How can you automate and schedule data loading for best results?

??One of the superpowers as a data engineer is to be able to automate tasks??. Having that clear, it is essential to have a habit of ingesting files in a partitioned manner in your data lakes and in parquet format, thinking about parallelizing processes with large volumes of data in the future. Learn in the first phase to automate from Scripts, then over time you may need to migrate to an ETL tool used by the client but always prioritizing the shortest possible processing time. Last but not least, create alerts for everything in Slack, send emails, data integrity, etc. so that you guarantee a quick response to possible fires?? in your infrastructure.

La automatización de la carga de datos es esencial para cualquier organización que busca mejorar la eficiencia, la precisión, la consistencia y la utilidad de sus operaciones de datos. Automatizar la carga de datos es una práctica crucial en la gestión de datos por varias razones importantes: Eficiencia y ahorro de tiempo. Reducción de errores humanos. Consistencia en los procesos de datos. Mejora del rendimiento. Escalabilidad. Actualizaciones de datos en tiempo real o programadas. Integración de datos de múltiples fuentes. Cumplimiento y Auditoría. Mejora del análisis de datos. Respuesta rápida a cambios.

Muchos procesos actualmente siguen ejecutandose manualmente, pero cual es el problema con ello? Que pasa si te olvidas de ejecutarlo? Que pasa si lo ejecutas en una ventana de tiempo incorrecta? Que pasa si lo ejecutas e impactas en otros procesos? Para evitar este tipo de problemas (errores humanos) se hace necesaria la automatizacion de procesos. Actualmente muchas herramientas lo manejan, en sql server por ejemplo tienes lo Jobs, en linux y Unix tienes los crons, en Windows las tareas automaticas, en la nube los triggers. Y no olvides automatizar y colocar alertas para saber si se ejecuto correctamente, incorrectamente o no se ejecuto tu proceso.

Any organisation tool that uses a platform for data loading should generally have an option for automating data loading. While it’s just a simple and one time task, it becomes complete by addressing few questions: 1. When did the trigger start? 2. Any exceptions skipped? 3. Details of the errors. 4. Detail timestamp for each event 5. Notifications to Responsible, Accountable owners (optional: Informing participants) 6. How much time did the load take? Anything usual with the load time? 7. Frequency of the data loading? 8. Any clashes between data sources load time. Pick a non-conflicting time for safety.

A automa??o do carregamento de dados em projetos de ETL está conectada diretamente com a velocidade com que as organiza??es ir?o obter dados atualizados para impulsionarem os seus negócios através de insigths estratégicos. N?o é uma quest?o de provar o seu valor e sim uma necessidade imprescindível para o negócio em um mercado cada vez mais competitivo.

Automatizar la carga de datos implica el uso de tecnologías y herramientas para transferir y procesar datos de manera eficiente y precisa sin intervención manual continua. Identifica las fuentes de datos: Pueden ser bases de datos, sistemas ERP, archivos CSV, APIs, servicios en la nube, entre otros. Elige herramientas de ETL/ELT apropiadas. Define cómo se extraerán los datos, qué transformaciones deben realizarse y dónde se cargarán. Para la extracción, determina cómo y cuándo se extraerán los datos de las fuentes. Para la transformación, especifica cualquier limpieza, normalización, agregación o cambios en el formato de los datos. Para la carga, decide en qué destino se almacenarán los datos, una DB, un DWH o un lago de datos.

As Cloud Providers AWS, Azure e Google Cloud disponibilizam excelentes servi?os gerenciáveis como o AWS Glue, Azure Data Factory, Azure Synapse Pipelines e Google Cloud Data Fusion que auxiliam bastante no carregamento de dados. Servi?os gerenciados, serverless, seguros e totalmente integrados.

