Siempre han existido problemas en la combinación de datos de múltiples fuentes diferentes. Por lo tanto, los científicos de la Universidad de Minnesota diseñaron el primer sistema de integración de datos en 1991. Esta técnica de plataforma de integración de big data utilizó el enfoque ETL que extrae, transforma y carga datos de múltiples sistemas y fuentes en una vista unificada.
Este blog discutirá el proceso de integración de datos y las diversas técnicas y tecnologías de integración de datos.
¿Qué es la integración de datos?
El proceso de consolidar datos de múltiples aplicaciones y crear una vista unificada se conoce como integración de datos. La integración de datos se convierte en una estrategia importante a medida que las empresas almacenan información en diferentes bases de datos. Ayuda a los usuarios empresariales 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 de varias bases de datos departamentales. Los analistas de datos pueden usar los datos unificados resultantes para informes y análisis.
La integración de datos es un componente central de varios proyectos importantes de gestión de datos. Tales proyectos incluyen:
- Creación de un almacén de datos empresarial.
- Migración de datos de una o varias bases de datos a otra.
- Sincronización de datos entre aplicaciones.
Como resultado, las empresas utilizan herramientas de integración de datos con una variedad de aplicaciones, tecnologías y técnicas 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.
¿Qué son las técnicas de integración de datos?
Las técnicas de integración de datos son procesos para combinar datos de múltiples fuentes en un solo destino. Las técnicas comunes de integración de datos son:
- ETL.
- Consolidación de datos.
- Federación de datos.
- Integración de middleware.
- Propagación de datos.
Los enfoques de integración de datos surgen cuando los datos provienen de diversas fuentes internas y externas. Esto se logra utilizando uno de los cuatro tipos de técnicas de integración de datos. El enfoque dependerá de la disparidad, la complejidad y la cantidad de fuentes de datos involucradas.
Veamos estas técnicas de integración de datos individualmente y veamos cómo pueden ayudar a mejorar los procesos comerciales.
Consolidación de datos
Como su nombre indica, consolidación de datos combina datos de diferentes fuentes para crear un depósito de datos centralizado o almacén de datos. Los analistas de datos pueden usar este repositorio para diversos fines, como informes y análisis de datos. Además, también puede funcionar como fuente de datos para aplicaciones posteriores.
La latencia de los datos es un factor clave que diferencia la consolidación de datos de otras técnicas de integración de datos. La latencia de datos es el tiempo que lleva recuperar datos de fuentes de datos para transferirlos al almacén de datos. Cuanto más corto sea el período de latencia, más datos actualizados estarán disponibles para la inteligencia comercial y el análisis en el almacén de datos.
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. Esta latencia puede variar según las tecnologías de integración de datos y las necesidades específicas de la empresa. 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 consolida los datos y simplifica el acceso para los usuarios consumidores y las aplicaciones front-end. En la técnica de federación de datos, los datos distribuidos con diferentes modelos se integran en una base de datos virtual con un modelo de datos unificado.
No hay movimiento de datos físicos detrás de una base de datos virtual federada. En cambio, la abstracción de datos crea 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 construir un almacén de datos centralizado separado.
Integración de software intermedio
Las técnicas de integración de middleware se refieren a los métodos utilizados para facilitar el intercambio fluido de datos entre diferentes sistemas. Este software actúa como un puente entre diferentes sistemas, lo que les permite comunicarse y compartir información de manera efectiva. Las técnicas comunes incluyen middleware orientado a mensajes (MOM), arquitectura orientada a servicios (SOA), bus de servicios empresariales (ESB), extracción, transformación, carga (ETL) e interfaces de programación de aplicaciones (API). Estas técnicas permiten una comunicación fluida, la transformación de datos y la integración entre sistemas dispares.
Propagación de datos
La propagación de datos es otra técnica para la integración de datos. Implica la transferencia de datos desde un almacén de datos empresarial a diferentes mercados de datos después de las transformaciones requeridas. Dado que los datos continúan actualizándose en el almacén de datos, los cambios se propagan al data mart de origen de forma sincrónica o asincrónica. Las dos tecnologías comunes de integración de datos para la propagación de datos incluyen la integración de aplicaciones empresariales (EAI) y la replicación de datos empresariales (EDR). Analicemos estas tecnologías de integración de datos 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 para la integración de datos por lotes. Sin embargo, a medida que las empresas continuaron agregando más fuentes a su ecosistema de datos, surgió la necesidad de tecnologías de integración de datos en tiempo real. Por lo tanto, 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)
La tecnología de integración de datos más conocida, ETL o Extraer, transformar, cargar, es un proceso de integración de datos que implica extraer datos de un sistema de origen y cargarlos en un destino después de la transformación.
El uso principal de ETL es para la consolidación de datos. Se puede realizar por lotes o casi en tiempo real mediante la captura de datos modificados (CDC). El caso de uso principal para los movimientos masivos de ETL por lotes de grandes cantidades de datos es durante la migración de datos. Por otro lado, el CDC es una opción más adecuada para transferir cambios o datos actualizados al destino objetivo.
El proceso ETL implica extraer datos de una base de datos, una solución ERP, una aplicación en la nube o un sistema de archivos y transferirlos 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 incluyen limpieza, calidad, agregación y reconciliación de datos.
Integración de información empresarial (EII)
Enterprise Information Integration (EII) es una tecnología de integración de datos que ofrece 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 múltiples sistemas de origen que tienen diferentes formatos, interfaces y semántica. 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. Esta tecnología les permite presentar los datos entrantes de nuevas formas.
A diferencia del lote ETL, EII puede manejar fácilmente en tiempo real Casos de uso de integración y entrega de datos, 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. 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 con el mismo esquema. Recientemente, el proceso se ha vuelto más complejo e involucra diferentes bases de datos de origen y de destino. Los datos también se replican a intervalos regulares, en tiempo real o esporádicamente, según las necesidades de la empresa.
Aunque la 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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