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La integración de datos ayuda a garantizar la precisión, coherencia, integridad y validez de los datos de una organización. Profundicemos en la comprensión de lo que significa la integración de datos, sus beneficios y enfoques, junto con los desafíos y estrategias para su negocio.

Definir Integración de Datos

El significado de integración de datos puede denominarse el proceso de reunir datos de varias fuentes en una vista única y unificada. Al hacerlo, una organización puede obtener acceso a conjuntos de datos completos, precisos y actualizados para análisis de datos e inteligencia empresarial, junto con otras aplicaciones y procesos empresariales.

El proceso de integración de datos incluye replicación, ingesta y transformación de datos que ayuda a combinar diferentes tipos de datos en formatos estandarizados para que puedan almacenarse en sus repositorios de destino, como almacenes de datos o lagos de datos.

No existe un enfoque universal para la integración de datos. Sin embargo, normalmente incluye una red de fuentes de datos, un servidor maestro y clientes que acceden a los datos desde el servidor maestro. En el proceso típico de integración de datos, el cliente envía una solicitud al servidor maestro.

Luego toma los datos necesarios de fuentes internas y externas. Luego, estos datos se extraen de las fuentes y se combinan en un conjunto de datos único y coherente que se devuelve al cliente para su uso.

Ejemplos de integración de datos pueden ser una plataforma de comercio electrónico que combine datos de inventario de almacenes y proveedores para la gestión de existencias en tiempo real. También puede ser una empresa que integre datos de clientes de múltiples plataformas para obtener conocimientos unificados y experiencias personalizadas.

¿Cuáles son los Enfoques Principales para la Integración de Datos?

Para implementar los enfoques de integración de datos, los ingenieros, desarrolladores y arquitectos de datos codifican manualmente utilizando SQL o utilizan herramientas de integración de datos específicas para agilizar el proceso de desarrollo y automatizar el sistema.

Los cinco enfoques principales para la integración de datos son:

  • ETL

ETL significa Extraer, Transformar y Cargar.  En este enfoque, los datos se extraen de un sistema, se transforman y luego se cargan en un repositorio de destino. Básicamente, los datos se transforman en un área de preparación antes de que se lleve a cabo el proceso de carga, generalmente en un almacén de datos.

Esto ayuda a realizar un análisis de datos rápido y preciso en el sistema de destino. ETL es ideal para conjuntos de datos pequeños que requieren transformaciones complejas.

  • ELT

En el proceso ELT, los datos se cargan y transforman inmediatamente dentro de un sistema de destino. Este sistema puede ser un lago de datos basado en la nube, una casa de lago de datos o un almacén de datos. Cuando se tienen grandes conjuntos de datos y la puntualidad es importante, es preferible el enfoque ELT.

ELT generalmente opera de dos maneras: microlotes o escala de tiempo de captura de datos modificados (CDC). El microlote es como tomar las cosas nuevas agregadas a su carrito de compras desde la última vez que visitó la tienda. Sólo considera el cambio desde la última vez.

Por otro lado, el CDC es como tener un radar que capta instantáneamente cualquier cosa nueva que aparece en los estantes de la tienda. Siempre está buscando cambios y recogiéndolos.

  • Transmisión de Datos

En el enfoque de integración de datos en streaming, los datos se mueven a un nuevo repositorio en lotes en lugar de cargar datos nuevos. Este proceso se realiza en tiempo real desde el origen hasta el destino de destino.

En términos simples, en lugar de recopilar datos en grupos, se envían tal como suceden, en un flujo constante. Las plataformas modernas de integración de datos (DI) pueden entregar dichos datos listos para análisis en plataformas de transmisión y en la nube, almacenes de datos y lagos de datos.

  • Integración de Aplicaciones

El enfoque de integración de aplicaciones permite que aplicaciones independientes trabajen juntas moviendo y sincronizando datos entre ellas. Un ejemplo de integración de datos de aplicaciones es que este enfoque puede ayudar a que sus sistemas de recursos humanos y finanzas permanezcan en la misma página manteniendo sus datos consistentes.

