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Las 10 mejores herramientas y software de integración de datos para 2024

6 de febrero de 2024.

¿Qué es la integración de datos?

Considere una habitación donde hay diferentes piezas de un rompecabezas esparcidas por todas partes, cada una con una imagen. Ahora bien, ¿qué haces si quieres ver la imagen completa? Juntas todas esas piezas, las conectas y completas el rompecabezas, ¿verdad? Eso es precisamente lo que integración de datos Se trata de combinar datos de múltiples fuentes en un repositorio centralizado. Este repositorio proporciona una comprensión holística de todo el negocio. Cuando se hace bien, esto conduce a una única fuente de verdad (SSOT) en los que las organizaciones confían para tomar decisiones precisas.

Proceso de integración de datos

El proceso de integración de datos

Hoy en día, las organizaciones gestionan cantidades masivas de datos de diferentes departamentos y sistemas. Cada departamento o ubicación a menudo maneja sus datos por separado. Por ejemplo, pueden almacenar datos de ventas en una base de datos, información de empleados en otra y registros de inventario en otro sistema más. Sin embargo, combinar manualmente todos estos datos para obtener una vista unificada se convierte rápidamente en una tarea ardua. Es como dar vueltas y recoger cada pieza a mano para completar el rompecabezas. Lo más inteligente que se puede hacer aquí es aprovechar las herramientas de integración de datos para simplificar y acelerar el proceso.

Pero, ¿qué son las herramientas de integración de datos? Vamos a averiguar.

Herramientas de integración de datos

En términos más simples, las herramientas o software de integración de datos son programas informáticos que automatizan el proceso de integración de datos. Le permiten recopilar, combinar y administrar datos de una amplia variedad de sistemas de origen sin depender demasiado de TI. Hoy en día, la mayoría del software de integración de datos proporciona una interfaz gráfica que simplifica mapeo de datos y transformación, incluso para usuarios comerciales que a menudo se denominan integradores ciudadanos.

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¿Cuál es la diferencia entre herramientas de integración de datos y herramientas ETL?

Si bien las herramientas de integración de datos y Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) son componentes esenciales de la gestión de datos a través de varias fuentes, sirven para diferentes propósitos y tienen funcionalidades distintas.

Aspecto Herramientas de integración de datos Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)
Definición Una categoría más amplia de herramientas para combinar y administrar datos de diversas fuentes. Un subconjunto específico de herramientas de integración de datos centrado en la ETL .
Propósito Unificar datos de diversas fuentes para el análisis y la toma de decisiones. Extraiga, transforme y cargue datos en una base de datos de destino o almacén de datos para su almacenamiento y análisis.
Técnicas Incluye ETL, ELT, replicacion de datos, virtualización de datosy Integración de API , entre otros. Se ocupa principalmente de la extracción, transformación y carga de datos a través de un Oleoducto ETL.
Consolidación de datos Reúne datos de múltiples fuentes y los consolida en una sola vista. Extrae datos de fuentes dispares y los consolida en un repositorio de destino.
sincronización de datos Garantiza la coherencia de los datos y los mantiene actualizados en todos los sistemas integrados. Por lo general, implica el procesamiento por lotes programado para actualizar los datos periódicamente.
Acceso a datos en tiempo real Puede proporcionar acceso a los datos en tiempo real o casi en tiempo real. Por lo general, se enfoca en el procesamiento por lotes, actualizando los datos a intervalos establecidos.
Caracteristicas Ofrece una amplia gama de capacidades más allá de ETL, como limpieza de datos, gestión de la calidad de los datos, gobierno de datos, etc. Se centra principalmente en tareas ETL y puede no incluir tareas adicionales. datos de gestión funcionalidades.

 

¿Para qué se utilizan las herramientas de integración de datos?

Las empresas utilizan herramientas de integración de datos para optimizar y mejorar sus procesos de gestión de datos. El objetivo es obtener datos listos para el análisis para la toma de decisiones y otros business intelligence (BI) iniciativas.

Herramientas de integración de datos: ¿para qué se utilizan?

