Los datos son el activo más importante de una organización. El 66 % de las empresas todavía carecen de una estrategia centralizada y coherente para la calidad de los datos, a pesar de que es fundamental para tomar decisiones comerciales críticas. El problema con los silos de datos es que los datos están dispersos en múltiples sistemas. Como resultado, se resiente la colaboración entre departamentos, procedimientos y sistemas. Acceder a una sola actividad o informe sin integración de datos requeriría iniciar sesión en varias cuentas o ubicaciones en diferentes plataformas. Además, el procesamiento incorrecto de datos puede tener consecuencias devastadoras para las organizaciones.
¿Qué es la integración de datos?
La integración de datos es la práctica de combinar datos de varias fuentes en un solo conjunto de datos con el objetivo final de proporcionar a los usuarios acceso y entrega consistentes de datos en una amplia gama de temas y tipos de estructuras, así como cumplir con los requisitos de información de todas las aplicaciones y Procesos de negocios.
El proceso de integración de datos es uno de los componentes más importantes del proceso total de gestión de datos, y se usa con más frecuencia a medida que la integración de big data y la necesidad de compartir los datos existentes se vuelven más comunes.
Los arquitectos de integración de datos crean herramientas y plataformas de integración de datos que permiten un proceso de integración de datos automatizado para vincular y enrutar datos desde los sistemas de origen a los sistemas de destino. Esto se puede lograr usando una variedad de técnicas de integración de datos, tales como:
- Extraer, transformar y cargar: se recopilan, armonizan y cargan copias de conjuntos de datos de varias fuentes en un almacén de datos o base de datos. Los datos se extraen, cargan y traducen a un sistema de big data antes de modificarlos para fines analíticos específicos.
- Captura de datos modificados: detecta cambios de datos en tiempo real en las bases de datos y los aplica a un almacén de datos u otros repositorios.
- Virtualización de datos: en lugar de cargar datos en un nuevo depósito, los datos de diferentes sistemas se integran virtualmente para producir una perspectiva unificada.
- Replicación de datos: Los datos de una base de datos se replican en otras bases de datos para mantener la información sincronizada con fines operativos y de copia de seguridad.
- Integración de transmisión de datos: un método de integración de datos en tiempo real que integra y alimenta continuamente múltiples flujos de datos en sistemas analíticos y repositorios de datos.
¿Qué es la integración de Big Data?
La integración de big data se refiere a los procesos avanzados de integración de datos que combinan datos de fuentes como datos web, redes sociales, datos generados por máquinas y datos de Internet de las cosas (IoT) en un solo marco para administrar el enorme volumen, la variedad y la velocidad de big data.
Las soluciones de análisis de big data requieren escalabilidad y alto rendimiento, lo que destaca la necesidad de una plataforma de integración de datos estándar que permita la creación de perfiles y la calidad de los datos y promueva los conocimientos al presentar al usuario la perspectiva más completa y actualizada de su organización.
Las técnicas de integración en tiempo real se utilizan en los servicios de integración de big data para complementar las tecnologías ETL tradicionales y ofrecer un contexto dinámico para la transmisión continua de datos. Las mejores prácticas para la integración de datos en tiempo real abordan su naturaleza sucia, cambiante y temporal al requerir más estimulación y pruebas por adelantado, adoptar sistemas y aplicaciones en tiempo real, usuarios que implementen motores de ingesta paralelos y coordinados, establecer resiliencia en cada fase de la canalización en anticipación de fallas de componentes y estandarización de fuentes de datos con API para obtener mejores conocimientos.
Integración de datos frente a integración de aplicaciones
Las soluciones de integración de datos se desarrollaron en respuesta al uso generalizado de bases de datos relacionales y la creciente necesidad de transmitir información a través de ellas de manera efectiva, a menudo con datos en reposo. La integración de aplicaciones, por otro lado, controla la integración en tiempo real de datos operativos reales entre dos o más aplicaciones.
