Una descripción general completa de las herramientas de canalización de ingeniería de datos

El papel “Una encuesta sobre herramientas de canalización para ingeniería de datos”examina a fondo varias herramientas y marcos de canalización utilizados en la ingeniería de datos. Analicemos las diferentes categorías, funcionalidades y aplicaciones de estas herramientas en tareas de ingeniería de datos.

Introducción a la ingeniería de datos

• Desafíos de la ingeniería de datos: La ingeniería de datos implica obtener, organizar, comprender, extraer y formatear datos para su análisis, una tarea tediosa y que requiere mucho tiempo. Los científicos de datos suelen dedicar hasta el 80% de su tiempo a la ingeniería de datos en proyectos de ciencia de datos.
• Objetivo de la Ingeniería de Datos: El objetivo principal es transformar datos sin procesar en datos estructurados adecuados para tareas posteriores como el aprendizaje automático. Esto implica una serie de operaciones semiautomáticas o automatizadas implementadas a través de marcos de canalización de ingeniería de datos.

Categorías de herramientas para tuberías

Las herramientas de canalización para ingeniería de datos se clasifican ampliamente según su diseño y funcionalidad:

1. Tuberías de extracción de transformación de carga (ETL)/Extracción de carga de transformación (ELT):
   1. Canalizaciones ETL: diseñadas para la integración de datos, estas canalizaciones extraen datos de las fuentes, los transforman al formato requerido y los cargan en el destino.
   2. Canalizaciones ELT: normalmente utilizadas para big data, estas canalizaciones extraen datos, los cargan en almacenes o lagos de datos y luego los transforman.
2. Canalizaciones de integración, ingesta y transformación de datos:
   1. Estos canales manejan la organización de datos de múltiples fuentes, asegurando que se integren y transformen adecuadamente para su uso.
3. Orquestación de canalizaciones y gestión de flujos de trabajo:
   1. Estos canales gestionan el flujo de trabajo y la coordinación de los procesos de datos, garantizando que los datos se muevan sin problemas a través del canal.
4. Canalizaciones de aprendizaje automático:
   1. Estos canales, diseñados específicamente para tareas de aprendizaje automático, manejan la preparación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.

Examen detallado de herramientas

Chispa Apache:

Una plataforma de código abierto que admite varios lenguajes (Python, Java, SQL, Scala y R). Es adecuado para el procesamiento de datos distribuidos y escalables a gran escala, proporcionando capacidades rápidas de consulta y análisis de big data.

• Fortalezas: Ofrece procesamiento paralelo, flexibilidad y capacidades integradas para diversas tareas de datos, incluido el procesamiento de gráficos.
• Debilidades: Los gráficos de procesamiento prolongado pueden generar problemas de confiabilidad y afectar negativamente el rendimiento.

Pegamento AWS:

Un servicio ETL sin servidor que simplifica el monitoreo y la gestión de canales de datos. Admite varios idiomas y se integra bien con otras herramientas de análisis y aprendizaje automático de AWS.

• Fortalezas: Proporciona funciones visuales y sin código, lo que lo hace fácil de usar para tareas de ingeniería de datos.
• Debilidades: La personalización y la integración con herramientas que no son de AWS están limitadas como herramienta de código cerrado.

Apache Kafka:

Una plataforma de código abierto que admite el procesamiento de datos en tiempo real con alta velocidad y baja latencia. Puede ingerir, leer, escribir y procesar datos en entornos locales y de nube.

• Fortalezas: Tolerante a fallas, escalable y confiable para el procesamiento de datos en tiempo real.
• Debilidades: Curva de aprendizaje pronunciada y requisitos operativos y de configuración complejos.

Servicios de integración de Microsoft SQL Server (SSIS):

Una plataforma de código cerrado para crear flujos de trabajo de procesos de transformación, integración de datos y ETL. Admite múltiples fuentes y destinos de datos y puede ejecutarse localmente o integrarse con la nube.

• Puntos fuertes: Fácil de usar con una interfaz gráfica personalizable, fácil de usar y con registros de resolución de problemas integrados.
• Debilidades: La configuración inicial puede ser engorrosa.

Flujo de aire Apache:

Una herramienta de código abierto para la orquestación y gestión del flujo de trabajo, que admite el procesamiento paralelo y la integración con múltiples herramientas.

• Fortalezas: Extensible con ganchos y operadores para conectarse con sistemas externos, robusto para gestionar flujos de trabajo complejos.
• Debilidades: Curva de aprendizaje pronunciada, especialmente durante la configuración inicial.

TensorFlow extendido (TFX):

Una plataforma de canalización de aprendizaje automático de código abierto que admite flujos de trabajo de aprendizaje automático de un extremo a otro. Proporciona componentes para la ingesta, validación y extracción de características de datos.

• Fortalezas: Escalable, se integra bien con otras herramientas como Apache Airflow y Kubeflow, y proporciona capacidades integrales de validación de datos.
• Debilidades: Configurar TFX puede ser un desafío para los usuarios que no están familiarizados con el ecosistema de TensorFlow.

Conclusión

La selección de una herramienta de canalización de ingeniería de datos adecuada depende de muchos factores, incluidos los requisitos específicos de las tareas de ingeniería de datos, la naturaleza de los datos y la familiaridad del usuario con la herramienta. Cada herramienta tiene fortalezas y debilidades, lo que las hace adecuadas para diferentes escenarios. La combinación de múltiples herramientas de canalización podría proporcionar una solución más completa para desafíos complejos de ingeniería de datos.

Fuente: https://arxiv.org/pdf/2406.08335