Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Pipeline de Datos Escalable
Arquitectura de flujo de datos diseñada para gestionar automáticamente el aumento del volumen de datos y la carga de trabajo mediante recursos elásticos y procesamiento distribuido.
Captura de Datos Cambiados (CDC)
Técnica de identificación y captura selectiva de modificaciones de datos en los sistemas de origen para minimizar el ancho de banda y optimizar la sincronización en tiempo real.
Orquestación de Datos
Coordinación automatizada de flujos de trabajo complejos de integración de datos que incluye la gestión de dependencias, ejecuciones paralelas, monitoreo y recuperación ante errores.
Capa de Virtualización de Datos
Capa de abstracción que permite acceder y combinar datos heterogéneos en tiempo real sin duplicación física, creando una vista unificada virtualizada de las fuentes distribuidas.
Carga Incremental
Estrategia de carga optimizada que procesa únicamente los datos nuevos o modificados desde la última ejecución, reduciendo considerablemente los tiempos de procesamiento y el impacto en los sistemas de origen.
Marco de Calidad de Datos
Conjunto estructurado de reglas, métricas y procesos que permiten validar, limpiar y monitorear la calidad de los datos a lo largo del pipeline de integración.
Formato de Almacenamiento Columnar
Formato de almacenamiento orientado a columnas optimizado para consultas analíticas sobre grandes volúmenes, permitiendo una compresión eficiente y lecturas selectivas de solo las columnas requeridas.
Estrategia de Particionamiento
Técnica de división lógica de grandes conjuntos de datos basada en criterios temporales, geográficos o de negocio para acelerar las consultas y optimizar el procesamiento paralelo.
Seguimiento de Linaje de Datos
Sistema de trazabilidad automática que documenta el origen, las transformaciones y el destino de los datos a través de todas las etapas del pipeline para la auditabilidad y la gobernanza.
Repositorio de Metadatos
Centralización de la información descriptiva sobre esquemas, formatos, fuentes y transformaciones para facilitar el descubrimiento y la automatización de los procesos ETL/ELT.
Procesamiento Distribuido de Datos
Paradigma de cálculo distribuido en un clúster de nodos para procesar volúmenes masivos de datos en paralelo, asegurando escalabilidad horizontal y tolerancia a fallos.
Pipeline de Enmascaramiento de Datos
Flujo de transformación especializado en la anonimización de datos sensibles durante la integración, preservando la estructura y la distribución estadística mientras se garantiza la conformidad con el RGPD.
Arquitectura ETL Híbrida
Combinación estratégica de procesamiento por lotes (batch) y en tiempo real (streaming) para optimizar el rendimiento según las características de los datos y los requisitos de frescura del negocio.
Capa de Gobierno de Datos
Conjunto de políticas, controles y mecanismos integrados en los pipelines ETL/ELT para asegurar la conformidad regulatoria, la seguridad y la calidad de los datos.
Pipeline de Autoajuste
Pipeline de integración auto-optimizado que utiliza machine learning para ajustar dinámicamente los recursos, particiones y paralelismo en función de los patrones de carga.