¿Qué es la optimización de datos?
¿Qué es la optimización de datos?
La optimización de datos es el proceso de mejorar la calidad de los datos para maximizar su utilidad para el propósito previsto. Las organizaciones modernas recopilan datos de miles de fuentes para la IA, el análisis y la toma de decisiones basada en datos. La optimización de datos implica ordenar y limpiar los datos para eliminar redundancias, incoherencias y otros errores. Garantiza que la información sea relevante, significativa y completa para un análisis de alta calidad.
¿Cuáles son los beneficios de la optimización de datos?
La optimización de los datos es importante para la precisión de los análisis, la eficiencia de los recursos y la reducción de costos.
Uso eficiente de los recursos
Trabajar con datos requiere recursos de almacenamiento, procesamiento y memoria. Cuando se aplican técnicas de optimización de datos, los datos subyacentes requieren menos espacio de almacenamiento y menos recursos para el procesamiento de datos. Los costos se reducen de manera efectiva para aumentar la eficiencia.
Capacidades de análisis avanzado
El análisis avanzado, que incluye el machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA), requiere conocimientos de datos más allá de la inteligencia empresarial (BI) tradicional. Los datos de alta calidad, altamente accesibles y organizados que se producen al optimizar los datos permiten implementar tecnologías de análisis de datos más avanzadas.
Maximiza la utilización de datos
La optimización de datos maximiza la utilización al mejorar la accesibilidad, la usabilidad y la eficiencia de los datos dentro de los datos. La eliminación de las redundancias, las inconsistencias y los errores contribuye a mejorar la utilización de los datos y amplía los casos de uso internos y externos de los datos.
Soporta una escalabilidad rentable
La escalabilidad rentable de los datos implica aumentar el volumen de datos sin afectar significativamente a los recursos necesarios para dar cabida a ese mayor volumen de datos. Al implementar la optimización de datos, no solo se minimizan los costos de almacenamiento y procesamiento, sino que también se minimizan los recursos de almacenamiento y procesamiento a medida que aumenta el volumen de big data. Las tecnologías basadas en la nube, como la computación bajo demanda y las instancias del tamaño adecuado, pueden minimizar aún más los costos del procesamiento de big data.
¿Cuáles son las técnicas clave de la optimización de datos?
La optimización de datos se refiere a muchas estrategias de optimización diferentes, cada una de las cuales se puede combinar para lograr una mayor eficiencia.
Optimización del almacenamiento
La optimización del almacenamiento es una técnica crucial para la optimización de los datos, ya que puede afectar significativamente a la eficiencia, el costo y el rendimiento. Las técnicas utilizadas para optimizar el almacenamiento de datos incluyen la indexación, el almacenamiento en bloques y el almacenamiento por niveles.
Indexación
La indexación utiliza metadatos para permitir una recuperación de datos más rápida, lo que reduce los tiempos de consulta de datos.
Almacenamiento en bloques
El almacenamiento en bloques divide los datos sin procesar en bloques de igual tamaño, que se pueden almacenar en varios medios para obtener la máxima eficiencia de recuperación.
Almacenamiento por niveles
El almacenamiento por niveles distribuye los datos entre varios tipos de almacenamiento en función de reglas y procesos específicos para optimizar la eficiencia del big data. Por ejemplo, los datos a los que se accede con frecuencia se pueden almacenar en unidades de estado sólido (SSD) de alto rendimiento, mientras que los datos que se utilizan con menos frecuencia se pueden almacenar en un almacenamiento más lento y menos costoso, como los discos duros (HDD).
Optimización de la calidad
La optimización de la calidad implica verificar la coherencia de los datos, identificar errores y garantizar que estén actualizados. Hay numerosas herramientas sofisticadas de calidad de datos disponibles para ayudar en el proceso de optimización. Las técnicas para optimizar la calidad de los datos incluyen la estandarización, la deduplicación y la validación.
