El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Técnicas y tecnologías comunes de integración de datos en 2026
Siempre han existido problemas para combinar datos de múltiples fuentes diferentes. Por ello, científicos de la Universidad de Minnesota diseñaron el primer sistema en consolidar datos en 1991Este sistema utiliza el enfoque ETL que extrae, transforma y carga datos de múltiples sistemas y fuentes en una vista unificada.
Este blog discutirá las diversas técnicas y tecnologías de integración de datos.
11 tipos de técnicas de integración de datos
El proceso de consolidar datos de múltiples aplicaciones y crear una vista unificada se conoce como integración de datosLas empresas utilizan diferentes herramientas de integración de datos con una variedad de aplicaciones, tecnologías y técnicas para integrar datos de fuentes dispares y crear una versión única de la verdad (SSOT).
Las técnicas de integración de datos, también llamadas tecnologías de integración de datos, son simplemente las diferentes estrategias, enfoques y herramientas que se utilizan para combinar datos de múltiples fuentes en un único destino. Las tecnologías de integración de datos han evolucionado rápidamente durante la última década. Inicialmente, extraer, transformar, cargar (ETL) Era la única técnica de integración de datos disponible, utilizada para el procesamiento por lotes. Sin embargo, las empresas continuaron añadiendo más fuentes a sus ecosistemas de datos y surgió la necesidad de técnicas de integración de datos en tiempo real. Por consiguiente, se introdujeron nuevos avances y tecnologías.
Las técnicas comunes de integración de datos incluyen:
- ETL (extraer, transformar, cargar)
- ELT (extraer, cargar, transformar)
- CDC (captura de datos modificados)
- Replicación de datos
- Integración basada en API
- Consolidación de datos
- Federación de datos
- Integración de software intermedio
- Propagación de datos
- Integración de información empresarial (EII)
- Replicación de datos empresariales (EDR)
Diferentes enfoques de integración de datos abordan datos de diversas fuentes internas y externas. Esto se logra mediante uno de los tipos de técnicas de integración de datos. El enfoque depende de la disparidad, la complejidad y la cantidad de fuentes de datos involucradas. Analicemos estas técnicas de integración de datos individualmente y veamos cómo pueden ayudar a mejorar los procesos de negocio.
Extraer, transformar, cargar (ETL)
La tecnología de integración de datos más conocida, ETL (Extraer, Transformar, Cargar), es un proceso que implica extraer datos de un sistema de origen y cargarlos en un destino tras la transformación. ETL ha sido durante mucho tiempo el método estándar para integrar datos. Las organizaciones utilizan Herramientas ETL para extraer, transformar y cargar sus datos.
El uso principal de ETL es la consolidación de datos para inteligencia empresarial y análisis. Puede realizarse por lotes o casi en tiempo real. 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 específico de la gestión de datos. Sin embargo, las transformaciones más comunes incluyen limpieza de datos, agregación, filtro, uniones y conciliación.
Extraer, cargar, transformar (ELT)
ELT (Extracto, Carga, Transformación) es otro enfoque de integración de datos, estrechamente relacionado con ETL. Si bien ETL se centra en extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos y luego cargarlos en un sistema de destino (como un almacenamiento de datos), ELT invierte la secuencia de los dos últimos pasos, es decir, los datos se cargan antes de transformarse.
La ELT se asocia particularmente con escenarios de big data y almacenamiento de datos, donde el sistema de destino cuenta con la capacidad de procesamiento necesaria para gestionar transformaciones a gran escala. Este enfoque aprovecha las capacidades de los almacenes de datos y las plataformas de big data modernas, lo que permite que las transformaciones se realicen más cerca del almacenamiento, a menudo de forma paralela y distribuida.
Popular almacenes de datos basados en la nube, como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake, a menudo admiten procesos ELT, lo que permite a las organizaciones aprovechar los beneficios del procesamiento escalable y paralelo para la transformación de datos dentro del entorno de almacenamiento de datos.
Cambiar captura de datos (CDC)
Hay casos en los que las organizaciones necesitan mantenerse al día con los cambios realizados en los datos de origen sin tener que volver a copiarlos todos. Esto se logra mediante cambiar la captura de datos (CDC), una técnica común de integración de datos. CDC identifica y captura únicamente los cambios en los datos de origen, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones, dejando el resto de los datos en su estado original. Las organizaciones suelen usar CDC cuando desean:
- Mantenga los sistemas sincronizados en tiempo real o casi en tiempo real, como sincronizar una base de datos operativa con un almacén de datos.
- Reduzca la carga en las bases de datos evitando escaneos de tablas completas o extracciones masivas.
- Admite arquitecturas basadas en eventos, como la activación de acciones comerciales cuando cambian determinados datos.