Estos son algunos casos de uso empresarial comunes de las herramientas de integración de datos:

Inteligencia empresarial y generación de informes

Las herramientas de integración de datos facilitan la extracción de datos, y cargarlo, preparándolo para el análisis en BI y herramientas de informes. Esto garantiza que las partes interesadas puedan tomar decisiones basadas en datos precisos y actualizados. Por ejemplo, un repositorio centralizado de datos de clientes proporciona a los equipos de marketing una vista de 360 ​​grados de los clientes para ejecutar campañas específicas.

Integración de datos en la nube

Integración de datos en la nube permite a las empresas aprovechar los beneficios de la nube y al mismo tiempo aprovechar su infraestructura de datos local existente. A medida que avanzan hacia soluciones basadas en la nube, las herramientas de integración de datos les ayudan integrar datos desde sistemas locales con datos que residen en aplicaciones o bases de datos en la nube.

Migración de datos

Las herramientas de integración de datos ayudan en la transferencia fluida de datos de los sistemas heredados a los modernos cuando las empresas necesitan:

  • Actualizar su infraestructura existente.
  • Muévete a la nube.
  • Consolide datos de múltiples fuentes.

Estas herramientas también ayudan a preservar la integridad y la coherencia de los datos durante todo el proceso de migración, lo que minimiza el tiempo de inactividad.

Almacenamiento de datos

A almacenamiento de datos sirve como un recurso valioso para la planificación estratégica, el análisis de tendencias y la previsión. Las empresas aceleran estos procesos utilizando herramientas de integración de datos para llenar sus almacenes de datos con datos relevantes y actualizados. De esta manera, pueden realizar análisis avanzados y minería de datos para obtener información procesable e impulsar el crecimiento.

Como ejemplo, considere una empresa multinacional con oficinas en todo el mundo. Esta empresa necesitaría una solución integral de integración de datos para combinar datos de diferentes sistemas de recursos humanos en sus subsidiarias en un almacén de datos central. Estos datos unificados permiten a los analistas y gerentes de recursos humanos realizar análisis detallados de la fuerza laboral y tomar decisiones basadas en datos para optimizar las estrategias de gestión del talento.

Sincronización de datos en tiempo real

Muchas herramientas de integración de datos admiten datos en tiempo real. Sincronización de datos, lo que permite a las empresas mantener continuamente sus datos sincronizados en varios sistemas. Esto es particularmente útil en escenarios donde los datos cambian con frecuencia y la toma de decisiones en tiempo real es fundamental.

Una empresa minorista, por ejemplo, puede utilizar una herramienta de integración de datos para la sincronización de datos en tiempo real entre su sistema de gestión de inventario (IMS) local y una plataforma de comercio electrónico basada en la nube. A medida que los clientes realizan compras en línea, la herramienta de integración de datos captura continuamente los detalles de la transacción y actualiza el IMS en tiempo real. Esta sincronización garantiza que tanto la tienda en línea como las tiendas minoristas físicas tengan información de inventario actualizada, evitando situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias.

Gobierno de datos y cumplimiento

Las herramientas de integración de datos tienen funciones integradas para hacer cumplir las políticas de gobierno de datos, lo que garantiza que los datos se manejen y administren de acuerdo con los requisitos reglamentarios y las políticas internas. Por ejemplo, una institución financiera puede cumplir con los requisitos reglamentarios de presentación de informes aprovechando una herramienta de integración de datos moderna que cumple con todas las reglamentaciones.

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¿Cómo funcionan las herramientas de integración de datos?

Las plataformas modernas de integración de datos ofrecen una interfaz de usuario (UI) fácil de usar que simplifica el proceso de integración de un extremo a otro. La interfaz de usuario de arrastrar y soltar permite a los usuarios crear de forma totalmente automatizada canalizaciones de datos sin escribir una sola línea de código.