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Además, las diferentes apps tienen sus API únicas para dar y recibir datos. Por lo tanto, las herramientas de automatización de aplicaciones de software como servicio (SaaS) pueden ayudarlo a crear y mantener integraciones de API nativas de manera eficiente y a escala.

  • Visualización de Datos

La visualización de datos es similar a la transmisión de datos, ya que es uno de los tipos de integración de datos que también ayuda a entregar datos en tiempo real. Sin embargo, este enfoque solo ocurre cuando un usuario o una aplicación solicita datos.

Este enfoque aún puede crear una visión unificada de los datos y hacer que los datos estén disponibles bajo demanda combinando virtualmente datos de diferentes sistemas. Tanto la transmisión de datos como la visualización de datos son ideales para sistemas transaccionales desarrollados para manejar consultas de alto rendimiento.

Estos cinco enfoques para la integración de datos siempre están cambiando y creciendo junto con la tecnología que los rodea. Anteriormente, los almacenes de datos eran el lugar principal para el almacenamiento de datos. Sin embargo, con nuevas tecnologías como la plataforma de integración de datos como servicio (iPaaS), se pueden gestionar conjuntos de datos más grandes de numerosas maneras junto con un análisis rápido. Debido a esto, ELT, streaming y API son preferibles a ETL.

¿Cuáles son los Beneficios de la Integración de Datos?

El objetivo principal de la integración de datos es reunir datos de diferentes sistemas para proporcionarle una fuente única y confiable de datos gobernados. Los analistas de datos, los científicos de datos o los ingenieros pueden analizar el conjunto de datos completo para identificar patrones y relaciones que pueden conducir a conocimientos prácticos y ayudar a mejorar el rendimiento empresarial.

Por lo tanto, los beneficios clave de la integración de datos son:

  • Ayuda en el Éxito Empresarial

Una organización recibe conjuntos de datos múltiples y complejos de fuentes diferentes y desconectadas, como análisis web, automatización de marketing o sistemas CRM. Para utilizar el conjunto de datos completo, es necesario combinarlo en un único sistema donde los datos se puedan limpiar, organizar y analizar.

Esto puede ayudar a reducir los errores, las duplicaciones y las reelaboraciones. Por lo tanto, proporciona una fuente única y confiable de datos gobernados y precisos en los que puede confiar para su negocio.

  • Mejora la Unificación de Sistemas

Los empleados de diferentes departamentos a menudo requieren los datos de la empresa para proyectos compartidos e individuales. Para este proceso, se necesita una solución segura que permita entregar los datos de forma segura a través del acceso de autoservicio a todas las líneas de negocio.

Además, los empleados también generan y mejoran datos que el resto de la empresa necesita. Por lo tanto, la integración de datos debe ser colaborativa y unificada para mejorar la colaboración y la unificación en toda la organización.

  • Ahorra Tiempo y Aumenta la Eficiencia

Una de las principales ventajas de la integración de datos es que ayuda a ahorrar tiempo y a trabajar de forma más inteligente. Por ejemplo, cuando una empresa ordena sus datos, le lleva mucho menos tiempo prepararlos para el análisis. Elimina el proceso de organizar los datos desde cero cada vez.

Además, utilizar buenas herramientas en lugar de codificar todo también ahorra tiempo. Este tiempo se puede utilizar para realizar análisis en profundidad y hacer que la empresa sea mejor y más rápida en lo que hace.

  • Reduce Errores

Con la integración de datos, los recursos de datos de una empresa están en un solo lugar. Sin este proceso, un empleado tendría que conocer manualmente la ubicación de cada dato para poder recopilarlo para su análisis.

También necesitarían conocer diferentes programas de datos para ejecutar la recopilación de datos con precisión. Y si no conocen un repositorio de datos, entonces el empleado tendría un conjunto de datos incompleto.