- Habilitar incremental Tuberías ETL para un movimiento de datos más rápido y eficiente.
Replicación de datos
La replicación de datos es un enfoque de integración de datos que se utiliza para copiar datos de un sistema a otro, generalmente para mantener la coherencia entre sistemas o mejorar la disponibilidad. Implica la duplicación de datos de un origen a un destino, ya sea de forma continua o a intervalos programados. La replicación puede ser unidireccional o bidireccional, según los requisitos. Las organizaciones utilizan la replicación de datos cuando necesitan:
- Garantizar la coherencia de los datos, especialmente en sistemas distribuidos geográficamente
- Mantenga copias en tiempo real o casi en tiempo real para lograr alta disponibilidad y recuperación ante desastres
- Mejore el rendimiento distribuyendo datos más cerca de los usuarios finales o las aplicaciones
- Admite acceso paralelo a los mismos datos en múltiples plataformas
Integración basada en API
Como sugiere el nombre, la integración basada en API es un método que utiliza interfaces de programación de aplicaciones (API) Para permitir que los sistemas se comuniquen e intercambien datos, las API proporcionan puntos finales estandarizados para acceder a datos o servicios entre aplicaciones. Este enfoque se utiliza a menudo en entornos con microservicios, plataformas SaaS o sistemas débilmente acoplados. Las organizaciones adoptan la integración basada en API cuando desean:
- Conecte aplicaciones modernas que exponen la funcionalidad a través de API REST o SOAP
- Permitir el intercambio de datos en tiempo real o casi en tiempo real entre sistemas
- Reducir las dependencias de los procesos ETL tradicionales en arquitecturas distribuidas
- Apoye el diseño de sistemas modulares y escalables con puntos de integración flexibles
Consolidación de datos
Como su nombre indica, consolidación de datos Combina datos de diferentes fuentes para crear un repositorio o almacén de datos centralizado. Los analistas de datos pueden utilizar este repositorio para diversos fines, como la generación de informes y el análisis de datos. Además, 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. Cuanto menor sea el periodo de latencia, más actualizados estarán los datos disponibles para la inteligencia empresarial y el análisis en el almacén de datos.
En general, suele existir cierta latencia entre el momento en que se actualizan los datos almacenados en los sistemas de origen y el momento en que dichas actualizaciones se reflejan en el almacén de datos o la fuente de datos. Esta latencia puede variar según las tecnologías de integración de datos utilizadas y las necesidades específicas de la empresa. Sin embargo, gracias a los avances en las tecnologías integradas de big data, es posible consolidar datos y transferir los cambios al destino casi en tiempo real o en tiempo real.
Federación de datos
La federación de datos, también conocida como acceso a datos federados o integración de datos federados, consolida los datos y simplifica el acceso para usuarios y aplicaciones front-end. En esta técnica, los datos distribuidos con diferentes modelos se integran en una base de datos virtual con un modelo de datos unificado. No se produce movimiento físico de datos 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 correspondiente. En otras palabras, los datos se proporcionan bajo 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 independiente.
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 y aplicaciones, permitiéndoles no solo comunicarse y compartir información, sino también funcionar juntos como una unidad cohesiva. Por ejemplo, puede conectar su antigua base de datos local con un moderno almacén de datos en la nube mediante la integración de middleware y de forma segura. mover datos a la nube.
Las técnicas comunes incluyen middleware orientado a mensajes (MOM), arquitectura orientada a servicios (SOA), bus de servicios empresariales (ESB) e interfaces de programación de aplicaciones (API). La integración de middleware facilita la comunicación fluida, la transformación de datos y la integración entre sistemas dispares.
Propagación de datos
La propagación de datos es otra técnica de integración de datos. Implica la transferencia de datos desde un almacén de datos empresarial a diferentes data marts tras las transformaciones necesarias. Dado que los datos se actualizan continuamente en el almacén de datos, los cambios se propagan al data mart de origen de forma síncrona o asíncrona. Las dos tecnologías de integración de datos más comunes para la propagación de datos son la integración de aplicaciones empresariales (EAI) y la replicación de datos empresariales (EDR).
Integración de información empresarial (EII)
La Integración de Información Empresarial (EII) es una estrategia de integración de datos que proporciona conjuntos de datos seleccionados bajo demanda. También considerada un tipo de tecnología de federación de datos, la 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 empresariales de las complejidades de conectarse a múltiples sistemas fuente con diferentes formatos, interfaces y semánticas.