Así es como funciona una herramienta típica de integración de datos:

  1. Extracción de datos: Las herramientas de integración de datos proporcionan conectores o adaptadores que permiten una conectividad perfecta con varias fuentes de datos, como bases de datos, archivos, API y aplicaciones en la nube. Las herramientas permiten a los usuarios configurar conexiones de fuentes de datos y extraer los datos requeridos sin ninguna consulta o codificación involucrada.
  2. Transformación de datos: Una vez que se extraen los datos, las transformaciones integradas permiten a los usuarios manipular los datos y mejorar su calidad. Estas transformaciones incluyen fusión, unión/unión de árbol y normalización/desnormalización, entre otras. Algunos proyectos de integración de datos implican transformaciones de datos después de cargarlos en un destino. (ELT), que también está respaldado por herramientas modernas.
  3. Mapeo de datos: Las herramientas de integración de datos proporcionan una interfaz de usuario gráfica que facilita el mapeo de datos. Permite a los usuarios mapear con precisión elementos de datos de diferentes fuentes a los campos correspondientes en el modelo de datos de destino. El mapeo de datos asegura que los datos de varias fuentes puedan integrarse y relacionarse adecuadamente entre sí.
  4. Carga e integración de datos: Después de transformar y mapear los datos, la herramienta de integración de datos carga los datos en el destino de destino. La mayoría de las herramientas de integración de datos admiten varios tipos de carga de datos, como el procesamiento por lotes y la transmisión de datos en tiempo real.
  5. Validación de datos: Muchas herramientas de integración de datos ofrecen validación de datos Capacidades para comprobar la precisión y la integridad de los datos integrados. Los usuarios pueden definir reglas de validación y verificaciones para garantizar que los datos integrados cumplan con los criterios predefinidos o las reglas comerciales.

Tipos de soluciones de integración de datos

Los proveedores de integración de datos actualizan periódicamente sus productos existentes y lanzan soluciones innovadoras para hacer frente a los avances tecnológicos. Desde manuales hasta totalmente automatizadas, existe una gran variedad de soluciones de integración de datos que las empresas utilizan para sus iniciativas basadas en datos.

Estas son algunas de las soluciones de integración de datos más utilizadas:

Herramientas de integración de datos todo en uno

Se trata de soluciones integrales de integración de datos que agilizan y automatizan todo el proceso de integración de datos. Estas plataformas vienen con conectores integrados que permiten la conectividad a varias bases de datos, aplicaciones basadas en la nube y sistemas de terceros. Con características como mapeo de datos, transformaciones de datos integradas y gobernanza de datos, estas plataformas permiten a las empresas administrar y mantener sus canales de datos de un extremo a otro.

Las herramientas de integración de datos todo en uno también se denominan soluciones de integración de datos unificadas, ya que facilitan múltiples aspectos de la gestión de datos dentro de un único paquete de software, como por ejemplo:

Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL)

Estas son las herramientas tradicionales de integración de datos, que implican tres pasos distintos. En primer lugar, una herramienta ETL permite a los usuarios conectarse y extraer datos de varios sistemas fuente, como bases de datos, aplicaciones, archivos y API. Luego, lo transforman y convierten a un formato consistente para garantizar la compatibilidad y precisión. Finalmente, cargan los datos transformados en el sistema de destino al que luego pueden acceder y consumir.

Herramientas de extracción, carga y transformación (ELT)

Esta nueva categoría de herramientas de integración de datos está ganando popularidad debido a sus ventajas de rendimiento y escalabilidad. Las herramientas ELT son similares a las herramientas ETL, pero difieren el paso de transformación de datos hasta después de cargar los datos en el sistema de destino. Esto significa que los datos se cargan directamente en el sistema de destino en su forma original y nativa. Una vez en el sistema de destino, los datos se transforman y procesan utilizando la potencia y las capacidades informáticas del sistema de destino, a menudo un almacén de datos o un almacenamiento basado en la nube.

Soluciones de integración de datos basadas en la nube

Con la creciente adopción de la computación en la nube, muchas empresas están migrando sus datos a la nube. Las soluciones de integración de datos basadas en la nube permiten que las organizaciones integren y administren sin problemas datos de varias fuentes, ya sea en la nube o en las instalaciones.

Las empresas pueden escalar rápidamente sus operaciones de datos con estas soluciones de integración de datos a medida que su negocio se expande, evitando la necesidad de importantes inversiones iniciales en infraestructura. Esta escalabilidad dinámica garantiza que mantengan un rendimiento y una eficiencia óptimos al tiempo que reducen el riesgo de aprovisionamiento excesivo o infrautilización de recursos.

