Top 14 mejores herramientas de Data Engineering

Importancia de las herramientas de Data Engineering

Como bien sabemos, hoy en día, los datos son uno de los activos más valiosos para las empresas.

Y por ello, estas buscan maneras efectivas de tratarlos y poder utilizarlos en beneficio de sus resultados.

A todo esto se le denomina data engineering o ingeniería de datos. Y, como cualquier otra disciplina, pone a nuestra disposición herramientas realmente útiles para optimizar el proceso de gestión y análisis de datos.

De manera específica, podemos decir que estas herramientas permiten a los profesionales de datos realizar tareas como la recolección, transformación, almacenamiento y visualización de datos de manera eficiente y escalable.

Y con ello, las organizaciones pueden mejorar la calidad de sus datos, aumentar la eficiencia operativa y obtener información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.

En definitiva, la importancia de este tipo de soluciones se podría resumir en:

• Gestión eficiente de datos. Permiten gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, desde su adquisición y almacenamiento hasta su procesamiento y análisis.
• Automatización de procesos. Facilitan la automatización de procesos repetitivos, lo que ahorra tiempo y reduce errores en las operaciones de datos.
• Escalabilidad. Proporcionan soluciones escalables que pueden adaptarse fácilmente a cambios en los volúmenes de datos y en las necesidades del negocio.
• Integración de datos: Permiten integrar datos de diversas fuentes y formatos, lo que proporciona una vista unificada y completa de la información.
• Toma de decisiones informadas. Facilitan el análisis y la visualización de datos, lo que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más informadas y basadas en datos.

Dicho esto, veamos cuáles son las mejores herramientas de Data Engineering que están revolucionando la forma en que las organizaciones gestionan sus datos.

Fuente: https://www.datacamp.com/blog/top-data-engineer-tools

Contenedores y orquestación

En el mundo de la ingeniería de datos, la utilización de contenedores y herramientas de orquestación es fundamental para garantizar la portabilidad, escalabilidad y eficiencia de los procesos de datos.

A continuación, mencionamos dos de las herramientas más importantes en esta área:

Docker

• Qué es Docker: Docker es una plataforma de contenerización que permite a los desarrolladores empaquetar, distribuir y ejecutar aplicaciones de manera consistente en diferentes entornos.
• Para qué sirve: Docker proporciona un entorno aislado para ejecutar aplicaciones, lo que facilita la implementación de herramientas de ingeniería de datos sin preocuparse por las dependencias del sistema operativo subyacente.

Kubernetes

• Qué es Kubernetes: Kubernetes es una plataforma de código abierto diseñada para automatizar el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores.
• Para qué sirve: Kubernetes simplifica la gestión y escalabilidad de los contenedores, permitiendo a los equipos de ingeniería de datos desplegar y gestionar sus aplicaciones de manera eficiente en entornos de producción. Además, facilita la orquestación de múltiples contenedores para construir pipelines de datos complejos y distribuidos.

Infraestructura como código

La infraestructura como código (IaC) es una práctica que permite definir y gestionar la infraestructura de TI de manera programática, utilizando archivos de configuración en lugar de realizar configuraciones manuales.

Esto proporciona numerosos beneficios, como la automatización, la consistencia y la escalabilidad.

¿Qué herramientas de data engineering podemos destacar en este sentido?

Terraform

• Qué es Terraform: Terraform es una herramienta de código abierto creada por HashiCorp que permite definir y desplegar la infraestructura de manera declarativa, utilizando un lenguaje de configuración simple.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: Terraform simplifica el proceso de gestión de la infraestructura de datos, permitiendo a los equipos de ingeniería definir y desplegar recursos de manera eficiente y reproducible. Esto es especialmente útil en entornos en la nube, donde la infraestructura puede cambiar rápidamente y debe escalarse según las necesidades del negocio.

Pulumi

• Qué es Pulumi: Pulumi es una herramienta de infraestructura como código que permite a los desarrolladores crear, desplegar y gestionar la infraestructura utilizando lenguajes de programación populares como JavaScript, TypeScript, Python, Go y C#.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: Pulumi ofrece a los equipos de ingeniería la flexibilidad de utilizar lenguajes de programación familiares para definir su infraestructura, lo que facilita la creación y gestión de recursos de datos de manera eficiente. Además, es compatible con una amplia gama de proveedores de nube, lo que permite a los equipos desplegar sus aplicaciones en cualquier entorno cloud con facilidad.