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Aquí es donde la integración de datos juega un papel tan crucial. Con datos integrados, los analistas, los equipos de desarrollo y de TI pueden centrarse en iniciativas estratégicas sin perder tiempo en los procesos manuales de recopilación y preparación de datos.

  • Ofrece Resultados Valiosos

La integración de datos puede ayudar a mejorar el valor de los datos comerciales con el tiempo. A medida que los datos se integran en un sistema centralizado, los problemas de calidad se pueden identificar más fácilmente y se pueden implementar las mejoras necesarias. Esto da como resultado datos más precisos que son la base del análisis de calidad.

Integración de Datos en las Empresas Modernas

Es importante comprender que la integración de datos no es una solución única para todos. El enfoque correcto puede depender de diferentes necesidades empresariales. Entonces, veamos algunos de los casos de uso comunes de las herramientas de integración de datos:

  • Depósitos de Datos y Lagos de Datos

Las grandes organizaciones suelen implementar iniciativas de integración de datos para crear almacenes de datos. Aquí, se combinan múltiples fuentes de datos en una base de datos relacional. La integración de datos en almacenes de datos permite principalmente a los usuarios ejecutar consultas, compilar informes, generar análisis y recuperar datos en un formato de consentimiento.

Por ejemplo, muchas empresas dependen de almacenes de datos como Microsoft Azure para generar inteligencia empresarial a partir de sus datos.

  • Grandes Datos

Utilizar Big Data significa aprovechar enormes conjuntos de información, como lagos de datos gigantes. Los lagos de datos son repositorios centralizados creados para proteger, procesar y proteger grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Empresas como Google y Facebook procesan un flujo continuo de datos de miles de millones de usuarios. Este nivel de consumo de información se conoce comúnmente como big data.

Con más empresas de big data, hay más datos disponibles para que las empresas los aprovechen. En este contexto, se puede identificar la necesidad de esfuerzos sofisticados de integración de datos para que los datos se puedan combinar sin problemas, ayudando a elevar el rendimiento empresarial.

  • Inteligencia de Negocios (BI)

La integración de datos en la inteligencia empresarial facilita el proceso general. Al reunir datos de diferentes fuentes, las empresas pueden comprender rápidamente lo que está sucediendo. Esto les ayuda a tomar decisiones inteligentes basadas en lo que está sucediendo en este momento y las acciones del pasado.

A diferencia de predecir el futuro, BI se centra en describir y comprender la situación actual para ayudar a las empresas a tomar decisiones importantes. Funciona bien con el almacenamiento de datos, donde proporciona información legible o fácil de entender.

Desafíos para la Integración de Datos

Abordar la integración de datos puede resultar difícil. Según la definición de integración de datos, el proceso es como resolver un rompecabezas y hacer que todo encaje. Sin embargo, puede encontrarse con diferentes desafíos como:

  • Llegando a la Meta:

Es importante comprender la integración de datos más que encontrar una solución para un problema empresarial específico. Es fundamental saber qué datos se necesitan, dónde se pueden encontrar, qué sistema utilizará los datos, qué tipo de análisis se realizará y con qué frecuencia se actualizarán los datos y los informes.

  • Manejo de Nuevos tipos de Datos:

En la actualidad, se pueden encontrar diversos sistemas que generan diferentes tipos de datos, como videos, sensores y datos en la nube. Debe descubrir cómo adaptar su infraestructura de integración de datos para satisfacer las demandas de integrar todos estos datos. Adaptar todo esto rápidamente puede plantear un desafío importante.

  • Problemas de Datos Externos:

Es posible que los datos recopilados de fuentes externas no proporcionen el mismo nivel de información que las fuentes internas. Esto puede dificultar el examen de los datos. Además, los contratos con proveedores externos pueden aumentar la dificultad de compartir datos en toda la organización.