El objetivo final de la integración de aplicaciones es permitir que las aplicaciones diseñadas de forma independiente trabajen juntas, lo que requiere coherencia de datos entre copias separadas de datos, gestión del flujo integrado de múltiples tareas ejecutadas por aplicaciones dispares y, de manera similar a los requisitos de integración de datos, un solo usuario interfaz o servicio desde el cual acceder a datos y funciones desde aplicaciones diseñadas de forma independiente.
La integración de datos en la nube es una técnica típica para lograr la integración de aplicaciones. Se refiere a un sistema de herramientas y tecnología que integra numerosas aplicaciones para el intercambio de datos y procesos en tiempo real y ofrece acceso a múltiples dispositivos a través de una red o Internet.
¿Por qué es importante la integración de datos?
Las empresas que quieren seguir siendo competitivas y relevantes están adoptando big data, con todos sus beneficios y desventajas. La integración de datos permite realizar búsquedas en estas bases de datos masivas, lo que genera beneficios que van desde inteligencia corporativa y análisis de datos de consumidores hasta enriquecimiento de datos y entrega de información en tiempo real.
La gestión de datos corporativos y de consumidores es un caso de uso clave para los servicios y soluciones de integración de datos. Para proporcionar informes empresariales, inteligencia comercial (integración de datos de BI) y análisis empresarial sofisticado, la integración de datos empresariales alimenta datos integrados en almacenes de datos o arquitectura de integración de datos virtuales.
La integración de datos de clientes ofrece indicadores clave de rendimiento (KPI), riesgos financieros, clientes, operaciones de fabricación y cadena de suministro, actividades de cumplimiento normativo y otros aspectos de los procesos comerciales para gerentes comerciales y analistas de datos.
La integración de datos es particularmente crítica en la industria de la salud. Al organizar los datos de sistemas dispares en una sola perspectiva de información relevante de la que se pueden derivar conocimientos útiles, los datos integrados de diferentes registros de pacientes y clínicas ayudan a los médicos a identificar dolencias y enfermedades médicas. La recopilación e integración efectiva de datos también mejora la precisión del procesamiento de reclamos de seguros médicos y proporciona un registro consistente y preciso de los nombres de los pacientes y la información de contacto. La interoperabilidad se refiere al intercambio de información entre diferentes sistemas.
Cinco métodos para la integración de datos
Implemente la integración de datos, hay cinco formas o patrones diferentes: ETL, ELT, transmisión, integración de aplicaciones (API) y virtualización de datos. Los ingenieros, arquitectos y desarrolladores de datos pueden diseñar manualmente una arquitectura utilizando SQL para realizar estos procedimientos, o pueden configurar y administrar una herramienta de integración de datos, que acelera el desarrollo y automatiza el sistema.
El siguiente diagrama muestra dónde encajan en un proceso moderno de administración de datos, transformando los datos sin procesar en datos limpios y listos para el negocio.
Las siguientes son las cinco formas básicas de integración de datos:
#1. ETL
Una canalización ETL es un tipo convencional de canalización de datos que utiliza tres procesos para convertir datos sin procesar para que coincidan con el sistema de destino: extraer, transformar y cargar. Antes de colocarse en el repositorio de destino (generalmente un almacén de datos), los datos se convierten en un área de preparación. Esto permite un procesamiento de datos rápido y preciso en el sistema de destino y es más adecuado para pequeños conjuntos de datos que requieren cambios sofisticados.
La captura de datos de cambios (CDC) es un enfoque ETL que se refiere al proceso o tecnología para identificar y recopilar cambios en la base de datos. Estas modificaciones pueden implementarse posteriormente en otro repositorio de datos o estar disponibles en un formato que puedan consumir ETL, EAI u otros tipos de herramientas de integración de datos.
#2. ELT
Los datos se cargan y convierten inmediatamente dentro del sistema de destino, que generalmente es un lago de datos basado en la nube, un almacén de datos o una casa de lago de datos, en la canalización ELT más actual. Debido a que la carga suele ser más rápida, esta estrategia es más apropiada cuando los conjuntos de datos son enormes y la puntualidad es fundamental. ELT funciona en un período de captura de datos de cambios o microlotes (CDC). El microlote, también conocido como "carga delta", solo carga datos que se han modificado desde la última carga exitosa. CDC, por otro lado, carga continuamente datos de la fuente a medida que cambia.