Most of the cloud vendors already come with managed solutions to automate data loading. Everything is about trade-offs. You can always spin up your own instance of tools like Apache Airflow to orchestrate the tasks. But in that case you will have to deal with servers, updates, and security. If you use cloud solutions, you might be liberated from dealing with all infra related issues, since provider takes care of it. But it might cost you a hefty amount. Consider your strategy wisely. Always take into account your needs, available budget and resources.

Technology like Apache Airflow are awesome. However, they are a complete pain in the backside to manage. Often a more pragmatic option exists. A lot of ETL capable technology has scheduling and entry level orchestration built-in. Checkout Databricks for example, jobs and scheduling are built-in. AWS Glue, workflows (aka orchestration) is built-in. On a smaller scale, Zapier, orchestration and scheduling are built-in. Third party tools like Dagster exist and simplify everything with Airflow level tech is needed. Start with simple though. Simple might not be cool, but, simple doesn't get you out of bed at 2am when the job fails.

To automate data loading process in effective way, data engineering team must cover some following points in process: ?? Define parameters like number of partition by size of chunks, number subprocess, time range to get data, loading methods (incremental, full. ?? Orchest all subprocess as part one general process and create independent subprocess: if one goes down, it doesn't affect others. ?? Apply retrying for loading subprocess. ?? Use alerts and monitoring to notify and understand about unexpected incidents. ?? Design data loding process with modularity design principles: replace the connection of storage and no the working process as possible.

Para programar la carga de datos, debemos preguntarnos? Necesitamos la data en Tiempo Real o Cercano al Tiempo Real. Si hablamos de una carga en Tiempo Real, esta debe realizarse basada o disparada por un evento (llegada de un nuevo registro, cambio el dato, etc) Si hablamos de una carga Cercana al Tiempo Real, podemos esquedarla con alguna frecuencia, no es lanzado por eventos sino por una programacion definida.

Programar la carga de datos: La mayoría de las herramientas de ETL/ELT permiten programar trabajos. Define la frecuencia (diaria, semanal, etc.) y el momento del día para ejecutar el proceso. En un entorno de servidor, configura tus trabajos ETL/ELT para que se ejecuten automáticamente según el horario establecido. Asegúrate de que el entorno de ejecución tenga acceso constante a las fuentes de datos y los destinos. Implementa un sistema de monitoreo y alertas para ser notificado en caso de fallos o errores en el proceso. Antes de la ejecución en producción, realiza pruebas exhaustivas para asegurar que el proceso funciona como se espera y que la calidad de los datos se mantiene.

?? Other approach is the conditions-driven trigged: based from event-based; the system receive specific status which accumulates or checks regularly with status graph, in order to see if it meets a specific group and trigger the data loading process. ??This work in case of you need to integrate with several and diference processes that depend their data to start the loading process.

Scheduling data loading involves crucial considerations such as data freshness, volume, transformations, quality, and cost. The frequency should align with data needs and constraints, ranging from real-time updates for analytics to periodic updates for other use cases. Evaluating data volume and network impact is essential for optimizing costs and performance. Additionally, factoring in event-based triggers and automation tools can streamline the scheduling process. By carefully balancing these factors, organizations can establish an effective data loading schedule that ensures data availability, performance, and cost efficiency.

-Logging: Implement detailed logging to track each step of the data loading process. -Alerts: Set up alerts to notify in case of failures or abnormal behavior. -Monitoring Tools: Use monitoring tools like Prometheus, Grafana, or custom dashboards to visualize and analyze data pipeline. -Error Handling: Implement error-handling to identify and resolve issues.

La supervisión y solución de problemas en procesos de carga de datos son esenciales para mantener la integridad, precisión y disponibilidad de los datos en una organización. Utiliza herramientas de monitoreo que te permitan seguir el desempe?o y el estado de los procesos de carga de datos en tiempo real. Configura alertas para notificarte automáticamente en caso de fallos, retrasos o comportamientos anormales en el proceso. Analiza regularmente los registros para identificar patrones de fallos o problemas recurrentes. Utiliza herramientas de análisis de registros si la cantidad de datos es considerable. Realiza auditorías periódicas para asegurar que los datos cargados sean completos y precisos.

