La ingesta de datos es el proceso de copiar datos de un sistema de origen a un sistema de destino. El sistema de destino puede ser un almacén de datos, un lago de datos o cualquier otro tipo de base de datos. El sistema de origen puede ser una base de datos transaccional, una base de datos NoSQL, un archivo de texto o cualquier otro tipo de almacén de datos.
La ingesta de datos puede realizarse de forma manual o automática. Cuando se realiza manualmente, los datos suelen copiarse del sistema de origen al sistema de destino utilizando una herramienta como SQL Server Management Studio. Cuando se realiza automáticamente, los datos se suelen copiar desde el sistema de origen en el sistema de destino utilizando una herramienta como una herramienta ETL (extraer, transformar, cargar).
La ingesta de datos es una parte crítica de la gestión de datos, ya que garantiza que los datos se copien del sistema de origen al sistema de destino de forma coherente y precisa.
¿Qué es la API y la integración?
API significa interfaz de programación de aplicaciones. Una API es un conjunto de instrucciones de programación que permiten al software interactuar con otro software. En el contexto de las bases de datos, una API puede utilizarse para permitir que diferentes sistemas de gestión de bases de datos interactúen entre sí. Por ejemplo, una empresa puede tener una base de datos que almacena información sobre sus clientes. La empresa puede querer permitir a sus clientes acceder a su información a través de un portal de clientes. Para ello, la empresa tendría que crear una API que permitiera al portal de clientes acceder a la información de los clientes almacenada en la base de datos.
¿Qué es la ingesta de datos en ML?
La ingesta de datos en ML es el proceso de transferir los datos desde su fuente a un formato que pueda utilizarse para ML. Esto suele implicar la conversión de los datos a un formato tabular, su normalización y la creación de un conjunto de datos a partir de ellos.
¿Cuáles son los retos de la ingestión de datos?
Hay algunos desafíos principales cuando se trata de la ingestión de datos:
1. Garantizar la calidad de los datos: La calidad de los datos es fundamental para cualquier proceso de toma de decisiones basado en datos. Cuando se ingieren datos de múltiples fuentes, es importante asegurarse de que los datos son precisos y están libres de cualquier error o sesgo.
2. Gestionar el volumen de datos: El volumen de datos que se produce hoy en día es asombroso, y sigue creciendo a un ritmo exponencial. Esto supone un gran reto para los conductos de ingestión de datos, que deben ser capaces de manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
3. Tratar con la variedad de datos: Los datos vienen en muchas formas diferentes, desde bases de datos estructuradas hasta datos de medios sociales no estructurados. Esta variedad puede dificultar el diseño de un proceso de ingestión de datos eficaz.
4. Garantizar la seguridad de los datos: La seguridad de los datos es una preocupación importante para cualquier organización. Cuando se ingieren datos de fuentes externas, es importante asegurarse de que los datos están protegidos contra el acceso o la modificación no autorizados.
¿Es una API una aplicación?
API significa interfaz de programación de aplicaciones. Es un conjunto de reglas y protocolos que los programas de software pueden seguir para comunicarse entre sí. También es una forma de que los desarrolladores den acceso a su software a otros desarrolladores para que puedan ampliarlo y construir sobre él.
Por lo tanto, una API no es una aplicación, sino una herramienta que permite que las aplicaciones se comuniquen entre sí.
¿Qué es la API y la integración?
API significa "Application Programming Interface" (interfaz de programación de aplicaciones) y se refiere a los distintos medios que tiene una empresa para comunicarse con el software de otra empresa a nivel interno. Una integración es un medio de conectar dos o más piezas de software para que puedan compartir datos y funcionalidades.