  • Datos de Sistemas Heredados:
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Los esfuerzos de integración de datos incluyen agregar datos almacenados en sistemas heredados. Sin embargo, a veces los datos más antiguos no tienen la misma información o detalles que los sistemas modernos, lo que puede causar problemas.

  • Mantener el Proceso de Integración

La integración de datos es un proceso continuo. Incluso después de haber configurado el sistema de integración y de que esté ejecutándose, la tarea no está completa. Su equipo necesita estar siempre actualizado y mantenerse al día con nuevos métodos, reglas y regulaciones para obtener resultados de calidad.

Estrategias de Integración de Datos Para Empresas

Existen diferentes formas de integrar datos, según el tamaño de su empresa, sus requisitos y los recursos disponibles. A continuación se muestran algunas de las estrategias de integración que puede implementar:

  • Integración Manual

En este proceso, los datos se recopilan manualmente desde diferentes lugares accediendo directamente a las interfaces, antes de ensamblarlos. Aunque este método no es muy eficiente, funciona mejor para organizaciones pequeñas con recursos de datos mínimos.

  • Integración de software Intermedio

Este enfoque utiliza una aplicación de middleware que actúa como mediador para normalizar los datos y llevarlos al grupo de datos maestros. En términos simples, ayuda a que diferentes sistemas se entiendan entre sí y es especialmente útil porque los sistemas más antiguos no comparten datos fácilmente.

  • Integración de Acceso Uniforme

La integración de acceso uniforme hace que los datos parezcan consistentes cuando se accede a ellos desde diferentes lugares. A pesar de las diferentes fuentes, los datos se mantienen en su fuente original. Es como crear una apariencia común sin mover los datos en sí.

  • Integración Basada en Aplicaciones

En la integración basada en aplicaciones, el software hace el trabajo pesado al localizar, recuperar e integrar datos. Durante el proceso de integración de datos, el software se encarga de compatibilizar diferentes sistemas de datos entre sí para que puedan transmitirse de una fuente a otra.

  • Integración de Almacenamiento Común

Uno de los enfoques más utilizados es el de guardar una copia de los datos de su fuente original en un sistema integrado y procesarlos para obtener una vista unificada. Esta estrategia es opuesta al acceso uniforme que deja los datos en la fuente. El enfoque de almacenamiento común es esencialmente la idea detrás del almacenamiento de datos tradicional, donde todo está disponible en un solo lugar para facilitar su uso.

Características de las Herramientas de Integración de Datos

Para realizar sin problemas la integración de datos para su empresa, puede aprovechar diferentes herramientas de integración de datos. Sin embargo, estas herramientas necesitan la siguiente característica para que pueda facilitarle todo el proceso:

  • Conectores Diversos: cuantos más conectores tenga su herramienta, más rápido podrá trabajar su equipo con diferentes sistemas.
  • Fuente Abierta: esto proporciona más flexibilidad y evita quedar atado a las herramientas de una empresa específica.
  • Fácil de Usar: identifique herramientas que sean fáciles de aprender y usar.  Además, si tiene una interfaz visual, te ayuda a ver el flujo de datos.
  • Compatibilidad con la Nube: la herramienta debería funcionar bien ya sea que esté utilizando una nube, varias nubes o una combinación de nube y otros sistemas.
  • Portátil: la capacidad de crear integraciones una vez y usarlas en cualquier lugar es una ventaja significativa.  Esto puede ayudar a más empresas a migrar a una configuración de nube híbrida.
  • Modelo de Precios Transparente: asegúrese de que los precios sigan siendo justos incluso si agrega más conectores o maneja mayores volúmenes de datos.

 Conclusión

Por lo tanto, la integración de datos es la columna vertebral de la creación de un ecosistema de datos optimizado y cohesivo. Con este proceso, puede organizar diferentes fuentes de datos y permitir que las organizaciones extraigan información significativa que puede ayudar a tomar decisiones informadas.