Maximizar la calidad de los datos implica:
- Consolidar datos de varias fuentes y formatos en un formulario estandarizado, utilizando la transformación de datos.
- Garantizar que no haya duplicados en el conjunto de datos.
- Garantizar que los datos estén completos y en el formato correcto, ya sea eliminando los datos incompletos o rellenándolos para que estén completos.
Por ejemplo, un número de teléfono debe tener 10 dígitos y ningún otro carácter.
Optimización del procesamiento
Las técnicas de optimización del procesamiento incluyen el procesamiento paralelo, los algoritmos de optimización de la eficiencia y las estrategias de almacenamiento en caché.
El procesamiento paralelo distribuye las tareas de procesamiento de datos entre varias CPU, lo que reduce drásticamente el tiempo de procesamiento. En lugar de utilizar algoritmos multipropósito, se pueden emplear algoritmos adaptados a tareas de datos específicas para reducir la carga de la CPU y acelerar el procesamiento de datos.
La técnica de almacenamiento en caché almacena los datos de uso frecuente en la memoria más rápida disponible para minimizar los tiempos de recuperación.
Optimización de consultas
La optimización de consultas aprovecha varias técnicas de bases de datos para mejorar la velocidad, la eficiencia y la utilización de los recursos durante la recuperación de datos. Las técnicas de optimización de consultas incluyen las siguientes, según el tipo de base de datos:
- La indexación utiliza metadatos para permitir una recuperación más rápida
- El filtrado selectivo recupera solo las filas necesarias de la base de datos
- La proyección de columnas obtiene solo las columnas necesarias de la base de datos
- El almacenamiento en caché de consultas almacena las consultas de uso frecuente en una memoria rápida
- Las consultas paralelas distribuyen las tareas de consulta entre varias CPU
- El particionamiento divide las tablas de bases de datos grandes en tablas más pequeñas y específicas de la consulta
Optimización de la gobernanza
La optimización de la gobernanza de datos garantiza que los datos cumplan con todos los requisitos normativos y de seguridad de manera eficiente. Este tipo de optimización de datos comienza con el establecimiento de políticas, procesos y marcos escalables y seguros para el cumplimiento.
La optimización de la gobernanza de datos puede incluir las siguientes herramientas y técnicas:
- Herramientas de cumplimiento automatizadas para garantizar el cumplimiento de las normativas
- Automatización de la administración del ciclo de vida de los datos para automatizar la creación, la retención, el archivado y la eliminación de datos
- Marcos de calidad de datos para realizar comprobaciones automáticas de la calidad de los datos
- Control de acceso basado en roles (RBAC) para limitar el acceso a los usuarios autorizados
- Plataformas de gobernanza centralizadas para políticas y procesos de administración de datos
- Programas de capacitación y concienciación para educar a las partes interesadas sobre las políticas y las mejores prácticas
¿Cómo pueden las organizaciones implementar la optimización de datos?
El proceso de optimización de datos requiere una planificación estratégica, el cumplimiento de las políticas internas y un refinamiento continuo.
Antes de implementar técnicas de optimización de datos, las organizaciones deben evaluar sus datos, procesos y tecnologías actuales. A partir de aquí, usted determina nuevos objetivos e indicadores clave de rendimiento (KPI) para identificar qué técnicas de optimización de datos son apropiadas y cómo demostrar resultados mensurables.
Establecer la gobernanza de datos
El desarrollo de un marco de gobernanza de datos es el primer paso para la optimización de datos. La gobernanza de datos abarca los procesos y las políticas que garantizan que estos estén en las condiciones adecuadas para respaldar las iniciativas y operaciones empresariales. La gobernanza de datos determina los roles, las responsabilidades y los estándares para el uso de los datos.
Al optimizar los datos con un marco de gobernanza de datos, las organizaciones pueden beneficiarse de una mayor usabilidad, escalabilidad, mitigación de riesgos, alineación de las partes interesadas y cumplimiento.