En otras palabras, la EII es un enfoque de integración de datos que permite a desarrolladores y usuarios empresariales tratar diversas fuentes de datos como si fueran una sola base de datos. Esta tecnología les permite presentar los datos entrantes de nuevas maneras. A diferencia del ETL por lotes, EII puede gestionar fácilmente la integración en tiempo real y casos de uso de entrega, que permiten a los usuarios comerciales consumir datos nuevos para el análisis de datos y la elaboración de informes.
Replicación de datos empresariales (EDR)
Utilizada como técnica de propagación de datos, la Replicación de Datos Empresariales (EDR) es un método de consolidación de datos en tiempo real. Implica la transferencia de datos de un sistema de almacenamiento a otro. En su forma más simple, la EDR consiste en transferir un conjunto de datos de una base de datos a otra con el mismo esquema. Recientemente, el proceso se ha vuelto más complejo, involucrando diferentes bases de datos de origen y destino. Los datos también se replican a intervalos regulares, en tiempo real o esporádicamente, según las necesidades de la empresa. La EDR se diferencia de la ETL en que no implica ninguna transformación ni manipulación de datos.
Además de estas tecnologías clave de integración de datos, las empresas con arquitecturas complejas de gestión de datos también utilizan la integración de aplicaciones empresariales (EAI) y otras tecnologías basadas en eventos y en tiempo real para mantenerse al día con las necesidades de datos de sus usuarios comerciales.
6 tecnologías de integración de datos
Para implementar las técnicas descritas anteriormente, se necesitan herramientas, software, plataformas o infraestructura especializada. Estas se denominan tecnologías de integración de datos y describen Lo que Se utiliza para realizar la integración. Las tecnologías de integración de datos más comunes incluyen:
Herramientas ETL
Se trata de software o plataformas que se utilizan principalmente para casos de uso relacionados con el almacenamiento de datos. Las herramientas ETL simplifican y automatizan el proceso de extracción, transformación y carga de datos. En su mayoría, son herramientas independientes que se centran específicamente en el aspecto ETL de la integración de datos. Entre las herramientas ETL más populares se incluyen Astera Data Pipeline, Talend, AWS Glue y informática.
Herramientas ELT
Al igual que las herramientas ETL, las herramientas ELT también automatizan el proceso de transferencia de datos. Dado que los datos se cargan antes de cualquier transformación, las plataformas ELT son ideales para casos donde es necesario volcar rápidamente grandes cantidades de datos no estructurados en un almacén o lago de datos.
Plataformas de integración de datos unificadas
Se trata de soluciones de integración integrales que automatizan el proceso de integración de datos de principio a fin. En lugar de centrarse en técnicas específicas de integración de datos, estas plataformas se distinguen por ofrecer diversas maneras de integrar datos. Por ejemplo, AsteraLa plataforma de integración de permite a las organizaciones unificar datos utilizando técnicas como ETL, ELT, CDC, API, etc. Muchas herramientas de integración de datos pueden conectarse tanto a entornos locales como a la nube, lo que es un requisito previo para la mayoría de los casos de uso de migración de datos.
Canalizaciones de datos
Como su nombre indica, los generadores de canalizaciones de datos son herramientas especializadas diseñadas para transferir datos de los sistemas de origen a un sistema de destino. Estas herramientas son especialmente útiles para los usuarios empresariales, ya que les permiten... Construir canales de datos sin tener que escribir código. Astera Data Pipeline, Apache Airflow, Informatica y Azure Data Factory son algunos de los ejemplos de herramientas de canalización de datos.
Constructores de almacenes de datos
Cosas plataformas de almacenamiento de datos permitir que las organizaciones diseñar su propio almacén de datos y rellenarlo con datos de toda la empresa. Un ejemplo popular es Astera Generador de almacenamiento de datos que utiliza el enfoque basado en metadatos para crear el almacén de datos, acelerando el desarrollo y entregando datos listos para el análisis.
Herramientas de integración API
Herramientas de integración API Utilizan API para integrar datos y funcionalidades en todos los sistemas. Estas plataformas son la base de las arquitecturas modernas con bajo acoplamiento, especialmente en entornos nativos de la nube, de microservicios e híbridos. Las herramientas de integración de API sirven tanto para la integración de datos como para la interoperabilidad de aplicaciones.
¿Qué técnica de integración de datos es adecuada para su negocio?