Automatización y orquestación de workflows

La automatización y orquestación de workflows son elementos fundamentales en la ingeniería de datos, ya que permiten gestionar y ejecutar de manera eficiente las tareas relacionadas con el procesamiento y análisis de datos.

Si buscas herramientas destacadas en este ámbito, te recomendamos:

Prefect

• Qué es Prefect: Prefect es una herramienta de orquestación de workflows diseñada específicamente para automatizar y gestionar pipelines de datos complejos y procesos de ETL (extract, transform, load).
• Para qué sirve: Prefect ofrece una interfaz intuitiva y potente que permite a los equipos de ingeniería construir, programar y supervisar pipelines de datos de manera eficiente. Su modelo de ejecución híbrido combina las ventajas del procesamiento en la nube con el control y la seguridad del procesamiento local, lo que garantiza la fiabilidad y escalabilidad de los workflows de datos.

Luigi

• Qué es Luigi: Luigi es un paquete de Python de código abierto desarrollado por Spotify para construir pipelines de datos de larga duración.
• Para qué sirve: Luigi facilita la gestión de dependencias y la ejecución de tareas en pipelines de datos, lo que permite a los ingenieros construir workflows complejos y escalables. Su integración con herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark lo convierte en una opción popular para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Sistemas de almacenamiento de datos

En el contexto de la ingeniería de datos, la elección del sistema de almacenamiento adecuado es fundamental para garantizar la eficiencia y la escalabilidad en la gestión de grandes volúmenes de información.

Estos son dos de los sistemas de almacenamiento de datos más ampliamente utilizados en el campo:

Snowflake

• Qué es Snowflake: Snowflake es un almacén de datos en la nube que permite el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable. Se basa en una arquitectura única que separa el almacenamiento y el cálculo, lo que permite escalarlos de forma independiente según las necesidades del negocio.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: Snowflake ofrece una solución completa para el almacenamiento y análisis de datos en entornos de nube, permitiendo a los equipos de ingeniería gestionar y procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente. Su capacidad para escalar automáticamente y adaptarse a las demandas del negocio lo convierte en una opción popular para empresas de todos los tamaños.

PostgreSQL

• Qué es PostgreSQL: PostgreSQL es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto que ofrece un conjunto completo de características para el almacenamiento, gestión y análisis de datos estructurados. Es conocido por su potencia, escalabilidad y capacidad para manejar cargas de trabajo exigentes.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: PostgreSQL proporciona una solución sólida y flexible para el almacenamiento de datos estructurados, lo que lo convierte en una opción popular para una amplia gama de aplicaciones de ingeniería de datos. Su capacidad para manejar grandes volúmenes de información y ejecutar consultas complejas lo hace especialmente adecuado para entornos empresariales donde se requiere un alto rendimiento y fiabilidad.

Plataformas de procesamiento de datos

Si seguimos analizando herramientas del ámbito de la ingeniería de datos, debemos destacar las plataformas de procesamiento de datos.

Estas desempeñan un papel fundamental en el análisis y procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información.

En concreto, sobresalen dos:

Apache Spark

• Qué es Apache Spark: Apache Spark es un potente framework de computación distribuida diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Ofrece un conjunto de APIs que permiten realizar operaciones de procesamiento y análisis de datos en memoria de manera eficiente.
• Para qué sirve: Apache Spark es ampliamente utilizado en la ingeniería de datos debido a su capacidad para procesar grandes volúmenes de información de manera rápida y eficiente. Su arquitectura distribuida y su compatibilidad con una variedad de lenguajes de programación lo convierten en una opción popular para construir pipelines de datos escalables y eficientes.

Apache Hadoop

• Qué es Apache Hadoop: Apache Hadoop es un framework de código abierto diseñado para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Está compuesto por el sistema de archivos distribuido Hadoop Distributed File System (HDFS) y el modelo de programación MapReduce.
• Para qué sirve: Apache Hadoop es ampliamente utilizado en la ingeniería de datos para el procesamiento y análisis de datos a gran escala. Su capacidad para almacenar y procesar grandes volúmenes de información de manera distribuida lo convierte en una opción popular para construir pipelines de datos potentes y escalables.

