Desafíos de la integración de datos y cómo superarlos

Reunir datos de diferentes sistemas plantea importantes desafíos de integración para las organizaciones, ya que siguen lidiando con formatos de datos inconsistentes provenientes de fuentes que evolucionan y se acumulan constantemente. A veces, el proceso en su conjunto es demasiado lento y no puede satisfacer las demandas del negocio, especialmente considerando el mundo acelerado actual impulsado por la IA. Estos problemas de integración pueden detener un proyecto incluso antes de comenzar. Sin embargo, con la combinación adecuada de herramientas y estrategias, las organizaciones pueden abordar la mayoría de los desafíos de integración de datos de forma eficaz.

Este artículo ofrece una guía clara para abordar algunos de los problemas más comunes de integración de datos. Primero, identificaremos cada uno de los principales desafíos que suele enfrentar una organización. Luego, describiremos técnicas y estrategias para solucionar cada problema. También analizaremos algunas prácticas recomendadas para ayudarle a evitar estos desafíos. Finalmente, el artículo concluirá explorando cómo una plataforma unificada de integración de datos ayuda a superar los obstáculos cuando... integrando datos empresariales.

¿Qué provoca los desafíos de integración de datos en las organizaciones?

Las organizaciones enfrentan desafíos de integración de datos porque crear una única base de datos visión confiable de los datos Es inherentemente difícil sin una estrategia y herramientas adecuadas. Los datos residen naturalmente en diferentes aplicaciones y formatos. Sin embargo, las razones específicas por las que surgen y persisten estos desafíos difieren significativamente según el tamaño y la madurez de la organización.

Pequeñas organizaciones

Para las pequeñas empresas, los desafíos se centran principalmente en los recursos y la falta de especialización. A menudo, carecen de un departamento de TI dedicado o de expertos en datos en su plantilla.

• • Dependencia de herramientas dispares: Una pequeña empresa generalmente utiliza una colección de aplicaciones independientes basadas en la nube para sus operaciones que no se comunican entre sí de manera inmediata, lo que crea grupos aislados de datos.
  • Integración manual: El método principal para combinar datos es la exportación e importación manual mediante hojas de cálculo. Este enfoque requiere mucho tiempo y es propenso a errores humanos, lo que significa que es imposible escalar sin automatización a medida que el negocio crece.
  • Limitaciones presupuestarias: Las pequeñas empresas operan con presupuestos ajustados. No pueden permitirse plataformas de integración de nivel empresarial ni el coste de contratar a un ingeniero de datos especializado para desarrollar soluciones personalizadas. Se centran en las funciones principales del negocio, no en construir una infraestructura de datos compleja.

Organizaciones medianas

Cuando una empresa crece hasta alcanzar un tamaño mediano, sus desafíos de integración de datos se centran más en gestionar la complejidad de la escala. Los procesos manuales ya no son viables.

• • Número creciente de sistemas: Una empresa mediana tiene más departamentos, cada uno con su propio software preferido. El equipo de ventas utiliza un CRM como Salesforce, el equipo de soporte utiliza un sistema de tickets, probablemente Zendesk, y el equipo de operaciones podría tener un ERP dedicado. Estos sistemas a menudo se eligen sin una estrategia de integración central, lo que resulta en... silos de datos.
  • La necesidad de automatización: El volumen de datos es ahora demasiado grande para que la integración manual sea efectiva. Las organizaciones reconocen la necesidad de flujos de trabajo automatizados Para garantizar la coherencia y la actualización de los datos en todos los sistemas. Sin embargo, la mayoría carece de la experiencia interna necesaria para implementar y mantener eficazmente estos canales automatizados.
  • Cuestiones de gobernanza emergentes: A medida que se utilizan más datos para tomar decisiones críticas, calidad y consistencia de los datos se han convertido en preocupaciones importantes. Diferentes departamentos pueden tener definiciones contradictorias para la misma métrica. Sin una estrategia formal de gobernanza de datos Estas inconsistencias conducen a una falta de confianza en los datos y a una mala toma de decisiones.

Grandes organizaciones (empresas)

Para las grandes empresas, los desafíos radican en su escala histórica y complejidad. Se enfrentan a un panorama tecnológico construido a lo largo de décadas.