Integración manual de datos

La integración manual de datos es un enfoque de integración de datos en el que los operadores humanos combinan y consolidan los datos manualmente sin utilizar ninguna herramienta o software automatizado que se discutió anteriormente. Los datos de diferentes fuentes, como bases de datos, se extraen, transforman y cargan en el sistema de destino mediante la codificación y la ejecución de consultas.

Si bien la integración manual de datos puede ser factible para operaciones a pequeña escala o tareas únicas, requiere mucho tiempo, es propensa a errores e ineficiente para administrar grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, es común que las empresas adopten herramientas y soluciones de integración de datos automatizadas para aumentar la precisión y la eficiencia.

Las 10 mejores herramientas de integración de datos

Aquí hay una lista de las 10 mejores herramientas de integración de datos junto con sus ventajas y desventajas:

  1. Astera
  2. jitterbit
  3. Celigo
  4. informática
  5. Pentaho
  6. Alooma
  7. Talend
  8. Altova
  9. SnapLogic
  10. IBM

Astera

Astera es una plataforma de integración de datos de extremo a extremo impulsada por la automatización y inteligencia artificial (AI). Desde la extracción de datos no estructurados de cualquier fuente de datos hasta la transformación, limpieza y carga de datos en el destino de su elección para construir almacenes de datos completos, Astera proporciona un paquete todo en uno con una interfaz de usuario de arrastrar y soltar completamente sin código. Esto significa que los usuarios obtienen una experiencia consistente y uniforme en todo momento, ya sea que quieran extraer datos o construir un almacén de datos completo.

Astera Data Stack: una herramienta de integración de datos de un extremo a otro.

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jitterbit

Jitterbit es una herramienta de integración de datos que permite a las empresas establecer conexiones API a aplicaciones y servicios. Al igual que otras herramientas de integración de datos, les permite combinar datos de múltiples fuentes para iniciativas de BI. Los usuarios también pueden aprovechar las funciones de IA para acelerar los procesos.

Sin embargo, va a la zaga de la competencia cuando se trata de capacidades de registro, depuración y control de versiones. Además, la interfaz de usuario necesita mejoras para que sea intuitiva como otras herramientas. El precio más alto puede ser difícil de justificar, especialmente cuando no es una solución de integración de datos integral.

Mejor escenario de caso de uso: Tareas sencillas de integración y migración de datos que implican el flujo de datos, la sincronización y la consolidación del sistema.

Celigo

Céligo es un plataforma de integración como servicio (iPaaS) que permite a las empresas conectarse a aplicaciones y automatizar tareas. Similar a las soluciones de integración de datos, ofrece múltiples funciones, incluidos conectores integrados y una interfaz de usuario visual.

Según los usuarios, usar Celigo para Transacciones EDI es complejo y no intuitivo. La plataforma también necesita mejorar para que no tenga cuellos de botella a medida que aumenta el volumen de datos, lo que lleva a mayores tiempos de carga.

Mejor escenario de caso de uso: Sincronización de plataformas de comercio electrónico con sistemas back-end.

informática

Informatica ofrece nube de nivel empresarial soluciones de gestión de datos. También proporciona una herramienta de integración de datos basada en ETL, que permite a las empresas combinar datos de diversas fuentes.

Si bien proporciona múltiples servicios y herramientas, se vuelve cada vez más difícil de navegar para los integradores ciudadanos debido a las interfaces muy diferentes. Según los canales de revisión populares, como Gartner, a los usuarios les resulta complejo depurar asignaciones y flujos de trabajo. Algunas de sus transformaciones consumen cantidades sustanciales de memoria y recursos informáticos. Además, los usuarios deben manejar múltiples clientes y herramientas solo para implementar y monitorear un solo flujo de trabajo. Estas molestias hacen que la curva de aprendizaje sea larga y empinada, lo que no justifica un precio más alto.

Mejor escenario de caso de uso: Gestión, integración y gobernanza de datos entre fuentes y sistemas.

