La disponibilidad de datos completos y de alta calidad tiene el poder de impactar positivamente en el proceso de toma de decisiones de cualquier organización. Sin embargo, para muchas empresas en todo el mundo, los datos siguen estando aislados en múltiples ubicaciones. La aplicación de conceptos de integración de datos en tu ecosistema de datos te permite combinar datos de todas las fuentes, transformarlos en una forma significativa y cargarlos en un almacén de datos centralizado.
¿Qué es la integración de datos?
La integración de datos es el proceso de combinar datos en varios formatos y estructuras de múltiples fuentes en un solo lugar, como una base de datos, un almacén de datos o un destino de tu elección. Se utiliza a menudo para apoyar procesos empresariales, como análisis, informes o gestión de datos. Su objetivo es proporcionar una visión completa y precisa de los datos de múltiples fuentes, permitiendo a los usuarios analizar y obtener insights que no serían posibles con datos de una sola fuente.
Arquitectura de integración de datos
La arquitectura de integración de datos es una estructura definida para diseñar, organizar y gestionar un flujo fluido entre los sistemas de TI en tu empresa para formar una única visión unificada de tu negocio. Teniendo en cuenta los datos en múltiples formatos y estructuras, una arquitectura de integración de datos incluye un marco para capturar, agregar, limpiar, normalizar, sintetizar y almacenar los datos en una forma útil para el procesamiento.
¿Cómo funciona la integración de datos?
Antes de comenzar a extraer y combinar datos, es necesario determinar los requisitos empresariales. Esto puede incluir:
- Determinar qué datos y nivel de calidad de datos se requieren.
- Explorar todas las fuentes de datos para entender el formato, estructura y calidad de los datos.
- Realizar una comprobación de calidad de las fuentes de datos en función de los requisitos empresariales.
- Identificar la brecha existente entre los datos disponibles y su calidad frente a lo que la empresa ha solicitado.
- Optimizar las expectativas empresariales o los costes del proyecto y determinar el mejor enfoque de integración de datos para tu caso de uso.
Diferencias entre Migración de Datos, ETL e Integración de Aplicaciones
- Migración de Datos vs Integración de Datos: La migración de datos se centra en transferir datos de una o más aplicaciones o bases de datos a otra. También implica transferir datos de un sistema heredado a uno nuevo o mover datos de sistemas locales a la nube. Por otro lado, la integración de datos se centra en mejorar la toma de decisiones y habilitar insights basados en datos al combinar datos de múltiples fuentes que proporcionan a los usuarios una visión unificada.
- ETL: Extract, Transform, and Load (ETL) es la técnica más versátil utilizada para extraer datos de múltiples fuentes, aplicar reglas o transformaciones para hacer que los datos sean consistentes con el sistema de datos objetivo, y luego cargarlos en un almacén de datos o un destino de tu elección.
- Integración de Aplicaciones: La integración de aplicaciones permite conectar dos o más aplicaciones para la transferencia de datos. Esto se hace generalmente entre varias aplicaciones OLTP (procesamiento de transacciones en línea), una a la vez, utilizando software de integración de aplicaciones.
Beneficios de la integración de datos
- Decisiones empresariales basadas en datos.
- Mejora de la experiencia del cliente.
- Reducción de costes.
- Mayor potencial de ingresos.
- Fomento de la innovación.
- Mejora de la seguridad.
- Fomento de la colaboración.
Tipos de técnicas y estrategias de integración de datos
En función de la disparidad, complejidad y número de fuentes de datos en tu empresa, puedes elegir entre varias técnicas y estrategias de integración de datos, como la replicación manual de datos, la consolidación de datos, la federación de datos, y técnicas de integración de datos basadas en una aplicación intermedia.
Desafíos de la integración de datos
Algunos de los desafíos más comunes al implementar o escalar la replicación de datos en tu negocio incluyen la diversidad de fuentes de datos, la calidad de los datos, la seguridad de los datos, soluciones de integración ineficaces y sistemas híbridos en la nube y locales.
Herramientas de integración de datos
Si tienes múltiples fuentes de datos con necesidades de datos en tiempo casi real, puedes optar por herramientas de replicación de datos para liberar a tu equipo de ingeniería, eliminar cuellos de botella y saltar directamente al análisis con datos frescos disponibles. Una de las herramientas más destacadas en este ámbito es Conecta HUB.
Integración de datos en Business Intelligence
La integración de datos es un componente crítico de la inteligencia empresarial porque permite a las organizaciones reunir datos de múltiples fuentes y ponerlos a disposición para análisis e informes. Asegura que los datos utilizados para el análisis y los informes sean precisos y consistentes, ya que provienen de múltiples sistemas.
Integración de datos en tiempo real
La integración de datos en tiempo real se refiere a la capacidad de acceder y combinar datos de diferentes fuentes tan pronto como estén disponibles. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en la información más actualizada posible. Las soluciones de integración en tiempo real suelen utilizar tecnologías como streaming de datos y procesamiento de eventos complejos para capturar y combinar datos en tiempo real.
Factores a considerar en la integración de datos
- Calidad de los datos: Asegurarse de que los datos sean precisos y estén actualizados es esencial para obtener insights valiosos.
- Escalabilidad: La solución de integración debe ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos y crecer con las necesidades del negocio.
- Flexibilidad: La capacidad de adaptarse a diferentes fuentes de datos y estructuras es crucial.
- Seguridad: Proteger los datos y garantizar que sólo las personas autorizadas tengan acceso es fundamental.
- Coste: Es importante considerar el coste total de propiedad de la solución, incluyendo licencias, implementación y mantenimiento.
Casos de uso de la integración de datos
- Análisis avanzado: Al combinar datos de diferentes fuentes, las empresas pueden realizar análisis más detallados y obtener insights más profundos.
- Mejora de la experiencia del cliente: Al tener una visión 360 grados del cliente, las empresas pueden ofrecer experiencias personalizadas y mejorar la satisfacción del cliente.
- Optimización de la cadena de suministro: Al integrar datos de proveedores, logística y ventas, las empresas pueden optimizar su cadena de suministro y reducir costes.
- Cumplimiento normativo: Las empresas pueden asegurarse de que cumplen con todas las regulaciones relevantes al tener una visión completa de sus datos.
Tendencias en la integración de datos
- Integración de datos en arquitecturas distribuidas: Con el aumento de la adopción de la nube, las empresas están buscando soluciones de integración que permitan guardar la información no sensible en soluciones on cloud, pero que permitan a su vez guardar la información más delicada en sistemas cerrados, desconectados y cuya custodia dependa 100% de la empresa propietaria de los datos.
- Integración de datos impulsada por la inteligencia artificial: El uso de la inteligencia artificial para ayudar en la integración de datos está ganando popularidad. Esto puede incluir la identificación automática de fuentes de datos, la limpieza de datos y la transformación de datos.
- Integración de datos autónoma: La idea es reducir la intervención humana en el proceso de integración de datos tanto como sea posible, permitiendo que los sistemas gestionen la mayoría de las tareas por sí mismos.
El futuro de la integración de datos
A medida que las empresas continúan generando y utilizando más datos, la necesidad de soluciones de integración de datos eficientes y efectivas sólo crecerá. Las empresas que puedan integrar datos de múltiples fuentes de manera efectiva estarán mejor posicionadas para competir en el mercado global. La integración de datos seguirá siendo un área clave de inversión para las empresas en el futuro previsible.