#3. Transmisión de datos
En lugar de colocar los datos en lotes en un nuevo repositorio, la integración de transmisión de datos transporta los datos desde el origen hasta el destino en tiempo real. Las soluciones de integración de datos (DI) que son modernas pueden transferir datos listos para análisis a plataformas de transmisión y en la nube, almacenes de datos y lagos de datos.
#4. Integración de aplicaciones
La integración de aplicaciones (API) permite que diferentes programas se comuniquen entre sí moviendo y sincronizando datos entre ellos. El caso de uso más común es para respaldar las necesidades operativas, como garantizar que su sistema de recursos humanos y su sistema financiero tengan los mismos datos. Como resultado, la integración de la aplicación debe garantizar la coherencia entre los conjuntos de datos.
Además, estas diversas aplicaciones suelen tener sus propias API para enviar y recibir datos, por lo que las herramientas de automatización de aplicaciones SaaS pueden ayudarlo a crear y mantener integraciones de API nativas de manera fácil y a escala.
#5. Virtualización de datos
La virtualización de datos, como la transmisión, brinda datos en tiempo real, pero solo cuando un usuario o una aplicación los solicita. No obstante, al fusionar virtualmente datos de múltiples sistemas, puede producir una vista unificada de los datos y hacer que los datos estén disponibles bajo demanda. La virtualización y la transmisión son ideales para sistemas transaccionales diseñados para manejar solicitudes de alto rendimiento.
Cada una de estas cinco formas está evolucionando junto con el ecosistema circundante. Debido a que históricamente los almacenes de datos eran el repositorio de destino, los datos debían modificarse antes de cargarlos. Esta es la canalización de datos ETL tradicional (Extraer > Transformar > Cargar) y sigue siendo adecuada para conjuntos de datos modestos que requieren transformaciones extensas.
Sin embargo, a medida que proliferan las arquitecturas de nube actuales, conjuntos de datos más grandes, estructuras de datos y diseños de mallas de datos, y el requisito de admitir análisis en tiempo real y proyectos de aprendizaje automático, la integración de datos está evolucionando desde ETL hacia ELT, transmisión y API.
Casos de uso importantes de integración de datos
Los cuatro casos de uso clave se discutirán en esta sección: ingesta de datos, replicación de datos, automatización del almacén de datos e integración de big data.
#1. Ingestión de datos
La ingesta de datos es el proceso de transferir datos de muchas fuentes a una ubicación de almacenamiento, como un almacén de datos o un lago de datos. La ingestión se puede realizar en tiempo real o por lotes y, por lo general, incluye limpiar y estandarizar los datos para que estén listos para el análisis mediante una herramienta de análisis de datos. Migrar sus datos a la nube o construir un almacén de datos, un lago de datos o una casa de lago de datos son ejemplos de ingesta de datos.
#2. Replicación de datos
La replicación de datos es el proceso de copiar y mover datos de un sistema a otro, como desde una base de datos en el centro de datos a un almacén de datos en la nube. Esto garantiza que los datos correctos estén respaldados y sincronizados con las necesidades operativas. La replicación puede realizarse de forma masiva, en lotes programados o en tiempo real en los centros de datos y/o la nube.
#3. Automatización de almacenes de datos
Al automatizar el ciclo de vida del almacén de datos, desde el modelado de datos y la ingesta en tiempo real hasta los data marts y la gobernanza, el proceso acelera la disponibilidad de datos listos para análisis. Este diagrama representa los principales procesos de perfeccionamiento automatizado y continuo en el establecimiento y funcionamiento de un almacén de datos.