Pentaho

Pentaho es principalmente una herramienta de BI; sin embargo, ofrece capacidades rudimentarias de integración de datos. También proporciona servicios OLAP y múltiples herramientas, incluida la minería, extracción y migración de datos.

Según las opiniones de los clientes, configurar Pentaho es un proceso complejo y requiere pruebas frecuentes. Su visualización de datos necesita ofrecer más opciones de personalización para competir con sus competidores. Además, no admite de forma nativa una gama más amplia de fuentes de datos. El manejo de errores puede ser una preocupación importante ya que los registros de errores no brindan información detallada.

Mejor escenario de caso de uso: Inteligencia de negocios e informes.

Alooma

Alooma es una canalización de datos como plataforma de servicio que permite a las empresas integrar datos de diversas fuentes. Fue adquirida por Google en 2019.

Al ser una plataforma de extracción y carga, Alooma permite a los desarrolladores transformar datos solo utilizando un entorno de Python llamado Code Engine. Además, solo admite algunas fuentes de datos y destinos de forma nativa. Además, tras su adquisición por parte de Google, los usuarios ya no pueden integrarse con AWS. La documentación de Alooma tiene mucho margen de mejora, y su atención al cliente debe ser más receptiva.

Mejor escenario de caso de uso: Creación de canalizaciones de datos para analizar datos.

Talend

Talend, ahora adquirida por Qlik, ofrece soluciones de gestión de datos para empresas. Estos incluyen integración, preparación, calidad y gobernanza de datos, entre otros.

Puede ser tedioso y complejo de configurar. A diferencia de otras plataformas de integración de datos completamente sin código, como Astera, los usuarios deben poder escribir código para aprovechar todas las capacidades de Talend. Esto se aplica especialmente a las transformaciones complejas. Además, los usuarios de Talend se quejan con frecuencia de su interfaz de usuario mediocre y de la falta de documentación, lo que dificulta que los usuarios empresariales naveguen por la plataforma.

Mejor escenario de caso de uso: Extraer, transformar y cargar datos de múltiples fuentes.

Altova

Altova es una herramienta de integración de datos que enfatiza la transformación y el mapeo de datos con XML, JSON y otros formatos de archivo. Aprovecha un IDE basado en Windows, lo que permite a los usuarios transformar datos a través de su interfaz de usuario gráfica.

A diferencia de otras herramientas de integración de datos, Altova es principalmente una herramienta de mapeo y transformación de datos. Esto significa que solo atiende a proyectos básicos de integración de datos. Puede convertir datos de un formato a otro.

Mejor escenario de caso de uso: Transformación y mapeo de datos para formatos de archivo.

SnapLogic

SnapLogic es una plataforma iPaaS que ofrece capacidades de integración de aplicaciones, nube y datos. En comparación con las plataformas de integración de datos más completas, SnapLogic ofrece un conjunto relativamente reducido de funciones, en su mayoría centradas en conectores integrados, procesamiento por lotes y en tiempo real, calidad de datos y seguridad.

Uno de los principales inconvenientes es la falta de Integración Git con los sistemas de control de versiones populares. Además, su interfaz de usuario carece de funciones que facilitan la navegación de los usuarios empresariales. La documentación también es superficial, especialmente cuando se trata de manejo de errores y paquetes Snap.

Mejor escenario de caso de uso: Combinación de datos de múltiples fuentes.

IBM

IBM ofrece InfoSphere DataStage, una herramienta ETL, para la integración de datos. La herramienta permite a los usuarios comprender, limpiar y transformar sus datos. Proporciona capacidades de procesamiento paralelo masivo (MPP) para escalabilidad y flexibilidad.

Según los usuarios de los canales de revisión de renombre, InfoSphere de IBM es complejo cuando se trata de la configuración inicial. Además, la interfaz de usuario no es tan intuitiva como esperaría un usuario comercial, lo que hace que la herramienta sea compleja y consuma mucho tiempo. Los mensajes de error tampoco se explican por sí mismos, lo que se suma a retrasos innecesarios.

Mejor escenario de caso de uso: Centralización de datos de diversas fuentes en un solo destino.

