ahora van más allá de la optimización y el control básicos e incluyen funciones como el procesamiento en tiempo real, el análisis avanzado y la automatización asistida por IA. Gracias a estas características, las organizaciones obtienen información más detallada y responden con mayor rapidez a los cambios de su entorno.

Entre las nuevas tendencias en la administración de flujos de datos figuran:

Administración de datos asistida por IA. La IA está transformando la administración del flujo de datos mediante la automatización de la limpieza y clasificación de datos y la predicción de tendencias basadas en patrones en tiempo real. Estas mejoras ayudarán a las empresas a mejorar la toma de decisiones y agilizar aún más las operaciones en los próximos años.
Tejidos de datos. Esta capa integrada conecta los procesos entre plataformas y usuarios para facilitar el acceso y el uso compartido de los datos. Microsoft Fabric es un ejemplo de tejido de datos que proporciona servicios de datos de un extremo a otro, admite análisis en tiempo real y ayuda a las empresas a acceder fácilmente a los datos de diversos sistemas sin comprometer el rendimiento.

Plataformas de bajo código y de código bajo. Estas plataformas permiten a todo el mundo, incluso a quienes carecen de amplios conocimientos de codificación, crear y administrar flujos de trabajo de datos. Las plataformas de código bajo y sin código amplían el potencial de innovación de una organización y aceleran el tiempo de respuesta a las cambiantes necesidades empresariales.
Mayor seguridad y privacidad de los datos. A medida que evolucionan normativas como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) de la Unión Europea y la California Consumer Privacy Act (CCPA), la administración segura del flujo de datos se está convirtiendo en una gran prioridad para las empresas. Las herramientas que supervisan, auditan y controlan el acceso a los datos ayudarán a las organizaciones a cumplir estas normativas al tiempo que protegen la información confidencial.

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Los flujos de datos se utilizan para recopilar, transformar y unificar datos de múltiples fuentes para el análisis y la creación de informes. Ayudan a simplificar la preparación de los datos, reducir la redundancia y mejorar su calidad.
El destino de almacenamiento de un flujo de datos determina el tipo de flujo de datos. Un flujo de datos que carga datos en tablas de Microsoft Dataverse se categoriza como flujo de datos estándar, mientras que un flujo de datos que carga datos en tablas analíticas se categoriza como flujo de datos analítico.
Los tres modos de flujo de datos son simplex (flujo en una sola dirección), half duplex (flujo en ambas direcciones, pero no simultáneamente) y full duplex (flujo en ambas direcciones simultáneamente).
El flujo de datos se controla mediante sistemas de integración, protocolos y herramientas que administran el movimiento, las transformaciones y la seguridad de los datos. Las plataformas de datos unificadas como Microsoft Fabric pueden ayudar a simplificar el control y el acceso. Más información sobre Fabric.
Administrar el flujo de datos implica utilizar herramientas de integración de datos, establecer directivas de gobernanza de datos y supervisar el movimiento de datos para garantizar su precisión y eficacia. También incluye la automatización de las tareas de procesamiento de datos para reducir la intervención manual y minimizar los errores.
Puedes comprobar el flujo de datos mediante herramientas de supervisión que realizan un seguimiento del movimiento de datos, detectan cuellos de botella y garantizan que los datos lleguen a su destino previsto.