#4. Integración de grandes datos
El inmenso volumen, la diversidad y la velocidad de los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados relacionados con los macrodatos requieren el uso de herramientas y técnicas avanzadas. El objetivo es brindar una visión completa y actualizada de su negocio a sus herramientas de análisis de big data y otras aplicaciones.
Esto implica que su solución de integración de big data necesita canalizaciones de big data sofisticadas capaces de mover, consolidar y transformar de forma autónoma grandes datos de diferentes fuentes de datos mientras conservan el linaje. Para manejar datos en tiempo real y de transmisión continua, debe tener excelentes características de escalabilidad, rendimiento, creación de perfiles y calidad de datos.
Beneficios de la integración de datos
Finalmente, la integración de datos le permite evaluar y actuar sobre una fuente única y confiable de datos controlados en los que puede confiar. Grandes y sofisticados conjuntos de datos de muchas fuentes distintas y desconectadas (plataformas publicitarias, sistemas CRM, automatización de marketing, análisis web, sistemas financieros, datos de socios, incluso fuentes en tiempo real e IoT) están inundando las organizaciones. Y, a menos que los analistas o los ingenieros de datos pasen muchas horas generando datos para cada informe, todos estos datos no se pueden vincular para crear una imagen holística de su empresa.
La integración de datos conecta varios silos de datos y ofrece una fuente confiable y centralizada de datos controlados que es completo, preciso y actualizado. Esto permite a los analistas, científicos de datos y hombres de negocios usar herramientas de análisis y BI para examinar y analizar todo el conjunto de datos en busca de tendencias, lo que da como resultado información procesable que mejora el rendimiento.
Aquí hay tres beneficios principales de la integración de datos:
Mayor precisión y confianza: usted y otras partes interesadas ya no tendrán que preocuparse si el KPI de qué herramienta es correcto o si se han incluido datos específicos. También habrá considerablemente menos errores y reelaboraciones. La integración de datos proporciona una fuente centralizada y confiable de datos correctos y controlados en los que puede confiar: "una fuente de la verdad".
Más toma de decisiones colaborativa y basada en datos: una vez que los datos sin procesar y los silos de datos se han transformado en información accesible y lista para análisis, es mucho más probable que los usuarios de toda su empresa participen en el análisis. También es más probable que colaboren entre departamentos porque los datos de todas las partes de la empresa se agrupan y pueden ver fácilmente cómo sus acciones se afectan entre sí.
Mayor eficiencia: cuando los equipos de analistas, desarrollo y TI no dedican tiempo a recopilar y preparar datos manualmente o construir conexiones únicas e informes personalizados, pueden concentrarse en objetivos más estratégicos.
Desafíos de integración de datos
Tomar múltiples fuentes de datos y combinarlas en una sola estructura es un problema técnico en sí mismo. A medida que más empresas desarrollan soluciones de integración de datos, se encargan de desarrollar procesos preconstruidos para transferir datos de manera confiable donde deben ir. Si bien esto ahorra tiempo y dinero a corto plazo, la implementación puede verse obstaculizada por una variedad de desafíos.
Estos son algunos de los problemas más frecuentes que enfrentan las organizaciones al desarrollar sistemas de integración:
- Cómo llegar a la línea de meta — La mayoría de las empresas saben lo que quieren de la integración de datos: una solución a un problema específico. Lo que con frecuencia pasan por alto es el viaje que se requerirá para llegar allí. Cualquier persona responsable de implementar la integración de datos debe comprender qué categorías de datos se deben recopilar y procesar, de dónde provienen, los sistemas que los utilizarán, qué tipos de análisis se realizarán y con qué frecuencia se deben actualizar los datos y los informes.
- Datos de sistemas heredados – Los esfuerzos de integración pueden incluir la inclusión de datos de sistemas heredados. Esos datos, sin embargo, frecuentemente carecen de indicadores tales como horas y fechas para las actividades, que comúnmente se incluyen en los sistemas más recientes.