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Selección de la solución de integración de datos adecuada

El mercado está lleno de todo tipo de herramientas de integración de datos y proveedores de servicios. Seleccionar la solución de integración de datos adecuada es una decisión estratégica de importancia crítica. Las empresas deben considerar todos los factores para garantizar que la solución elegida se integre perfectamente con su pila de datos existente. Estos factores pueden incluir:

Tamaño comercial

Una empresa debe asegurarse de que la solución de integración de datos elegida se adapte a sus necesidades. Por ejemplo, las necesidades de integración de datos de una pequeña empresa emergente serían muy diferentes de las de una gran corporación multinacional. Una solución que puede funcionar perfectamente para una pequeña empresa podría no ser lo suficientemente escalable o robusta para manejar la complejidad que enfrentan las empresas más grandes.

Escalabilidad

El volumen de datos afecta directamente el rendimiento del proceso de integración. A medida que las empresas crecen, también aumenta la cantidad de datos que generan y manejan. Una solución de integración de datos debe ser escalable para acomodar volúmenes de datos en expansión sin comprometer el rendimiento ni introducir cuellos de botella. Es crucial asegurarse de que la solución de integración pueda manejar el volumen de datos entrantes de manera eficiente para evitar demoras en el procesamiento y la sincronización de datos.

Presupuesto disponible

La implementación de una herramienta de integración de datos implica varios costos, como licencias y tarifas de infraestructura, mantenimiento continuo, capacitación y soporte. Las diferentes soluciones vienen con diferentes modelos de precios, y sus precios pueden variar significativamente según factores como el volumen de datos, las capacidades de procesamiento y las funciones adicionales. Por lo tanto, las empresas deben realizar la debida diligencia para evitar el bloqueo de proveedores o el gasto excesivo en funciones innecesarias.

Características imprescindibles

Cada herramienta de integración de datos ofrece diferentes características y capacidades. Sin embargo, algunas características principales generalmente se consideran esenciales debido a su importancia para garantizar una integración sin problemas. Estos factores incluyen:

  • Interfaz de usuario fácil de usar, de arrastrar y soltar
  • Compatibilidad con una amplia gama de orígenes y destinos de datos
  • Biblioteca integrada de transformaciones
  • Procesamiento por lotes y capacidades de integración en tiempo real
  • Gestión de la calidad de los datos
  • Funciones de manejo y monitoreo de errores
  • Funciones de gobierno de datos, seguridad y cumplimiento
  • Capacidades de automatización y orquestación de procesos

Tiempo de implementación

Las organizaciones a menudo tienen necesidades comerciales sensibles al tiempo que requieren una implementación y resultados rápidos. Un proceso de implementación prolongado retrasa el acceso a información de datos críticos y dificulta la toma de decisiones. Estos problemas pueden generar oportunidades perdidas o desventajas competitivas. Una solución de integración de datos que se puede implementar rápidamente permite a las empresas capitalizar las oportunidades rápidamente. El tiempo de valorización es, por lo tanto, un factor crucial a tener en cuenta al seleccionar una herramienta de integración de datos.

Reputación del proveedor de soluciones de integración de datos

Los proveedores de soluciones creíbles toman todas las medidas para ofrecer soluciones bien probadas y ricas en funciones respaldadas por una sólida atención al cliente y actualizaciones periódicas. Su reputación se basa en la satisfacción de sus clientes existentes y las implementaciones exitosas, lo que infunde confianza en los compradores potenciales. La elección de un proveedor de confianza reduce el riesgo de costos innecesarios, problemas de integración de datos o soporte inadecuado durante las fases críticas del proyecto de integración.

Por ejemplo, un proveedor con una sólida reputación en el manejo de proyectos complejos de integración de datos en el sector financiero sería una apuesta más segura para una institución financiera que busca integrar datos confidenciales de clientes de forma segura.

Beneficios de las herramientas de integración de datos

Con la afluencia masiva de información de múltiples sistemas de origen, las empresas deben manejar de manera proactiva las cinco V de los datos: valor, variedad, velocidad, veracidad y volumen. Aquí hay algunas formas en que las herramientas de integración de datos benefician a las empresas:

Toma de decisiones mejorada

El software de integración de datos ayuda a lograr un SSOT con información precisa y actualizada, lo que mejora significativamente el proceso de toma de decisiones comerciales.