Implementar un enfoque de datos como producto
Un enfoque de datos como producto (DaaP) trata los datos internos con las mismas técnicas de administración que un producto empresarial. El DaaP incluye un propietario del producto claro, responsabilidades definidas, proveedores de datos aprobados, estándares establecidos, patrones de diseño establecidos, documentación completa, conjuntos de datos y registros digitales bien definidos y estructuras de gobierno sólidas durante todo el ciclo de vida de los datos.
Este enfoque sistemático de administración de datos ofrece optimización de datos a través de un DaaP de alta calidad y de fácil acceso para usuarios internos y externos.
Configurar la catalogación de datos
Un catálogo de datos hace un inventario de todos los datos que una organización recopila y procesa y los almacena en un solo lugar: el catálogo de datos. La configuración de un catálogo de datos puede ayudar a la optimización de los datos al hacer que los datos sean más accesibles y fáciles de descubrir.
La configuración de la catalogación de datos reduce la redundancia de datos, facilita la colaboración, mejora la escalabilidad y permite la automatización. Cuando se apliquen los estándares de metadatos, el catálogo de datos también mejorará la calidad de los datos.
Integrar sus datos
Uno de los principios clave de la optimización de datos es la accesibilidad. La forma más rápida, fácil y rentable de hacer que cualquier dato sea accesible es trasladarlo a una ubicación centralizada en la nube. La migración a un almacén de lagos de datos basado en la nube combina la flexibilidad de un lago de datos con las capacidades de análisis de datos de un almacén de datos.
Los beneficios de los lagos de datos incluyen el acceso unificado a los datos, la escalabilidad, la colaboración mejorada, la interoperabilidad y el uso eficiente de los recursos.
Configurar la automatización
Para ayudar a implementar las técnicas de optimización de datos, casi todos los aspectos del proceso de optimización se pueden automatizar con la herramienta de optimización de datos adecuada. La selección de la herramienta de optimización de datos adecuada depende de su caso de uso específico y de la técnica de optimización que necesite.
Hay herramientas de automatización disponibles para la optimización de datos a través de la integración y la ETL, la calidad y la limpieza de los datos, la gobernanza y la catalogación, el almacenamiento y la compresión, el procesamiento de datos, la automatización y orquestación del flujo de trabajo y la optimización de bases de datos y consultas.
Garantizar la escalabilidad
El uso de recursos escalables garantiza que las organizaciones obtengan los beneficios de eficiencia de recursos de muchas técnicas de optimización de datos. El almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos basados en la nube pueden ayudar a reforzar la escalabilidad en la optimización de los datos, con instancias del tamaño adecuado y procesamiento bajo demanda.
¿Cómo puede AWS respaldar sus esfuerzos de optimización de datos?
Los análisis en AWS ofrecen un conjunto completo de capacidades para cada requisito de optimización de datos. Desde la optimización del procesamiento de datos y el análisis de datos de SQL hasta la transmisión, la búsqueda y la inteligencia empresarial, AWS ofrece una relación precio-rendimiento y escalabilidad incomparables con gobernanza integrada. Elija servicios diseñados específicamente y optimizados para cargas de trabajo específicas u optimice y administre sus flujos de trabajo de datos e IA con Amazon SageMaker.
Por ejemplo, puede utilizar:
- Amazon Athena, Amazon EMR y AWS Glue para analizar, preparar e integrar datos para el análisis y la IA.
- Amazon Data Firehose y Amazon Kinesis para crear, escalar y operar canalizaciones de datos de streaming en tiempo real sin la carga de la administración de la infraestructura de almacenamiento de datos.
- Amazon DataZone y el catálogo de Amazon SageMaker para catalogar, descubrir, compartir y gobernar los datos almacenados en orígenes de AWS, locales y de terceros.
- Amazon Redshift y el lago de datos de Amazon S3para acceder, analizar y optimizar sus datos en almacenes de datos, almacenes de datos y lagos de datos.
Para comenzar a utilizar la optimización de datos en AWS, cree una cuenta gratuita hoy mismo.