- Datos de demandas comerciales emergentes – Los sistemas actuales generan varios tipos de datos (como no estructurados o en tiempo real) a partir de una variedad de fuentes, incluidas películas, dispositivos IoT, sensores y la nube. Descubrir cómo cambiar rápidamente su infraestructura de integración de datos para satisfacer las necesidades de integración de todos estos datos se vuelve crucial para que su negocio gane, pero es extremadamente desafiante debido al volumen, el ritmo y el nuevo formato de datos que plantean nuevos problemas.
Lea también: INTEGRACIÓN HORIZONTAL: Guía detallada de la estrategia
- Datos externos – Los datos obtenidos de fuentes externas pueden no ser tan detallados como los datos obtenidos de fuentes internas, lo que dificulta su revisión con la misma minuciosidad. Además, las asociaciones con proveedores externos pueden dificultar el intercambio de datos en toda la empresa.
- Mantenerse al día — El trabajo no termina una vez que un sistema de integración está en funcionamiento. Le corresponde al equipo de datos mantener actualizados los esfuerzos de integración de datos con las mejores prácticas y las solicitudes más recientes de la empresa y los organismos reguladores.
Técnicas de integración de datos
Hay cinco tipos principales de técnicas de integración de datos. Las ventajas y desventajas de cada uno, así como cuándo utilizarlos, se enumeran a continuación:
#1. Integración manual de datos
La integración manual de datos es el proceso de integrar manualmente todas las fuentes de datos. Esto normalmente lo hacen los administradores de datos mediante el uso de código personalizado y es un método excelente para eventos únicos.
Pros:
- Medidas de reducción de costos
- Más libertad
Contras:
- Mayor margen de error
- Escalar es difícil.
#2. Integración de datos de software intermedio
El middleware o software se utiliza en este tipo de integración de datos para conectar aplicaciones y enviar datos a bases de datos. Es extremadamente útil para combinar sistemas heredados con sistemas modernos.
Pros:
- Transmisión de datos mejorada
- El acceso entre sistemas es mucho más fácil.
Contras:
- Menos oportunidades
- La funcionalidad es limitada.
#3. Integración de aplicaciones
Esta estrategia se basa completamente en aplicaciones de software para buscar, recuperar e integrar datos de muchas fuentes y sistemas. Este método es ideal para empresas que operan en entornos de nube híbrida.
Pros:
- Intercambio de información simplificado
- Proceso de racionalización
Contras:
- Restricted access
- Resultados inconsistentes
- La configuración es complicada.
#4. Integración de acceso uniforme
Este método combina datos de varias fuentes y los presenta de manera uniforme. Otra característica ventajosa de este método es que permite que los datos permanezcan en su posición original mientras realiza esta función. Este método es ideal para empresas que requieren acceso a sistemas diferentes y diversos sin incurrir en el costo de crear una copia de los datos.
Pros:
- Los requisitos de almacenamiento son mínimos.
- Acceso más simple
- La visualización de datos se aceleró
Contras:
- Restricciones del sistema
- Problemas de integridad de datos
#5. Integración de almacenamiento compartido
Este método es similar a la integración de acceso uniforme, excepto que crea una réplica de los datos en el almacén de datos. Esta es, sin duda, la mejor manera para las empresas que buscan maximizar el valor de sus datos.
Pros:
- Se ha reforzado el control de versiones.
- reducción de carga
- Análisis de datos mejorado
- Racionalización de datos
Contras:
almacenamiento caro
Altos gastos operativos
Herramientas de integración de datos
Hay varias herramientas de integración de datos para varias metodologías de integración de datos. Una herramienta de integración decente debe tener las siguientes características: portabilidad, simplicidad y compatibilidad con la nube. Estas son algunas de las herramientas de integración de datos más comunes:
- ArcESB
- xmucho
- Automate.io
- plataforma de datos
- Panoplia
Conclusión
Sugerir que la integración de datos permite a las empresas tener toda su información en un solo lugar es quedarse corto. Es, de hecho, el primer y más importante paso que deben dar las empresas para desarrollar todo su potencial. Es difícil imaginar los muchos beneficios de este tema a menos que profundices en él.
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Referencias
