En el mundo de la tecnología, el cambio es la única constante. Esto es aún más cierto en la industria de la ingeniería de datos, que evoluciona a un ritmo tan rápido que puede ser difícil seguirle el paso. Como empresa de ingeniería de datos, nuestros equipos se enorgullecen de estar al día con las últimas tendencias del sector y usar sus conocimientos para hacer pronósticos sobre hacia dónde se dirige la ingeniería de datos. Si bien no somos adivinos, a lo largo de los años hemos desarrollado una comprensión bastante sólida de la ingeniería de datos y de cómo continúa avanzando y transformándose.

En este blog, exploraremos algunas de las últimas tendencias y avances en ingeniería de datos, como el procesamiento de datos en tiempo real y la creciente adopción de soluciones basadas en la nube.

1. Procesamiento de Datos en Tiempo Real

Una de las tendencias más significativas en la ingeniería de datos es el cambio hacia el procesamiento de datos en tiempo real. Los métodos tradicionales de procesamiento por lotes, aunque todavía relevantes, no pueden satisfacer las demandas de las empresas impulsadas por datos de hoy en día. Las compañías necesitan información al instante — o, mejor aún, la necesitaban ayer.

El procesamiento de datos en tiempo real, también conocido como procesamiento de flujos, permite a las organizaciones analizar y actuar sobre los datos tan pronto como estos llegan. Esta capacidad tiene diversas aplicaciones, desde la detección de fraudes en la banca hasta recomendaciones en tiempo real en el comercio electrónico, e incluso actualizaciones en vivo del tráfico en los sistemas de navegación. Herramientas como Apache Kafka, Apache Flink y Spark Streaming están impulsando la revolución de los datos en tiempo real.

2. Soluciones Basadas en la Nube y Optimización de Costos

La tecnología en la nube ha sido un cambio de juego para la ingeniería de datos. Las plataformas de datos basadas en la nube ofrecen soluciones escalables, flexibles y rentables para el almacenamiento y procesamiento de datos. Eliminan la necesidad de que las organizaciones configuren y mantengan su propia infraestructura física, ahorrando tiempo y recursos.

Proveedores de la nube como Microsoft Azure ofrecen una suite completa de servicios para cubrir las diferentes necesidades de la ingeniería de datos, desde el almacenamiento hasta el procesamiento de datos con Azure Databricks. La tendencia hacia soluciones en la nube sigue en crecimiento, impulsada por su escalabilidad, rentabilidad y la creciente sofisticación de los servicios en la nube.

Otro componente emergente dentro de la computación en la nube es la optimización de costos. Los equipos de ingeniería de datos se han enfocado en generar conocimientos rápidos y recolectar cada vez más datos, pero todo esto tiene un costo. Las empresas comenzarán a analizar detenidamente si todos esos servicios de datos son realmente necesarios, a medida que los costos sigan aumentando. La optimización del uso y de los costos en la nube es beneficiosa para todos, ya que fomentará que los equipos de ingeniería de datos implementen flujos de trabajo más eficientes y eliminen consultas innecesarias.

3. Adopción de DataOps

DataOps, una metodología que aplica los principios de DevOps a la analítica de datos, es otra tendencia creciente en la ingeniería de datos. DataOps se centra en mejorar la velocidad, calidad y confiabilidad de la analítica de datos mediante la optimización de la canalización de datos a través de la automatización, pruebas y monitoreo.

Implementar DataOps puede ayudar a las organizaciones a ser más ágiles, permitiéndoles ofrecer análisis de datos de alta calidad y confiabilidad a un ritmo más rápido. Herramientas como Apache Airflow y Kubeflow están facilitando la adopción de prácticas de DataOps.

4. Emergencia del Data Fabric

El concepto de Data Fabric es una tendencia emergente que busca abordar los desafíos de los silos de datos y la integración de datos. Es un marco de gestión de datos unificado que proporciona acceso e interacción fluida entre diferentes fuentes de datos, independientemente de su ubicación o formato.

Al crear una capa de datos unificada, Data Fabric facilita la integración de datos, mejora la gobernanza de los mismos y permite obtener conocimientos más rápidamente. Los proveedores de tecnología líderes ya están ofreciendo soluciones de Data Fabric para ayudar a las empresas a gestionar sus cada vez más complejos entornos de datos.

5. Auge de la IA y el Aprendizaje Automático

La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) siguen empujando los límites de lo que es posible en la ingeniería de datos. La IA/ML puede automatizar muchas tareas de ingeniería de datos, como la limpieza, integración e incluso el modelado de datos. Herramientas como el Automated ML de Microsoft y el Framework de Fine Tuning de ChatGPT de Azure de Mataven están facilitando que los procesos aprovechen el poder de la IA/ML.

El campo de la ingeniería de datos está experimentando una rápida evolución, impulsada por la creciente demanda de conocimientos en tiempo real, la adopción de tecnologías en la nube, la aplicación de DataOps, la emergencia del Data Fabric y la integración de la IA/ML. Estas tendencias están transformando la forma en que las organizaciones gestionan y utilizan sus datos, permitiéndoles obtener información más rápida y precisa, y tomar decisiones mejor fundamentadas. Para los profesionales de datos, mantenerse al tanto de estas tendencias es crucial para seguir siendo relevantes y aportar valor en este panorama en constante cambio.