Data Engineering
Ingeniería de datos ETRM con Azure
Las plataformas ETRM guardan un enorme valor histórico difícil de explotar solo con sus herramientas nativas de reporting. Así es como una plataforma de datos en la nube sobre Azure cubre habitualmente esa brecha.
Las plataformas ETRM acumulan años de valioso histórico de operaciones, posiciones y P&L, pero sus herramientas nativas de reporting suelen estar pensadas para informes operativos, no para una analítica histórica flexible. Una plataforma de datos en la nube (construida con mayor frecuencia sobre Azure en entornos ETRM corporativos) cierra esa brecha sin tocar producción.
Por qué Azure en concreto
Azure no es la única plataforma cloud viable para este patrón, pero es la opción que con más frecuencia encontramos en entornos ETRM corporativos, en buena medida porque muchos negocios de trading ya utilizan otra infraestructura de Microsoft (SQL Server, Active Directory, Power BI) y Azure se integra de forma natural con esa base existente.
Los componentes principales
- Azure Data Factory: orquesta la extracción programada desde el ETRM y otros sistemas de origen
- Azure Data Lake: almacena los datos extraídos en bruto antes de su transformación
- Databricks: transforma y modela los datos, habitualmente con Delta Lake para obtener conjuntos de datos fiables y versionados
- Azure SQL / Synapse: sirve los datos modelados para reporting y analítica
- Power BI: la capa de reporting autoservicio más habitual por encima
Patrón de arquitectura
Del ETRM a la plataforma de datos en la nube
Acertar con la extracción sin alterar producción
La decisión de diseño más importante es cómo salen los datos del ETRM sin añadir carga ni riesgo al sistema de producción. La extracción programada e incremental (recuperando solo lo que ha cambiado desde la última ejecución) durante ventanas de baja actividad es el enfoque estándar, frente a las extracciones completas diarias o la consulta directa en vivo contra la base de datos de producción.
Modelar el histórico para analítica
Una vez que los datos aterrizan en el lake, hay que modelarlos específicamente para uso analítico, lo que normalmente difiere del esquema transaccional del propio ETRM. El versionado de Delta Lake resulta especialmente valioso aquí: permite a los analistas consultar los datos tal y como existían en un momento concreto, algo que importa para el análisis histórico de escenarios y para fines de auditoría.
Dónde encajan la IA y la analítica avanzada
Una vez consolidados los datos de operaciones, posiciones y mercado en una plataforma de datos en la nube bien modelada, resulta viable añadir por encima una analítica más avanzada (previsión, detección de anomalías, modelado de escenarios), nada de lo cual es realista construir directamente contra una base de datos ETRM transaccional en vivo.
Caso práctico relacionado
Consulte Modernización de datos ETRM heredados con Azure para ver un ejemplo completo de este patrón aplicado al histórico de una empresa de trading de petróleo y gas.
Ideas clave
- Una plataforma de datos en la nube (habitualmente Azure Data Factory, Data Lake, Databricks y Power BI en entornos ETRM corporativos) separa las cargas analíticas del ETRM transaccional.
- La extracción programada e incremental protege el rendimiento de producción sin dejar de entregar datos actualizados para la analítica.
- El versionado de Delta Lake permite un análisis histórico a fecha concreta que resulta impracticable construir directamente contra una base de datos ETRM en vivo.
Servicios y lecturas relacionadas
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