Visualización de datos

La visualización de datos desempeña un papel crucial en la ingeniería de datos.

Gracias a ella, los usuarios pueden comprender y analizar de manera efectiva la información.

Pero ¿qué herramientas suelen usarse?

Metabase

• Qué es Metabase: Metabase es una herramienta de inteligencia empresarial y análisis que permite a los usuarios crear y compartir visualizaciones de datos de manera intuitiva. Es conocida por su facilidad de uso y su capacidad para conectar con una variedad de fuentes de datos.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: Metabase facilita la creación de visualizaciones de datos interactivas y personalizables, lo que permite a los equipos de ingeniería comunicar de manera efectiva los insights obtenidos a partir de los datos. Su capacidad para conectarse con diferentes fuentes de datos lo convierte en una opción popular para integrarse en pipelines de datos y proporcionar análisis en tiempo real.

Tableau

• Qué es Tableau: Tableau es una plataforma de visualización de datos líder en el mercado que permite a los usuarios crear dashboards y visualizaciones interactivas a partir de una variedad de fuentes de datos. Es conocida por su potente funcionalidad y su capacidad para generar insights a partir de datos complejos.
• Por qué es importante para la ingeniería de datos: Tableau ofrece una amplia gama de herramientas y funcionalidades para la visualización de datos, lo que permite a los equipos de ingeniería crear dashboards personalizados y visualizaciones interactivas para comunicar de manera efectiva los insights obtenidos a partir de los datos. Su capacidad para conectarse con una variedad de fuentes de datos lo convierte en una opción popular para integrarse en pipelines de datos y proporcionar análisis en tiempo real.

Gestión de metadatos

La gestión de metadatos es igualmente fundamental en la ingeniería de datos para garantizar la integridad, calidad y trazabilidad de la información.

De nuevo, encontramos herramientas útiles y potentes que cubren esta necesidad. Las más populares son:

Apache Atlas

• Qué es Apache Atlas: Apache Atlas es un framework de gestión de metadatos diseñado para proporcionar una vista unificada y centralizada de los metadatos en todo el ecosistema de datos de una organización. Permite etiquetar, buscar y gestionar metadatos de manera eficiente.
• Para qué sirve: Apache Atlas facilita la gestión y el gobierno de los metadatos en entornos de datos distribuidos, lo que permite a los equipos de ingeniería mantener la integridad y la calidad de la información. Su capacidad para proporcionar una vista unificada de los metadatos permite a las organizaciones garantizar la trazabilidad y la conformidad con los requisitos regulatorios.

Collibra

Qué es Collibra: Collibra es una plataforma de gestión de datos empresariales que proporciona herramientas para la gestión de metadatos, la catalogación de datos y la gobernanza de datos. Permite a las organizaciones gestionar y compartir metadatos de manera colaborativa.
Para qué sirve: Collibra facilita la colaboración y la gestión de metadatos en entornos empresariales, lo que permite a los equipos de ingeniería mantener la integridad y la calidad de la información en toda la organización. Su capacidad para proporcionar un catálogo de datos centralizado y gestionar la gobernanza de datos lo convierte en una herramienta valiosa para garantizar la conformidad y la trazabilidad de los datos.

Conclusiones

En la actualidad, la ingeniería de datos desempeña un papel fundamental en el éxito de las organizaciones al proporcionar las herramientas y tecnologías necesarias para gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente y escalable.

Desde la contenerización y orquestación de workflows hasta la gestión de metadatos y la visualización de datos, las herramientas que hemos descrito aquí ofrecen soluciones integrales para abordar los desafíos que enfrentan los equipos de ingeniería de datos en su día a día.

La elección de unas u otras dependerá de los requisitos específicos del proyecto, las necesidades del negocio y el contexto operativo de la organización.

Por otro lado, como hemos comentado, al invertir en las herramientas adecuadas y aprovechar al máximo su potencial, las organizaciones pueden mejorar su capacidad para gestionar y aprovechar el valor de sus datos.

Esto se traduce en tomas de decisiones informadas y la posibilidad de mantenerse fuertes en un entorno empresarial cada vez más digitalizado y competitivo.