???? Sometimes you must implement auto-healing behavior to solve some troubleshoot in data loading process. This is based in plan contingent scenarios happen: based in error to take a specific action in automatic way. This auto-healing behavier require following points: ?? Detect and understand errors in internal process. ?? Mapping to the error catalog to do specific action or redirect to other part. ?? Apply healing process to delete root cause of failure. ?? Retry the loading process. Remember have a limit number of retrying. ?? Generate a detailed reporting of process of healing in execution.

Monitoring and troubleshooting data loading involves tracking data transfer progress, identifying errors, and optimizing performance. This process ensures data accuracy and integrity. Common tools for monitoring include logging, alerts, and performance metrics. Troubleshooting involves identifying and resolving issues such as data corruption, network problems, or system bottlenecks.

Existen muchas tecnicas para poder supervisar los datos, tales como Data Tracking, Data Lineage, Data Governance. Y no solo hablamos con problemas tecnicos de la data como integridad, nulidad, incompatibilidad, formateo, estandarizacion, etc. sino tambien con problemas de conceptualizacion de los datos.

Particionamento é uma solu??o importante n?o apenas ao carregamento de dados, mas também para seu consumo. A minha mais importante sugest?o é que consulte a documenta??o da ferramenta utilizada para que suas diretrizes sejam seguidas; uma vez mal executado, pode mais atrapalhar do que ajudar! Quanto ao caching, há muito valor para tarefas de processamento ou análise de dados, entretanto, também requer sólido conhecimento para que o total de memória utilizada n?o cause o efeito contrário. Sobre compacta??o, especialmente em arquivos parquet, compress?o do tipo snappy (default em plataformas como Databricks) e gzip s?o as mais comuns, estude comparativos entre ambas para escolher a melhor op??o para cada cenário.

Optimizar la carga de datos es esencial para mejorar la eficiencia, reducir los tiempos de ejecución y garantizar la calidad de los datos. Algunas buenas practicas que puedes aplicar son; Incremental Load en lugar de Full Load: Si es posible, implementa cargas incrementales (solo cargar datos nuevos o modificados) en lugar de recargar todos los datos cada vez. Uso de técnicas de Indexación y Particionado: Utiliza la indexación en las bases de datos de origen y destino para acelerar las consultas. Particiona los datos, para mejorar el rendimiento de las consultas y la carga de datos. Elegir la herramienta de ETL/ELT adecuada para tus requisitos de datos y que ofrezca buenas capacidades de rendimiento y escalabilidad.

Incremental Loading: Only load the data that has changed since the last update to optimize efficiency. Parallel Processing: Distribute data loading tasks across multiple threads to enhance speed. Compression and Indexing: Optimize storage and retrieval by using compression and indexing techniques. Batch Processing: Process data in batches to minimize latency and improve overall performance.

Data modeling is important to optimize data loading. It is important to understand how the end user would use the data and go backward to optimize for that.

Optimizing data loading involves partitioning data into smaller chunks, compressing it to reduce size, and caching frequently accessed data. These strategies improve efficiency, scalability, and reliability by enabling parallel processing, reducing storage and bandwidth usage, and speeding up access to critical data.

Apart from partitioning, compression, and caching, we can also: -Ensure sufficient resources (CPU, memory, storage) for data loading processes. -Implement data validation checks to ensure the accuracy and integrity of loaded data. -Define policies for retaining and archiving historical data. -Documentation: Maintain comprehensive documentation for data loading workflows and schedules. Keep it up-to-date in future. -Handle CDC(change data capture) wisely.

Otro tema importante en temas de datos es elegir una infraestructura adecuada, SMP, NUMA, MPP en definitiva esta ultima que usa el Share Nothing es la mejor...!!!