• • Sistemas heredados: Las empresas dependen de sistemas locales antiguos, a veces llamados mainframes, que ejecutan funciones empresariales esenciales. El problema con estos sistemas heredados es que pueden tener décadas de antigüedad y no están diseñados para conectarse con aplicaciones modernas en la nube. Carecen de... API y utilizan formatos de datos obsoletos, lo que hace que sea increíblemente difícil y costoso extraer sus datos.
  • Silos de datos generalizados: En una gran empresa, los distintos departamentos suelen funcionar como entidades independientes, con sus propios presupuestos y opciones tecnológicas. Esto crea silos de datos profundamente arraigados. La integración de datos se convierte en un reto, que requiere la colaboración interdepartamental y un acuerdo sobre estándares de datos.
  • Volumen y variedad de datos: Las empresas gestionan un volumen masivo y variado de datos, desde registros financieros estructurados hasta feeds de redes sociales no estructurados. Las soluciones de integración deben ser altamente escalables para gestionar esta carga casi en tiempo real.
  • Cumplimiento y seguridad: Las grandes empresas operan bajo una compleja red de regulaciones nacionales e internacionales como el RGPD y la HIPAA. Esto significa que deben garantizar que cada paso del proceso proceso de integración de datos Es auditable y cumple con las normas. Esto requiere gobernanza de datos con seguimiento de linaje y protocolos de seguridad, lo que añade una carga de trabajo significativa a cualquier proyecto de integración.

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¿Cuáles son los principales desafíos en la integración de datos?

Con tantos técnicas de integración Si bien la disponibilidad es limitada, seleccionar la opción adecuada puede convertirse en un desafío si no se definen ni priorizan claramente las necesidades específicas de volumen de datos. A continuación, se presenta una lista de los desafíos de integración de datos que las organizaciones suelen enfrentar, junto con las estrategias para superarlos:

Integración de datos desde las API

A primera vista, un punto final HTTP que devuelve JSON parece una victoria fácil en comparación con los archivos planos o el envío directo. base de datos de CRISPR Medicine News Grifos. En la práctica, cada API que se añade es un servicio externo móvil con su propio contrato, límites y ciclo de vida. Integrar docenas (o cientos) de estos servicios se convierte en un problema de integración de datos en sí mismo, ya que ahora hay que:

• • Gestionar esquemas en evolución
  • Manejar diversos métodos de autenticación
  • Implementar el manejo de errores y la lógica de reintento
  • Garantizar la coherencia y sincronización de los datos en todos los sistemas conectados
  • Adherirse a los límites de velocidad variables y a los cambios de versiones

A continuación se explica cómo superar los desafíos en la integración de API:

• • Establecer un marco de conector centralizado que incluya una biblioteca reutilizable para manejar la autenticación, la paginación y la administración del estado, lo que permite crear nuevas Integraciones API Impulsado por la configuración.
  • Configure su integración para obtener solo los datos que han cambiado desde la última sincronización exitosa para reducir la carga en sus sistemas. Esto hace que su Llamadas API más rápido y le ayuda a mantenerse dentro de los límites de uso.
  • Las API pueden fallar por diversas razones: algunas temporales (relacionadas con la red) y otras más graves (datos erróneos o tokens de acceso caducados). Diseñe su integración para que reintente errores temporales automáticamente y marque los persistentes para su revisión manual.

Retrasos en la recopilación de datos

Uno de los principales desafíos en la integración de datos es garantizar la obtención de los datos necesarios en el momento justo, ya que los retrasos en la recopilación de datos introducen latencia e imprevisibilidad en el proceso de integración. Esto socava la fiabilidad y la precisión de los análisis y procesos operativos posteriores.

Otro problema común surge debido a las limitaciones de los canales de integración tradicionales, comunes en muchas empresas. El problema radica en que estos canales no están diseñados para la entrega en tiempo real o casi real y, por lo tanto, presentan dificultades con el aumento del volumen de datos y las transformaciones complejas que agravan la ya alta latencia.

