Data Pipeline
Un pipeline de datos es un conjunto de procesos organizados que permiten recolectar, limpiar, transformar y transferir datos hacia sistemas de análisis o modelos de inteligencia artificial. Es la infraestructura que conecta las fuentes de datos con las aplicaciones que los consumen.
Etapas principales
- Ingesta: obtención de datos desde bases de datos, sensores, APIs o registros de aplicaciones.
- Procesamiento: limpieza de valores atípicos, tratamiento de datos faltantes, normalización.
- Transformación: generación de nuevas variables, codificación de categorías, agregaciones.
- Almacenamiento: envío a data warehouses o data lakes.
- Consumo: uso de los datos en informes, sistemas de recomendación o entrenamiento de IA.
Ejemplos
- Comercio electrónico: seguimiento de clics de usuarios para personalizar la experiencia.
- Finanzas: integración de datos de operaciones bancarias para detectar fraudes.
- Salud: flujos de datos hospitalarios que alimentan modelos predictivos.
Un pipeline de datos es más que una secuencia de procesos técnicos: constituye la infraestructura invisible que asegura que la información fluya de forma confiable, rápida y en el formato correcto. Sin un buen pipeline, los modelos de IA corren el riesgo de entrenarse con datos incompletos, atrasados o inconsistentes.
En la práctica, muchos pipelines combinan procesamiento batch y en streaming. El procesamiento batch se usa para cargas grandes y periódicas (p. ej., informes diarios), mientras que el streaming permite reaccionar en segundos ante eventos críticos como transacciones sospechosas.
Además, los pipelines deben diseñarse pensando en la observabilidad: métricas, alertas y paneles que permitan saber en todo momento si los datos están llegando a tiempo y con calidad. Esto es vital porque un error en los datos de entrada puede multiplicarse al llegar a los sistemas de decisión.
Por último, los pipelines son un espacio donde convergen lo técnico y lo organizativo. No basta con que funcionen: deben alinearse con las necesidades del negocio, ser auditables y permitir la evolución a medida que cambian las fuentes y los requisitos de análisis.
Referencias
- Giebler, C. et al. (2019). The Data Pipeline: Managing Data for Machine Learning.