Además, las plataformas de integración de datos permiten a las empresas extraer y analizar datos específicos, como las preferencias de los clientes, lo que conduce a campañas de marketing mejor dirigidas y estrategias de ventas personalizadas.

Procesos comerciales automatizados

Las herramientas de integración de datos automatizan diversos procesos comerciales, incluida la incorporación de clientes y el cumplimiento de pedidos. Los usuarios pueden utilizar estas herramientas para automatizar la transferencia de datos desde múltiples fuentes, por ejemplo, plataformas de marketing, a una ubicación central. Esta integrada repositorio de datos garantiza que los datos del cliente se actualicen constantemente en todos los sistemas relevantes. Como resultado, cada vez que un nuevo cliente se registra o interactúa con la empresa, la plataforma de integración de datos propaga y sincroniza automáticamente su información en todos los sistemas en tiempo real.

Costos reducidos

Cuando una organización tiene varios sistemas de datos, es probable que sus datos estén dispersos en varias plataformas y departamentos. Esto conduce a ineficiencias y duplicación de esfuerzos, aumentando innecesariamente los costos. Las herramientas de integración de datos pueden ayudar a las empresas a reducir estos costos al eliminar la necesidad de mantener sistemas de datos redundantes, como bases de datos, aplicaciones o software separados, que a menudo surgen debido a las prácticas de datos en silos.

Además, las empresas también pueden reducir los costos directos e indirectos asociados con:

  • Trabajo
  • EN LA MINA
  • Errores en los datos
  • Toma de decisiones ineficiente
  • Adquisición y retención de clientes.

Servicio al cliente mejorado

Un depósito centralizado de datos permite a las empresas comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes individuales. Los conocimientos rápidos basados ​​en datos permiten interacciones personalizadas con los clientes que conducen a un mejor servicio al cliente. Por ejemplo, un representante de atención al cliente puede acceder al historial completo de interacciones del cliente con la empresa, lo que le permite abordar las consultas con contexto y empatía.

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Cumplimiento y seguridad mejorados

La centralización de datos permite a las empresas implementar prácticas de gobierno de datos más sólidas. También les permite cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA).

Las empresas pueden cumplir con los requisitos de cumplimiento a través de herramientas de integración de datos que mantienen un linaje e historial completo de datos. Estas herramientas pueden generar informes detallados que describen todo el recorrido de los datos desde su origen hasta su destino final. Esto incluye información sobre transformaciones de datos, transferencias de datos entre sistemas y cualquier modificación realizada en el camino.

Además, las herramientas de integración de datos a menudo tienen características que permiten controles de acceso, cifrado de datos y capacidades de auditoría. Estas características permiten a las empresas brindar protección adicional para los datos confidenciales. Mantener un centro de datos centralizado facilita el seguimiento de datos consistente, lo cual es crucial para demostrar el cumplimiento durante las inspecciones y auditorías reglamentarias.

Mayor agilidad y colaboración

La consolidación de datos de varias fuentes en una vista unificada mejora significativamente la accesibilidad de los datos en toda la organización, lo que permite a las partes interesadas monitorear las métricas del mercado y reaccionar rápidamente a los cambios del mercado.

Las herramientas de integración de datos también sirven como puente para compartir datos y colaboración, eliminando los silos de información entre los diferentes departamentos.

Palabras finales

La integración de datos es un proceso continuo y continuo. Incluye identificar el alcance, establecer metas y formular y ejecutar estrategias efectivas. estrategias de gestión de datos para lograr los objetivos.

Una vez que haya claridad sobre los requisitos comerciales, el siguiente paso consiste en seleccionar la herramienta de integración de datos adecuada, como Astera, que se compromete a cumplir con estos requisitos de manera eficaz y eficiente. Sin embargo, optar por una solución de integración de datos requiere una cuidadosa consideración de varios factores discutidos anteriormente, siendo los más importantes los requisitos comerciales. Al abordar estos factores, las organizaciones pueden estar en camino de lograr un SSOT y potenciar la toma de decisiones basada en datos.

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