A continuación se explica cómo superar los retrasos en la recopilación de datos:

• • Ejecute microlotes superpuestos para que los registros que llegan tarde de la ventana anterior aún puedan ingresarse rápidamente en lugar de esperar al siguiente ciclo completo.
  • Reemplazar legado Tuberías ETL con modernas herramientas de integración de datos para manejar datos de gran volumen y alta velocidad.
  • Implementar cambiar la captura de datos (CDC) u otros técnicas de replicación de bases de datos para replicar rápidamente cualquier cambio detectado en los datos de origen.
  • Considere usar plataformas de integración de datos que proporcionan tiempo real o casi tiempo real para ingerir y combinar datos con una latencia mínima.

Gestión de la calidad de los datos durante la integración

Una de las principales razones por las que las iniciativas de IA y análisis no alcanzan sus objetivos es la “mala preparación de los datos” de una organización. Esto significa que gestión de la calidad de los datos La integración es un problema tanto de gobernanza como técnico. Por lo tanto, las organizaciones deben, sobre todo, definir qué significa una "buena" calidad de datos; es decir, lo que consideran alta calidad dependerá de sus necesidades de negocio.

Hay tres peligros principales que hay que tener en cuenta aquí:

• • en primer lugar, lógica de transformación de datos Puede introducir errores en el flujo de datos. Por ejemplo, un problema tan simple como una regla defectuosa puede corromper varios registros.
  • En segundo lugar, los esquemas no coincidentes, donde la estructura de los datos entrantes no coincide con la estructura aceptada por el sistema de destino, provocan que algunos datos se descarten o se ignoren sin previo aviso.
  • En tercer lugar, los problemas triviales de calidad de los datos que existen de forma aislada se convierten en problemas más graves al integrar datos de múltiples fuentes. Un ejemplo común son los registros duplicados.

A continuación se explica cómo superar los problemas de calidad de los datos al integrarlos:

• • En organizaciones grandes, se debe asignar la propiedad de los datos para cada fuente de datos para ayudar a definir las reglas de calidad de los datos.
  • Incorpore controles de calidad de datos en la capa de integración
  • Incorporar el elaboración automatizada de perfiles de datos y validación y limpiar datos dentro del oleoducto.
  • Configure alertas para identificar y abordar instantáneamente cualquier problema de salud de los datos.

Garantizar que las canalizaciones de datos sigan siendo tolerantes a fallos

A tubería de datos Un sistema "tolerante a fallos" es capaz de funcionar incluso cuando una parte del sistema empieza a fallar o falla inesperadamente. Sin embargo, esto no significa que no se produzcan errores. Significa que estos errores se esperan y se gestionan, de modo que no se propagan ni afectan a los sistemas operativos.

La tolerancia a fallas requiere planificar mecanismos de gestión y recuperación del estado, lo que puede ser un desafío ya que es necesario decidir:

• • Si bloquear todo el trabajo o permitir el éxito parcial y marcar registros incompletos en caso de fallas en la canalización.
  • ¿Con qué frecuencia se debe registrar el progreso del pipeline, ya que registrar con demasiada frecuencia ralentiza el procesamiento, mientras que registrar muy poco significa un reinicio prolongado si algo falla?
  • ¿Qué partes del flujo de trabajo deben seguir ejecutándose cuando falla un componente?

A continuación se explica cómo superar este desafío de integración de datos:

• • Almacene cada archivo o mensaje entrante en una “zona de aterrizaje” (área de preparación) confiable para que pueda volver a ejecutar el trabajo sin tener que volver a enviar los datos.
  • Diseñe pasos de procesamiento para que sean idempotentes, lo que significa que pueden ejecutarse de manera segura varias veces sin causar registros duplicados o inconsistencias.
  • Implemente puntos de control y seguimiento de estado en etapas lógicas en el proceso de integración para que la recuperación se reanude desde el último punto exitoso.
  • Incluya lógica para ramificaciones dinámicas o respaldos cuando un sistema de origen no es accesible para que los sistemas posteriores aún obtengan datos utilizables sin demora.
  • Utilizar herramienta moderna de canalización de datos para aislar y poner en cuarentena automáticamente los registros corruptos y mantener los datos saludables en movimiento.

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Preparación e integración de datos para IA y ML

Los equipos y sistemas de IA deben extraer datos de una amplia gama de fuentes, ya que las organizaciones almacenan información en sistemas operativos, registros, depósitos de almacenamiento en la nube y aplicaciones SaaS. El principal desafío radica en mapear, transformar y conciliar estas fuentes antes de que los datos puedan ser útiles. Esto se debe a que los datos de diferentes sistemas se presentan en diversas estructuras y formatos.un problema que Forbes identifica como uno de los obstáculos más importantes para la integración de datos.

