Explicación de las técnicas y tecnologías comunes de integración de datos

By |2021-09-21T12:30:12+00:0023rd septiembre, 2019|

La mayoría de las organizaciones de tamaño mediano a grande utilizan una amplia gama de aplicaciones, cada una con sus propias bases de datos y almacenes de datos. Ya sea que estas aplicaciones se basen en las instalaciones o en la nube, es fundamental para la utilidad de estas aplicaciones que compartan datos entre ellas. Por lo tanto, para facilitar el proceso de intercambio, se utilizan aplicaciones de integración de datos, pero la pregunta sigue siendo, ¿qué es la integración de datos?

En este blog, discutiremos qué es la integración de datos en general, los diversos enfoques de integración de datos y cómo integrar datos de diferentes fuentes.

¿Qué es la integración de datos?

Explicación de la integración de datos (Fuente: Estudio de anoche)

¿Qué es la integración de datos?

El proceso de consolidar datos de múltiples aplicaciones y crear una vista unificada de activos de datos se conoce como integración de datos. A medida que las empresas almacenan información en diferentes bases de datos, la integración de datos se convierte en una estrategia importante a adoptar, ya que ayuda a los usuarios comerciales a integrar datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico que desea extraer información del cliente de múltiples flujos de datos o bases de datos, como marketing, ventas y finanzas. La integración de datos ayudaría a consolidar los datos que llegan de varias bases de datos y utilizarlos para informes y análisis.

La integración de datos empresariales se realiza utilizando diferentes técnicas o estrategias de integración de datos según los requisitos únicos de una empresa. Por lo tanto, es importante evaluar qué enfoque de integración de datos es el adecuado para su negocio.

La integración de datos es un componente central de varios proyectos diferentes de administración de datos de misión crítica, como la construcción de un almacén de datos empresarial, la migración de datos de una o varias bases de datos a otra y la sincronización de datos entre aplicaciones. Como resultado, existe una variedad de aplicaciones, tecnologías y técnicas de integración de datos que utilizan las empresas para integrar datos de distintos fuentes y crear una única versión de la verdad. Ahora que comprende qué es la integración de datos, profundicemos en las diferentes técnicas y tecnologías de integración de datos.

Tipos de técnicas de integración de datos

La necesidad de integración de datos en inteligencia empresarial surge cuando los datos provienen de diversas fuentes internas y externas. Esto se logra mediante el uso de uno de los tres tipos diferentes de técnicas de integración de datos, según la heterogeneidad, complejidad y volumen de las fuentes de datos involucradas.

Echemos un vistazo a estos enfoques de integración de datos uno por uno y veamos cómo pueden ayudar a mejorar los procesos de inteligencia empresarial.

necesidad de integración de datos en inteligencia empresarial

Consolidación de datos

Como su nombre indica, consolidación de datos es el proceso de consolidar o combinar datos de diferentes fuentes de datos para crear un repositorio de datos centralizado o un almacén de datos. Este almacén de datos unificado se utiliza para diversos fines, como informes y análisis de datos. Además, también puede funcionar como una fuente de datos para aplicaciones posteriores.

Uno de los factores clave que diferencian la consolidación de datos de otras técnicas de integración de datos es la latencia de datos. La latencia de datos se define como la cantidad de tiempo que lleva recuperar datos de fuentes de datos para transferirlos al almacén de datos. Cuanto más corto es el período de latencia, los datos más recientes están disponibles en el almacén de datos para inteligencia y análisis de negocios.

En términos generales, suele haber cierto nivel de latencia entre el momento en que se producen las actualizaciones de los datos almacenados en los sistemas de origen y el momento en que esas actualizaciones se reflejan en el almacén de datos o la fuente de datos. Dependiendo de las tecnologías de integración de datos utilizadas y las necesidades específicas del negocio, esta latencia puede ser de unos segundos, horas o más. Sin embargo, con los avances en las tecnologías de datos integrados, es posible consolidar datos y transferir cambios al destino casi en tiempo real o en tiempo real.

Federación de datos

La federación de datos es una técnica de integración de datos que se utiliza para consolidar datos y simplificar el acceso para usuarios consumidores y aplicaciones de front-end. En la federación de datos, los datos distribuidos con diferentes modelos de datos se integran en una base de datos virtual que presenta un modelo de datos unificado.

