{"id":166950,"date":"2026-01-28T12:54:47","date_gmt":"2026-01-28T11:54:47","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=166950"},"modified":"2026-02-24T16:03:02","modified_gmt":"2026-02-24T15:03:02","slug":"pipeline-definicion-funcionamiento-y-uso-en-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/pipeline-definicion-funcionamiento-y-uso-en-data-science","title":{"rendered":"Pipeline: Definici\u00f3n, funcionamiento y uso en Data Science"},"content":{"rendered":"\n<p><b>Un pipeline es un conjunto de procesos y herramientas utilizados para recopilar datos en bruto de m\u00faltiples fuentes, analizarlos y presentar los resultados en un formato comprensible. Las empresas utilizan pipelines de datos para responder a cuestiones comerciales espec\u00edficas y tomar decisiones estrat\u00e9gicas basadas en datos reales. Para obtener esta informaci\u00f3n, se analizan todas las series de datos disponibles (internos o externos).<\/b><\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, tu equipo de ventas quiere establecer objetivos realistas para el siguiente trimestre. El pipeline le permite recopilar datos de encuestas o comentarios de clientes, historial de pedidos, tendencias del sector, etc. Unas <b>herramientas anal\u00edticas potentes<\/b> te ayudar\u00e1n a profundizar en los datos e identificar tendencias y patrones clave. A continuaci\u00f3n, los equipos pueden <b>crear objetivos espec\u00edficos, basados en datos,<\/b> que aumentar\u00e1n las ventas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-data-science-pipeline-vs-pipeline-etl\">Data Science pipeline vs. pipeline ETL<\/h2>\n\n\n\n<p>Aunque los t\u00e9rminos \u00abData Science pipelines\u00bb y \u00abpipelines ETL\u00bb se refieren ambos al proceso de <b>transferencia de datos de un sistema a otro<\/b>, existen diferencias clave entre ambos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El pipeline <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/etl-o-extract-transform-load-definicion-y-uso\">ETL<\/a> se detiene cuando los datos se cargan en un almac\u00e9n de datos (<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo\">Data Warehouse<\/a>) o en una base de datos. El Data Science pipeline no se detiene en esta fase e incluye pasos adicionales como la <b>Feature Engineering<\/b> o el <b>Machine Learning<\/b>.<\/li>\n\n\n\n<li>Los pipelines ETL siempre implican <b>un paso de transformaci\u00f3n de datos<\/b> (ETL significa Extract Transform Load), a diferencia de los Data Science pipelines, en los que la mayor\u00eda de los pasos se llevan a cabo con los datos en bruto.<\/li>\n\n\n\n<li>Los Data Science pipelines suelen ejecutarse en tiempo real, mientras que los pipelines ETL transfieren los datos <b>en bloques o a intervalos de tiempo<\/b> regulares.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2023\/02\/etl-pipeline-de-datos.jpg\" alt=\"etl-pipeline-de-datos\" style=\"width:1000px;height:auto\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-por-que-es-importante-el-data-science-pipeline\">\u00bfPor qu\u00e9 es importante el Data Science pipeline?<\/h2>\n\n\n\n<p>Las empresas crean <b>miles de millones de datos cada d\u00eda<\/b> y cada uno de estos datos contiene informaci\u00f3n procesable. El <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-y-salud\">Data Science<\/a> pipeline ayuda a sacar el m\u00e1ximo partido de la informaci\u00f3n reuniendo los datos de todos los equipos, limpi\u00e1ndolos y present\u00e1ndolos de forma f\u00e1cilmente asimilable. Esto permite <b>tomar decisiones r\u00e1pidas<\/b> basadas en datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los Data Science pipelines permiten <b>evitar el proceso tedioso y propenso a errores de la recopilaci\u00f3n manual de datos<\/b>. Mediante el uso de herramientas inteligentes de ingesti\u00f3n de datos (como Talend o Fivetran), tendr\u00e1s acceso constante a datos limpios, fiables y actualizados, esenciales para mantenerte por delante de la competencia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-beneficios-de-los-data-science-pipelines\">Beneficios de los Data Science pipelines<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aumentar la agilidad para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio y las preferencias de los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li>Simplificar el acceso a la informaci\u00f3n empresarial y de los clientes.<\/li>\n\n\n\n<li>Acelerar el proceso de toma de decisiones.<\/li>\n\n\n\n<li>Eliminar los silos de datos y los cuellos de botella que retrasan la acci\u00f3n y desperdician recursos.<\/li>\n\n\n\n<li>Simplificar y acelerar el proceso de an\u00e1lisis de datos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubrir nuestros cursos Data<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-un-data-science-pipeline\">\u00bfC\u00f3mo funciona un Data Science pipeline?<\/h2>\n\n\n\n<p>Antes de pasar los datos brutos al pipeline, es esencial identificar las cuestiones espec\u00edficas a las que se desea que respondan los datos. Esto <b>ayuda a los usuarios a centrarse<\/b> en los datos interesantes para obtener la informaci\u00f3n adecuada.<\/p>\n\n\n\n<p>El Data Science pipeline se compone de varios pasos que incluyen:<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"obtencion-de-los-datos\">Obtenci&oacute;n de los datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed es donde se recopilan los datos de <b>fuentes internas, externas y de terceros<\/b> y se transforman en un formato utilizable (XML, JSON, .csv, etc.).<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"depuracion-de-datos\">Depuraci&oacute;n de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Este es el paso del proceso que requiere m\u00e1s tiempo. Los datos pueden contener anomal\u00edas como par\u00e1metros duplicados, valores que faltan o informaci\u00f3n irrelevante que es necesario limpiar antes de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\">crear una visualizaci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Este paso puede dividirse en dos categor\u00edas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Examen de los datos para identificar errores, valores que faltan o registros da\u00f1ados.