Calidad y Monitoreo de Datos en Google Cloud

¿Cómo ayuda Google Cloud en la calidad de datos?

En el acelerado mundo de la industria tecnológica, garantizar la calidad de los datos es vital para el éxito de cualquier organización. Google Cloud ofrece una potente herramienta llamada Cloud Data Prep en colaboración con Trifacta. Esta solución completamente administrada permite descubrir activos de datos, realizar un perfilado de datos automáticamente y gestionar éstos en seis dimensiones de calidad.

¿Por qué es importante? La herramienta utiliza machine learning para ofrecer a los usuarios sugerencias automáticas sobre cómo transformar o preparar los datos. Imagina que necesitas estandarizar una columna de correo electrónico; Cloud Data Prep podría sugerir extraer el dominio en una columna separada o estandarizar datos en un formato específico. El uso de esta herramienta no solo ahorra tiempo, sino que mejora significativamente la precisión y consistencia de los datos utilizados en la toma de decisiones empresariales.

¿Cómo gestiona Google Cloud el gobierno de datos?

Hablar de gobierno de datos es fundamental en cualquier estrategia en la nube y Google Cloud no escatima en soluciones robustas y seguras. Este servicio permite a las organizaciones segmentar funciones según sus distintas áreas de negocio, administradas a través de proyectos. Se puede definir una jerarquía clara desde una única organización hasta carpetas y proyectos específicos que contienen los distintos recursos. Una ventaja destacable es la funcionalidad de Cloud IAM.

Mediante Cloud IAM, puedes asignar roles preconfigurados o personalizar completamente los privilegios para usuarios y grupos. Esta flexibilidad es crucial para organizaciones que requieren un control más fino y seguro. Imagina tener la capacidad de decidir quién puede ver qué datos y hasta qué punto, todo adaptado a las necesidades de seguridad de tu empresa.

¿Qué herramientas ofrece Google Cloud para el monitoreo?

El monitoreo es una parte crucial en la gestión eficiente de servicios en la nube. Google Cloud cuenta con Stackdriver, una herramienta unificada que permite analizar en tiempo real los logs de todos los servicios a través de un solo panel. Stackdriver no solo gestiona alertas específicas, como mandar una notificación automática si el CPU de una máquina virtual supera el umbral del 85%, sino que también adopta las mejores prácticas de Site Reliability Engineering (SRE) para gestionar sucesos.

Además, Google Cloud potencia sus herramientas con inteligencia avanzada para prevenir y detectar incidentes. Health Analytics, por ejemplo, sugiere automáticamente mejoras en la administración de servicios. ¿Concediste demasiados privilegios a un usuario? Esta herramienta te lo hará saber. Asimismo, Google Cloud integra la detección de amenazas en sus políticas, lo que permite manejar eventos y posibles ataques externos de manera proactiva, resguardando tu infraestructura y datos.

¿Cómo asegura Google Cloud la protección de datos a escala?

Cuando se trata de la protección de datos, Google Cloud ofrece prácticas integradas que cumplen con estándares internacionales y específicos de cada país. Puedes llevar tus propias llaves para cifrar datos en tránsito y en reposo, o bien, usar las llaves públicas de Google. Además de herramientas como DLP e IAM, Google Cloud se compromete a nunca usar tus datos para fines propios o venderlos a terceros.

Esta responsabilidad compartida asegura que todas las políticas, procedimientos y tecnologías estén en línea con las mejores prácticas de transparencia, monitoreo y seguimiento. En resumen, al usar Google Cloud, tienes la tranquilidad de que tus datos están seguros y gestionados adecuadamente en todo momento.

¿Qué aprendiste en el módulo completo de análisis de datos en streaming?

El conocimiento adquirido en este módulo es extenso y práctico. Aprendiste a ingerir datos con Cloud Data Fusion, tanto en lotes como en tiempo real; descubriste arquitecturas de ingesta orientadas en eventos e incluso participaste en una demo completa que captura datos mediante CDC usando Apache de Vezium, llevándolos a PubSub Dataflow y BigQuery. Además, conociste el concepto de data latehouse, esencial para estrategias de modernización de data warehouse en Google Cloud. La invitación está abierta para seguir formándote y explorando más módulos dentro del curso de entrenamiento de Google, enriqueciendo aún más tus habilidades y tus horizontes profesionales.