No hay movimiento de datos físicos detrás de un base de datos virtual federada. En cambio, la abstracción de datos se realiza para crear una interfaz de usuario uniforme para el acceso y la recuperación de datos. Como resultado, cada vez que un usuario o una aplicación consulta la base de datos virtual federada, la consulta se descompone y se envía a la fuente de datos subyacente relevante. En otras palabras, los datos se brindan bajo demanda en la federación de datos, a diferencia de la integración de datos en tiempo real, donde los datos se integran para construir un almacén de datos centralizado separado.

Propagación de datos

La propagación de datos es otra técnica para la integración de datos en la que los datos de un almacén de datos empresarial se transfieren a diferentes mercados de datos después de las transformaciones necesarias. Dado que los datos continúan actualizándose en el almacén de datos, los cambios se propagan a la despensa de datos de origen de manera síncrona o asincrónica. Las dos tecnologías de integración de datos comunes que se utilizan para la propagación de datos incluyen la integración de aplicaciones empresariales (EAI) y la replicación de datos empresariales (EDR). Estas tecnologías de integración de datos se analizan a continuación.

Diferentes tecnologías de integración de datos

La tecnología de integración de datos ha evolucionado a un ritmo rápido durante la última década. Inicialmente, Extract, Transform, Load (ETL) era la única tecnología disponible utilizada para la integración de datos por lotes. Sin embargo, a medida que las empresas continuaron agregando más fuentes a su ecosistema de datos y surgió la necesidad de tecnologías de integración de datos en tiempo real, se introdujeron nuevos avances y tecnologías:

A continuación, se muestra un resumen de las tecnologías de integración de datos más populares que se utilizan en la actualidad:

Extraer, transformar, cargar (ETL)

Probablemente la tecnología de integración de datos más conocida, ETL o Extraer, transformar, cargar es un proceso de integración de datos que implica la extracción de datos de un sistema de origen y su carga en un destino de destino después de la transformación.

ETL se utiliza principalmente para la consolidación de datos y se puede realizar en lotes o casi en tiempo real mediante la captura de datos modificados (CDC). ETL por lotes se utiliza principalmente para movimientos masivos de datos, como durante la migración de datos. Por otro lado, CDC es una opción más adecuada para transferir cambios o datos actualizados al destino objetivo.

Durante el proceso ETL, los datos se extraen de una base de datos, solución ERP, aplicación en la nube o sistemas de archivos y se transfieren a otra base de datos o repositorio de datos. Las transformaciones realizadas en los datos varían según el caso de uso específico de la gestión de datos. Sin embargo, las transformaciones comunes que se realizan incluyen la limpieza de datos, la calidad de los datos, la agregación de datos y la reconciliación de datos.

Integración de información empresarial (EII)

Enterprise Information Integration (EII) es una tecnología de integración de datos que se utiliza para ofrecer conjuntos de datos seleccionados bajo demanda. También considerada un tipo de tecnología de federación de datos, EII implica la creación de una capa virtual o una vista empresarial de las fuentes de datos subyacentes. Esta capa protege a las aplicaciones consumidoras y a los usuarios comerciales de las complejidades de conectarse a sistemas de origen dispares que tienen diferentes formatos, interfaces y semánticas. En otras palabras, EII es una tecnología que permite tanto a los desarrolladores como a los usuarios comerciales tratar una variedad de fuentes de datos como si fueran una base de datos y presentar los datos entrantes de nuevas formas.

A diferencia del lote ETL, EII puede manejar la integración de datos en tiempo real y casos de uso de entrega muy fácilmente, lo que permite a los usuarios comerciales consumir datos nuevos para el análisis de datos e informes.

Replicación de datos empresariales (EDR)

Utilizado como técnica de propagación de datos, Enterprise Data Replication (EDR) es un método de consolidación de datos en tiempo real que implica mover datos de un sistema de almacenamiento a otro. En su forma más simple, EDR implica mover un conjunto de datos de una base de datos a otra base de datos que tenga el mismo esquema. Sin embargo, recientemente, el proceso se ha vuelto más complejo para involucrar bases de datos de origen y destino heterogéneas, con datos que se replican a intervalos regulares, en tiempo real o esporádicamente, según las necesidades de la empresa.

Mientras tanto EDR y ETL implican el movimiento masivo de datos, EDR es diferente porque no implica ningún tipo de transformación o manipulación de datos.

Además de estas tres tecnologías clave de integración de datos, las empresas con arquitecturas complejas de gestión de datos también hacen uso de la integración de aplicaciones empresariales (EAI), Cambiar captura de datos (CDC), y otras tecnologías basadas en eventos y en tiempo real para mantenerse al día con las necesidades de datos de sus usuarios comerciales.

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