El proceso de integración de IA no es una tarea única, sino un ciclo continuo que implica:

• • Extracción e ingesta de datos
  • Transformación y limpieza de datos.
  • Ingeniería de características
  • Operacionalización de canales de datos

A continuación se explica cómo superar estos desafíos de integración de datos:

• • Incorpore controles de calidad de datos dentro del proceso de integración.
  • Utilice plataformas de integración con funciones integradas Mapeo de datos de IA capacidades.
  • Cree un catálogo de metadatos para toda la empresa para registrar cada conjunto de datos, su propietario y linaje, y evitar que los equipos integren la misma fuente dos veces.
  • Use gestión de datos maestros (MDM) para fusionar registros duplicados para que los modelos de IA y ML vean el registro más actualizado.

Administrar cambios en la estructura de datos de origen sin reescribir la lógica de integración

Cuando conectas docenas de sistemas operativos a un solo plataforma analíticaCada regla de mapeo en la canalización se vincula a los nombres de columna y tipos de datos existentes el día de su creación. En cuanto se modifica un sistema fuente, los registros entrantes dejan de coincidir con esas reglas predefinidas, lo que provoca un fallo en la lógica de integración.

El desafío radica en que las canalizaciones de integración tradicionales vinculan las transformaciones a posiciones o nombres de columnas explícitos. Una sentencia select que lee importe, moneda y marca de tiempo no puede incorporar una nueva columna de país sin modificaciones manuales. Cada parche manual requiere un desarrollador, una revisión de código, una reimplementación y, a menudo, un trabajo de reposición para restaurar el historial. Los equipos descubren que gestionar una sola aplicación volátil es agotador, y más aún integrar veinte.

A continuación se explica cómo gestionar este desafío de integración de datos:

• • La solución más sencilla es utilizar herramientas de integración que admitan la evolución del esquema y la detección de desviaciones.
  • En lugar de codificar transformaciones en nombres o posiciones de columnas específicas, los equipos pueden definir asignaciones a nivel empresarial que permanezcan estables incluso cuando cambia el esquema subyacente.
  • Integre comprobaciones de esquema en el proceso de desarrollo para identificar y evaluar el impacto de los cambios estructurales antes de que lleguen a producción.

Cómo seleccionar la herramienta de integración de datos adecuada

La principal razón por la que encontrar la herramienta que se ajuste a sus necesidades es difícil es que el mercado está saturado y evoluciona rápidamente. Los analistas cuentan con docenas de suites comerciales, servicios en la nube y proyectos de código abierto, cada uno con sus propios patrones de diseño. Compararlos no es tan sencillo como revisar una lista de características, ya que los productos evolucionan entre la evaluación y el lanzamiento.

Una plataforma candidata que parece "perfecta" para un grupo puede resultar inservible para otro, y las deficiencias son difíciles de detectar en una prueba de concepto breve. El resultado es un proceso de selección que se asemeja a hacer malabarismos con prioridades cambiantes mientras el propio mercado cambia constantemente, razón por la cual incluso arquitectos experimentados describen la selección de herramientas como uno de los pasos más delicados política y técnicamente en un programa de datos moderno.

A continuación se explica cómo elegir la plataforma de integración de datos adecuada:

• • Siempre tenga un conocimiento sólido de las necesidades de integración de datos de su negocio, ya que esto le servirá de guía si necesita una ETL, ELT, integración basada en API o solución híbrida.
  • No ignore el soporte del proveedor y la compatibilidad general con el ecosistema, ya que la dependencia del proveedor es uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones al cambiar de proveedor. Cuanto más estrecha sea la integración con su conjunto de datos actual, más fluidos serán sus flujos de datos.
  • Evalúe el soporte para sus fuentes y destinos de datos específicos, especialmente si su organización depende de aplicaciones específicas de la industria o de nicho.
  • Priorice la facilidad de uso y la automatización impulsada por IA, ya que la idea de "integradores ciudadanos" está resonando entre más y más organizaciones, lo que significa que en el futuro los usuarios comerciales se harán cargo de sus propios canales de integración.
  • Busque plataformas de integración de datos con capacidades integradas y soporte para funciones relacionadas con monitoreo, manejo de errores, Seguimiento del linaje de datos, y registro.

