Las empresas y grandes organizaciones se enfrentan, en los últimos años, a la creciente demanda de analítica de alto rendimiento. El mercado actual requiere que se produzcan resultados rápidos y confiables. Por lo tanto, la transformación digital y el análisis empresarial deben ser una prioridad en la agenda de muchas organizaciones. ¿Sabes que es el Data Flow? Esta es una pieza clave en dicha transformación digital, sigue leyendo para conocer más.
¿Qué es el Data Flow?
Data Flow es una plataforma sin servidor basada en la nube con una interfaz de usuario enriquecida. Permite a los desarrolladores y a los científicos de datos de Spark crear, editar y ejecutar trabajos de Spark a escala sin necesidad de disponer de clusters, de un equipo de operaciones o de conocimientos de Spark altamente especializados. No tener servidor significa que no hay ninguna infraestructura que desplegar o gestionar. La controlan completamente las API de REST, lo que permite una integración sencilla con aplicaciones o flujos de trabajo.
También Data Flow es una colección de entidades o tablas que se crean y administran en las áreas de trabajo en el servicio de Power BI, permitiendo agregar y editar dichas entidades. Dicho de una manera más sencilla, es como tener a Power Query ejecutándose en la nube, independientemente del conjunto de datos y el informe de Power BI, además de almacenar los datos en CDM (Common Data Model) dentro del almacenamiento de Azure Data Lake.
Una vez que se ha creado el Data Flow, nos podemos conectar a él mediante Power BI Desktop, para crear conjuntos de datos, informes, paneles y aplicaciones que se basan en estos datos integrados y de esa manera generar información.
¿De qué se trata?
Se trata de brindarle al usuario de negocio la capacidad de conectar directamente a sus fuentes de datos frecuentemente utilizados, permitiendo no solo extraer información desde ellas sino vincularla a otros sistemas, y más importante aún, contar con la capacidad de transformación, limpieza y manipulación sin necesitar una herramienta de escritorio para lograr dicha tarea.
Uno de los pilares detrás de Data Flow es también la conexión a Azure Data Lake Gen2 con capacidad de storage. Esta capacidad la tenemos tanto utilizando una cuenta Power BI PRO como la capacidad Premium de Power BI.
¿Cuáles son las características del Data Flow?
Autoescalado de recursos y restablecimiento dinámico del equilibrio de trabajo
Reduce al mínimo la latencia del flujo de procesamiento, aumenta la utilización de recursos y disminuye los costes de procesamiento de los registros de datos mediante el autoescalado de recursos basado en datos. El sistema realiza particiones automáticas de las entradas de datos que, a su vez, se nivelan constantemente para equilibrar la utilización de recursos de trabajadores y reducir el efecto de las «claves en caliente» en el rendimiento del flujo de procesamiento.
Programación y precios flexibles para el procesamiento por lotes
Algunas tareas se pueden programar de forma más flexible, por ejemplo, para ejecutarlas por la noche. En estos casos, el procesamiento por lotes cuesta menos si usas FlexRS, que es la programación flexible de recursos. Las tareas flexibles se ponen en cola, con la garantía de que se ejecutarán en un plazo máximo de seis horas.
Patrones de IA en tiempo real listos para usar
Las funciones de inteligencia artificial (IA) en tiempo real que ofrece Dataflow se habilitan mediante patrones listos para usarse, lo que te proporciona un sistema capaz de reaccionar al instante a grandes cantidades de eventos con una inteligencia casi humana. Los clientes pueden elaborar soluciones inteligentes de todo tipo, como análisis predictivos, detección de anomalías, personalización en tiempo real y otros usos de analíticas avanzadas.
¿Cuándo debemos recurrir a Data Flow?
- Cuando necesitemos crear un proceso de lógica reutilizable, es decir, que pueda ser utilizado por varios conjuntos de datos, sin necesidad de volver a realizarlo.
- Para centralizar una sola fuente de datos, permitiendo que los diferentes usuarios se conecten a los mismos flujos y concentren la misma información, así como poder asignar definiciones estándar del Negocio, lo que le permite crear Tablas ordenadas, que pueden incluso funcionar con otros servicios y productos en Power Platform.
- Si desea trabajar con grandes volúmenes de datos.
¿Cuáles son sus principales beneficios?
- Servicio de procesamiento de datos completamente administrado
- Aprovisionamiento y administración automáticos de los recursos de procesamiento
- Ajuste de escala automático horizontal de los recursos de trabajador para maximizar el uso de los recursos
- Innovación en OSS impulsada por la comunidad con el SDK de Apache Beam
- Procesamiento confiable y coherente del tipo “exactamente una vez”
¿Qué nos permite hacer Data Flow?
- Conectar a orígenes de datos de Apache Spark.
- Crear aplicaciones Apache Spark reutilizables.
- Iniciar los trabajos de Apache Spark en segundos.
- Crear aplicaciones Apache Spark mediante SQL, Python, Java, Scala o spark-submit.
- Gestionar todas las aplicaciones Apache Spark desde una sola plataforma.
- Procesar los datos en la nube o en la ubicación local en su centro de datos.
- Crear bloques de creación de big data que pueda ensamblar fácilmente en aplicaciones de big data avanzadas.
¿Qué usos prácticos podemos darle al Data Flow?
¿Utilizas streaming?
Gracias a las analíticas de streaming de Google, los datos están más organizados y son más útiles. Además, puedes acceder a ellos desde el instante en que se generan. Nuestra solución de streaming se basa en Dataflow, en Pub/Sub y en BigQuery. Aprovisiona los recursos que hacen falta para ingerir, procesar y analizar volúmenes variables de datos en tiempo real para obtener información empresarial útil al instante. Además de reducir la complejidad, este aprovisionamiento abstracto facilita que tanto analistas como ingenieros de datos hagan analíticas en tiempo real.
¿Inteligencia artificial en tiempo real?
Dataflow envía eventos de streaming a las soluciones AI Platform y TensorFlow Extended (TFX) de Google Cloud para habilitar las analíticas predictivas, la detección de fraudes, la personalización en tiempo real y otros usos de analíticas avanzadas.
TFX usa Dataflow y Apache Beam como motor de procesamiento distribuido de datos en diversos aspectos del ciclo de vida del aprendizaje automático, y todos ellos son compatibles con la integración y la entrega continuas (CI/CD) para aprendizaje automático mediante flujos de procesamiento de Kubeflow.
¿Quieres procesar datos de sensores y registros?
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¿Integración con Notebooks?
Crea flujos de procesamiento desde cero de forma iterativa con Vertex AI Notebooks y despliégalos con el ejecutor de Data flow. Para crear flujos de procesamiento de Apache Beam paso a paso, inspecciona los gráficos de los flujos en un flujo de trabajo de lectura, evaluación, impresión y bucle (REPL).
Con Notebooks, que está disponible en Vertex AI de Google, podrás escribir flujos de procesamiento en un entorno intuitivo gracias a los frameworks de ciencia de datos y de aprendizaje automático de última generación.
¿Datos en tiempo real?
Sincroniza o replica datos de forma fiable y con una latencia mínima en varias fuentes de datos heterogéneas para mejorar las analíticas en tiempo real. Las plantillas de Dataflow ampliables se integran con Datastream para replicar datos procedentes de Cloud Storage en BigQuery, PostgreSQL o Cloud Spanner. El conector de Debezium de Apache Beam es una opción de código abierto para ingerir los cambios de datos desde MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Db2.
Si requieres asesoría profesional, no dudes en contactarnos.