La elección depende de las necesidades y objetivos específicos de su negocio. La técnica óptima se determina por factores como el volumen de datos, los requisitos de latencia, la infraestructura y los objetivos empresariales. Por ejemplo, si necesita análisis e informes centralizados, la tecnología ETL podría ser adecuada. Por otro lado, si desea aprovechar la potencia de procesamiento de un almacén de datos, la tecnología ELT podría ser una buena opción. Para acceder a los datos en tiempo real sin centralizarlos, la federación de datos o la integración de información empresarial podrían ser la opción adecuada.
| Técnicas de integración de datos | La mejor opción para | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|---|
| ETL (Extracto, Transformación, Carga) | Procesamiento por lotes donde los datos deben limpiarse y estructurarse antes de cargarlos en un almacén de datos | Fuerte control de calidad de datos; Bueno para transformaciones complejas; Herramientas establecidas | Más lento para grandes conjuntos de datos; menos adecuado para casos de uso en tiempo real |
| ELT (Extracto, Carga, Transformación) | Plataformas de nube modernas con potencia de procesamiento escalable para transformaciones dentro del almacén | Ingesta de datos más rápida; Aprovecha la computación de almacén; Escala fácilmente | Requiere un sistema de destino robusto; lógica de transformación más difícil de gestionar |
| CDC (Captura de datos modificados) | Sincronización de datos en tiempo real o casi en tiempo real con una carga mínima del sistema | Eficiente; Actualizaciones oportunas; Bajo impacto en la fuente | Complejo de configurar; depende de la retención de registros y del manejo de cambios de esquema |
| Replicación de datos | Copiar datos entre sistemas para redundancia, respaldo o alta disponibilidad. | Transferencia rápida de datos; Funciona en diferentes geografías; Bueno para la continuidad operativa | Sin transformación de datos; Alto uso de red y almacenamiento |
| Integración basada en API | Integración de aplicaciones y fuentes de datos a través de API RESTful o basadas en eventos. | Integración en tiempo real. Acceso preciso. Flexible con sistemas SaaS. | Requiere disponibilidad de API. Orquestación compleja y gestión de errores. |
| Consolidación de datos | Combinación de datos de múltiples fuentes en un almacén central para informes o análisis | Centraliza datos para gobernanza y análisis; mejora la consistencia | A menudo implica latencia; puede convertirse en un cuello de botella si no se optimiza |
| Federación de datos | Acceso virtual a datos de múltiples fuentes sin moverlos físicamente | Sin duplicación de datos; Configuración rápida; Capacidad de consulta en tiempo real | El rendimiento depende de los sistemas de origen; opciones de transformación limitadas |
| Integración de software intermedio | Conexión de aplicaciones y sistemas heterogéneos en tiempo real | Admite comunicación sincrónica; lógica de integración reutilizable | Alta complejidad; requiere una sólida gobernanza y supervisión |
| Propagación de datos | Impulsar cambios de datos de un sistema a otro mediante mensajería o replicación | Replicación en tiempo real; Buena para la integración operativa | Riesgo de conflictos de datos; No centraliza los datos para análisis |
| Integración de información empresarial (EII) | Proporcionar una vista unificada de los datos en todos los sistemas a través de capas de abstracción | Sin movimiento de datos; Ofrece acceso en tiempo real; Manejo flexible de fuentes | Desafíos en el rendimiento de las consultas; Gestión compleja de metadatos y seguridad |
| Replicación de datos empresariales (EDR) | Replicación de datos entre sistemas para realizar copias de seguridad, alta disponibilidad o sincronización | Garantiza la disponibilidad; bueno para recuperación ante desastres y entornos distribuidos | Alto costo de almacenamiento; Puede carecer de capacidades de transformación |
Automatice la integración de datos con Astera Centerprise
Astera Centerprise Es una plataforma de integración de datos basada en IA que permite a los usuarios ingerir, transformar, depurar y consolidar datos de toda la empresa en cualquier sistema de destino, ya sea local o en la nube. Admite técnicas de integración modernas para garantizar la eficiencia, la escalabilidad y la consistencia de los datos. Si busca implementar una plataforma de integración de datos automatizada, aquí le mostramos cómo. Astera Centerprise puedo ayudarte:
- Integración 100% sin código con una interfaz de usuario conversacional simple pero potente, que permite a todos crear y mantener sus propios canales de datos.
- Integrar datos utilizando diversas técnicas: ETL, ELT, CDC, APIs, Astera lo ofrece todo
- Ingiera datos de más de 100 fuentes utilizando conectores integrados o cree su propio conector API (CAPI) personalizado para mayor flexibilidad
- Maneje fácilmente grandes volúmenes de datos con el máximo rendimiento
- Automatice las tareas de procesamiento de datos y organice sus proyectos de integración sin problemas
- Formatee sus datos según sea necesario utilizando transformaciones y funciones de datos integradas
- Entregue datos listos para análisis a su plataforma de inteligencia empresarial para obtener información más rápidamente
Y mucho más, todo sin escribir una sola línea de código.
Da el siguiente paso descargando una prueba gratuita. Alternativamente, puede contáctenos para discutir su caso de uso y ver cómo Astera Puede ayudarle con su enfoque de integración de datos.
Autores:
Astera Marketing
