Integre datos web completos y en tiempo real directamente en sus flujos de trabajo ETL/ELT. Impulse sus análisis, modelos de aprendizaje automático e inteligencia de negocios con una fuente de datos escalable y confiable.
Aproveche nuestra API de Búsqueda Web para construir y mejorar pipelines de datos para una variedad de funciones empresariales críticas, desde BI hasta análisis en tiempo real.
El caso de uso más común es la creación de una única fuente de verdad para la elaboración de informes. Un pipeline de datos automatizado realiza procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) o ELT para una integración de datos sin fisuras. Mueve datos de fuentes dispares (como CRM, ERP y registros) a un almacén de datos central (por ejemplo, Snowflake, BigQuery) o lago de datos, lo que permite a los analistas construir paneles de control confiables y obtener información procesable.
Los pipelines de datos confiables son la base de las aplicaciones MLOps e IA. Manejan la preparación, limpieza e ingeniería de características de datos críticos a escala. Esta orquestación de datos automatiza el flujo de datos transformados de alta calidad para entrenar, validar e implementar modelos de ML, asegurando predicciones consistentes y precisas en entornos de producción.
Los pipelines modernos sobresalen en la ingesta de datos de alta velocidad de fuentes como sensores IoT, flujos de clics y transacciones financieras. Utilizando tecnologías de datos de streaming como Apache Kafka y motores de procesamiento como Apache Spark, permiten el análisis en tiempo real. Esto es crucial para casos de uso inmediatos como la detección de fraudes, la gestión de inventario en vivo y las experiencias de usuario personalizadas.
Cuando las empresas migran a una plataforma de datos en la nube o adoptan una pila de datos moderna, los pipelines de datos son esenciales. Proporcionan un mecanismo escalable y confiable para la migración de datos de sistemas heredados locales a la nube. Este proceso soporta la consolidación de datos, mejora la gobernanza de datos y asegura la integridad de los datos durante la transición.
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