Explicación de las técnicas y tecnologías comunes de integración de datos

By |2022-03-04T16:05:09+00:0023rd septiembre, 2019|

Siempre han existido problemas en la combinación de datos de múltiples fuentes dispares; por lo tanto, los científicos de la Universidad de Minnesota diseñaron el primer sistema de integración de datos en 1991. Esta técnica de integración de datos utilizó el enfoque ETL que extrae, transforma y carga datos de múltiples sistemas y fuentes en una vista unificada.

En este blog, discutiremos el proceso de integración de datos y los diversos integración de datos técnicas y tecnologías.

¿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 múltiples fuentes. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico quiere extraer información de clientes de múltiples flujos de datos o bases de datos, como marketing, ventas y finanzas. En este caso, la integración de datos ayudaría a consolidar los datos que llegan de varias bases de datos departamentales y utilizarlos para informes y análisis.

La integración de datos es un componente central de varios proyectos diferentes de gestión de datos de misión crítica, como la creación 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, las empresas utilizan una variedad de aplicaciones, tecnologías y técnicas de integración de datos para integrar datos de distintos fuentes y crear una única versión de la verdad. Ahora que comprende el proceso de integración de datos, profundicemos en los diferentes enfoques, técnicas y tecnologías de integración de datos.

Tipos de técnicas de integración de datos

Los enfoques de integración de datos surgen cuando los datos provienen de varias 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 disparidad, la complejidad y la cantidad de fuentes de datos involucradas.

Veamos estos enfoques de integración de datos uno por uno y veamos cómo pueden ayudar a mejorar los procesos comerciales.

Consolidación de datos

Como su nombre indica, consolidación de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes de datos para crear un depósito o almacén de datos centralizado. Este almacén de datos unificado se utiliza para diversos fines, como informes y análisis de datos. Además, también puede funcionar como 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 ocurren las actualizaciones con 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 integradas de big data, 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 técnica de 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 sirven según demanda en la federación de datos, a diferencia del enfoque de integración de datos en tiempo real, donde los datos se integran para crear 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 acelerado durante la última década. Inicialmente, Extraer, Transformar, Cargar (ETL) era la única tecnología disponible utilizada para el proceso de 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 usa principalmente para la consolidación de datos y se puede realizar en lotes o casi en tiempo real mediante la captura de datos modificados (CDC). Batch ETL se usa principalmente para movimientos masivos de grandes cantidades de datos, como durante la migración de datos. Por otro lado, el CDC es una opción más adecuada para transferir cambios o datos actualizados al destino objetivo.

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

Integración de información empresarial (EII)

Enterprise Information Integration (EII) es una tecnología de integración de datos utilizada para entregar conjuntos de datos seleccionados bajo demanda. También considerado un tipo de tecnología de federación de datos, EII implica la creación de una capa virtual o una vista comercial 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 un enfoque de integración de datos que permite a los desarrolladores y 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 fácilmente la integración de datos en tiempo real y casos de uso de entrega, lo que permite a los usuarios comerciales consumir datos nuevos para el análisis de datos y la generación de 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 consiste en 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 al involucrar bases de datos de origen y destino dispares, 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 un movimiento masivo de datos, EDR es diferente porque no implica ninguna transformación o manipulación de datos.

Además de estas tres tecnologías clave de integración de datos, las empresas con arquitecturas de gestión de datos complejas también utilizan Enterprise Application Integration (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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