<\/li>\n\n\n\n<li>Limpieza de datos, que implica rellenar huecos, corregir errores, eliminar duplicados y suprimir registros o informaci\u00f3n irrelevante.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"extraccion-de-datos-y-modelizacion\">Extracci&oacute;n de datos y modelizaci&oacute;n<\/h3>\n\n\n\n<p>Una vez que los datos se han limpiado cuidadosamente, pueden utilizarse para identificar patrones. Aqu\u00ed es donde entran en juego las herramientas de Machine Learning. Estas herramientas te ayudar\u00e1n a <b>encontrar patrones y aplicar reglas espec\u00edficas a los datos o modelos de datos<\/b>. A continuaci\u00f3n, estas reglas pueden probarse en datos de muestra para determinar c\u00f3mo se ver\u00edan afectados el rendimiento, los ingresos o el crecimiento.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"interpretacion-de-datos\">Interpretaci&oacute;n de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>El objetivo de este paso es identificar primero la informaci\u00f3n y correlacionarla con los resultados de sus datos. Despu\u00e9s, podr\u00e1s comunicar tus conclusiones a los responsables de la empresa o a tus compa\u00f1eros mediante gr\u00e1ficos, cuadros de mando o informes.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"revision-de-datos\">Revisi&oacute;n de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>A medida que cambien los requisitos de la empresa o se obtengan m\u00e1s datos, es importante revisar peri\u00f3dicamente el modelo y efectuar las revisiones necesarias.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo hemos descrito el uso de pipelines en el sector de la Data. Como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/cuanto-ganan-los-data-jobs-salarios-de-data-scientist-analyst-engineer\">Data Engineer<\/a> o <b>Analytics Engineer<\/b>, la creaci\u00f3n y mantenimiento de pipelines de datos es necesaria para asegurar su calidad y disponibilidad para la creaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">modelos de Machine Learning<\/a>\u00a0o en un enfoque de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/power-bi-es\">Business Intelligence<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/camino-data-scientist-data-analyst-data-engineer\">las profesiones de Data Engineer y Analytics Engineer<\/a> y <b>los cursos<\/b> que ofrecemos, visita nuestras p\u00e1ginas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">Descubrir nuestros curso Data Engineer<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Data Science pipeline vs. pipeline ETL\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Diferencias clave: ETL pipeline se detiene al cargar datos en Data Warehouse\/base de datos; Data Science pipeline incluye pasos adicionales (Feature Engineering, Machine Learning). ETL siempre transforma datos; Data Science trabaja con datos en bruto. Data Science pipelines suelen ejecutarse en tiempo real; ETL transfiere datos en bloques o intervalos regulares.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfPor qu\u00e9 es importante el Data Science pipeline?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Ayuda a maximizar la informaci\u00f3n reuniendo datos de todos los equipos, limpi\u00e1ndolos y present\u00e1ndolos de forma asimilable. Permite decisiones r\u00e1pidas basadas en datos y evita la recopilaci\u00f3n manual tediosa y propensa a errores. Herramientas como Talend o Fivetran garantizan acceso constante a datos limpios, fiables y actualizados.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Beneficios de los Data Science pipelines\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Principales beneficios: aumentar agilidad para necesidades cambiantes del negocio, simplificar acceso a informaci\u00f3n empresarial\/de clientes, acelerar toma de decisiones, eliminar silos de datos y cuellos de botella, simplificar\/acelerar el proceso de an\u00e1lisis de datos.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona un Data Science pipeline?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Pasos del pipeline: 1. Obtenci\u00f3n de datos (recopilar de fuentes internas\/externas, transformar a formatos XML\/JSON\/CSV), 2. Depuraci\u00f3n (examinar y limpiar: errores, valores faltantes, duplicados, informaci\u00f3n irrelevante), 3. Extracci\u00f3n y modelizaci\u00f3n (Machine Learning para patrones y reglas, probar en datos muestra), 4. Interpretaci\u00f3n (identificar informaci\u00f3n, correlacionar resultados, comunicar con gr\u00e1ficos\/dashboards), 5. Revisi\u00f3n (ajustar modelo seg\u00fan cambios empresariales o nuevos datos).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"Conclusi\u00f3n\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Data Engineers y Analytics Engineers crean y mantienen pipelines para asegurar calidad y disponibilidad de datos en modelos Machine Learning o Business Intelligence.\"\n      }\n    }\n  ]\n}\n<\/script>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un pipeline es un conjunto de procesos y herramientas utilizados para recopilar datos en bruto de m\u00faltiples fuentes, analizarlos y presentar los resultados en un formato comprensible. Las empresas utilizan pipelines de datos para responder a cuestiones comerciales espec\u00edficas y tomar decisiones estrat\u00e9gicas basadas en datos reales. Para obtener esta informaci\u00f3n, se analizan todas las series de datos disponibles (internos o externos).<\/p>\n","protected":false},"author":85,"featured_media":166952,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-166950","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166950","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/85"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166950"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166950\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":184026,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166950\/revisions\/184026"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/166952"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166950"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166950"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}