Por: José Gregorio Argomedo, Advisory Technology Partner at RSM Chile

Creando pipelines de datos para data science de forma confiable

Big data es una de las palabras de moda más importantes en los negocios de hoy. Casi todas las empresas están buscando formas de aprovechar las enormes cantidades de datos que ahora están disponibles. Pero tener acceso a todos estos datos no es suficiente. También necesita una forma de procesarlo de manera rápida y eficiente para que pueda obtener resultados. Ahí es donde entran los pipelines para data science.

Un pipeline para data science es un sistema que ayuda a administrar y procesar grandes volúmenes de datos. Está diseñado para ser robusto, de modo que pueda manejar diferentes tipos de datos, así como errores que puedan ocurrir en el camino. Y debe ser eficiente para que pueda acelerar las tareas de procesamiento de datos y reducir el tiempo que lleva obtener resultados.

¿Qué es el Big Data y por qué es importante?

Big data es un término que se usa para describir las cantidades masivas de datos que ahora están disponibles. Incluye todos los datos que son demasiado grandes o complejos para ser procesados por métodos tradicionales.

¿Por qué es importante el Big Data? Porque brinda a las empresas la oportunidad de obtener una ventaja competitiva. Con tantos datos disponibles, las empresas pueden encontrar nuevas formas de mejorar sus productos y servicios, y pueden orientar su publicidad de manera más eficaz por ejemplo.

¿Cuáles son los diferentes tipos de pipelines para data science?

A nivel general podemos encontrar tres tipos de pipelines para data science: streaming, batch, and interactive.

• Streaming pipelines procesa los datos a medida que se reciben. Estopermite obtener resultados rápidamente, pero también suele ser más difícil de manejar.
• Batch pipelines procesa los datos en lotes. Este es un enfoque más tradicional y le permite aprovechar el procesamiento paralelo para acelerar el procesamiento de los datos.
• Interactive pipelines este permite interactuar con los datos a medida que se procesan. Esto puede ser útil para fines de depuración.

¿Cómo funcionan los pipelines para data science?

Los pipelines para data science, integran una serie de pasos para procesar los datos. Estos se pueden dividir en tres categorías: preprocesamiento, modelamiento y posprocesamiento.

• El preprocesamiento incluye todos los pasos que se toman antes de que los datos se analicen realmente. Esto incliye limpiar y transformar los datos, eliminar valores atípicos y la normalización de estos.
• El modelamiento es donde se lleva a cabo el análisis real. Esto incluye determinar el tipo de análisis, el algoritmo correcto y la parametrización de este.
• El posprocesamiento es el paso final del pipeline. Esto incluye resumir los resultados, exportarlos a una base de datos u otro sistema de almacenamiento y crear informes.

¿Cuales son los beneficios de utilizar pipelines para data science?

Hay muchos beneficios en utilizar pipelines para data science, que incluyen:

• Pueden ayudar a automatizar procesos para que se puedan ejecutar con poca o ninguna intervención humana.
• Pueden mejorar la calidad de los resultados de los análisis asegurando que los datos esten limpios y se transformen correctamente.
• Crear una tubería de ciencia de datos para sus propias necesidades comerciales puede ser una tarea desalentadora. Pero siguiendo los pasos descritos anteriormente, puede hacerlo más fácil.

En primer lugar, se debe identificar los pasos necesarios para procesar sus datos. Esto podría incluir pasos de preprocesamiento, modelamiento y posprocesamiento.

A continuación, debe seleccionar las herramientas y el software adecuados para el trabajo. Esto podría incluir lenguajes de programación como R o Python, así como software como Docker, Snowflace, Hadoop o Spark.

Finalmente, deben configurar las herramientas y el software para trabajar juntos en en pipeline. Esto puede ser un poco complicado, pero hay muchos recursos disponibles en línea que ayudan a iniciar este proceso..

Al seguir estos pasos, pueden crear pipelines para data science que se adapte específicamente a las necesidades comerciales de la organización.

En conclusión

Los pipelines para data science están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Mediante el uso de diferentes tipos de datos, así como técnicas de manejo de errores, los data scientist pueden reducir el tiempo que se tarda en obtener resultados de su pipelines de datos. Además, se crean pipelines robustos que pueden ayudar a administrar diferentes tipos de datos de manera efectiva y reducir las posibilidades de que se produzcan errores en el camino.