Gestión de los gastos de movimiento y transformación de datos basados ​​en la nube

Uno de los retos clave en integración de datos en la nube Determinar con precisión los costos en los que incurrirá la empresa. Esto se debe a que, con el modelo de pago por uso, o cualquiera de sus variantes, es extremadamente raro que una empresa procese los volúmenes de datos planificados inicialmente, ya que el uso cambia durante la implementación o se amplía inesperadamente.

Costos ocultos asociados con la nube movimiento de datos La integración añade otra capa de complejidad. Las empresas incurren en gastos significativos simplemente por transferir datos de una zona a otra al integrarlos en múltiples entornos de nube. Estos costos pasan desapercibidos hasta que se recibe la factura final.

Los gastos de transformación de datos también plantean un desafío sutil pero crítico. En almacenes de datos nativos de la nubeLas transformaciones ejecutadas a escala pueden ser costosas, en particular cuando involucran uniones complejas, grandes agregaciones o reprocesamiento frecuente debido a datos que llegan tarde.

A continuación se explica cómo superar estos desafíos de integración de datos en la nube:

• • Haga que la planificación de la arquitectura teniendo en cuenta los costos sea una parte importante de su proyecto de integración de datos para controlar los gastos.
  • Implementar una plataforma de integración de datos que proporcione integración incremental y de pushdown. proceso de datos, y la reutilización de canales para reducir el volumen de datos que se mueven o transforman, reduciendo así los costos de procesamiento.
  • Observe cómo su herramienta de integración de datos maneja el flujo de trabajo y orquestación de datosLa idea es garantizar que no aumenten los costos de procesamiento al reactivar tuberías enteras debido a pequeños cambios en los datos de origen.

Mejores prácticas para evitar los desafíos de la integración de datos

Afrontar los desafíos de integración de datos y tomar medidas para solucionarlos es la estrategia tradicional. Cambiar el enfoque para evitarlos por completo es el enfoque que las organizaciones deben adoptar para mantenerse al día con el creciente volumen de datos y la evolución de los datos fuente. Esto requiere establecer algunas buenas prácticas:

• • Integre la gobernanza de datos desde el primer día y asigne un propietario o administrador de datos desde el lado comercial desde el principio.
  • Cree un glosario empresarial para toda la organización antes de que los departamentos creen su propia definición contradictoria. La idea es acordar nombres, unidades y definiciones de datos compartidos en todos los sistemas para eliminar... mapeo de datos cuestiones más adelante.
  • Valide, limpie y desduplique los registros tan pronto como lleguen para evitar que ingresen datos incorrectos a su sistema. almacenamiento de datos.
  • Evalúe siempre la integración como una característica fundamental al elegir una plataforma de datos.
  • Automatice todos los pasos que no requieren intervención manual para minimizar errores y mantener el pipeline operativo.

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Astera Data Pipeline es una plataforma de integración de datos de extremo a extremo con capacidades de IA integradas.

con Astera, usted obtiene:

• • Una plataforma unificada:gestione todas sus tareas de integración de datos dentro de una única plataforma.
  • ETL, ELT, CDC, API, etc.:Integre datos utilizando la técnica de su elección.
  • Interfaz de usuario fácil de usar combinada con automatización impulsada por IA:Acelere las tareas de mapeo y preparación de datos.
  • Funciones de calidad de datos integradas: Asegúrese de que solo datos en buen estado lleguen a su almacén de datos y a su lago de datos.
  • Motor de procesamiento paralelo:Maneje grandes volúmenes de datos con facilidad.
  • Transformaciones y funciones preconstruidas:Manipular y formatear los datos en la estructura requerida por el sistema de destino.
  • Manejar cambios en la estructura de datos de origen: AsteraEl enfoque de integración basado en modelos de datos permite que las canalizaciones de datos manejen cambios en los metadatos de origen.
  • Conectores nativos:Conectarse y mover datos entre diferentes fuentes y destinos, ya sea en las instalaciones o en la nube.

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