El mundo de los datos experimentó un auge sin precedentes gracias al desarrollo de nuevas tecnologías.
La cantidad de información generada diariamente es cada vez mayor, lo que llevó a la necesidad de implementar herramientas que permitan gestionarla de forma eficiente y obtener el máximo provecho de ella.
Al hablar sobre tecnologías específicas, los contratos de datos juegan un papel sumamente importante. Se tratan de acuerdos entre las partes involucradas en una transacción de datos que establecen los términos y condiciones para el intercambio de información.
Estos términos pueden ser utilizados para definir los derechos de propiedad, la privacidad, la confidencialidad, la seguridad y otros aspectos relacionados con la Big Data.
Los 'Data Contracts' ayudan a garantizar que los datos sean consistentes y estén disponibles cuando y donde se necesiten, por lo que son particularmente útiles en el contexto del Modern Data Stack, ya que ayudan a garantizar que se muevan de manera coherente y cohesiva a través de todas las capas de la arquitectura.
Muchos creen que los contratos de datos son una excelente manera de manejar el problema de la calidad y que son la clave para construir un almacén de datos de nivel de producción y romper el silo entre los productores y los consumidores.
Este sistema es generalmente traducible como "pila o conjunto de tecnologías de datos moderno", como oposición a "plataforma de datos".
Según lo explicado por iProfesional, la diferencia entre ambas toma relevancia cuando se habla del bloqueo del desarrollador y de tener la libertad de ensamblar su propia arquitectura y usar los datos exactamente como los desea, sin barreras.
El MDS se compone de varias herramientas y tecnologías que incluyen bases de datos de almacenamiento en la nube, herramientas de extracción y transformación de datos, herramientas de aprendizaje automático y de visualización.
Es una nueva forma de estructurar los procesos de gestión de datos y consiste en una arquitectura en capas que posibilita a las empresas recopilar, almacenar, analizar y presentar datos de una manera más eficiente y escalable a través de un conjunto de tecnologías específicas para cada capa de la arquitectura de datos.
La implementación de una fuente de datos de este estilo tiene sus aspectos positivos, pero también sus desafíos. Las ventajas incluyen:
Entre los aspectos negativos, pueden mencionarse los siguientes:
ETL (Extract, Transform, Load) es un proceso comúnmente utilizado para integrar datos de diferentes fuentes en un solo sistema. Este implica extraer los datos de diferentes fuentes, transformarlos en un formato común y luego cargarlos en una base de datos.
Sin embargo, este proceso puede ser lento y complejo, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos.
Zero ETL es una tecnología o enfoque que simplifica el proceso de integración de datos eliminando la necesidad de transformar los datos antes de que se carguen en un almacén de datos.
En su lugar, Zero ETL utiliza técnicas de modelado de datos para mapear los datos de diferentes fuentes en un solo formato común. Esto permite que los datos se integren más fácilmente, lo que ahorra tiempo y reduce la complejidad del proceso, por ejemplo para la práctica de Machine Learning.
Los avances tecnológicos en el mundo de los datos cambian, de forma creciente, la manera en que las firmas manejan grandes cantidades de información.
El Modern Data Stack, los Data Contracts y Zero ETL son solo algunas de las innovaciones tecnológicas más recientes que surgieron para mejorar la eficiencia y la escalabilidad del proceso de gestión de datos.