¿Cómo elegir las mejores herramientas de integración de datos para empresas?

By |2021-03-27T18:13:57+00:00Marzo 27th, 2021|

Cuando se utilizan datos de calidad para información empresarial y análisis de datos, A las empresas les va mejor en ingresos.. Y extraer estos conocimientos de grandes volúmenes de datos empresariales requiere una integración de datos sólida y sin problemas, ya sea manualmente o con la ayuda de herramientas de automatización sólidas. Las empresas almacenan sus datos en una multitud de bases de datos, lagos de datos, repositorios y sistemas de archivos, desde heredados hasta modernos, que varían en formatos. Este volumen de datos aumenta rápida y diariamente, y no todos son útiles; la mayoría incluye datos desactualizados, incompletos, comprometidos, inconsistentes o simplemente "malos", que 77% de las empresas se atribuye a tener un efecto directo en sus resultados.. Extraer información valiosa para el análisis de esta avalancha de big data es una tarea crítica pero desafiante (debido al gran volumen y velocidad de los datos entrantes), que se puede lograr mediante herramientas de integración de datos.

Definición de integración de datos: ¿Qué es la integración de datos?

La definición de integración de datos es el proceso de combinar, limpiar y presentar datos en una forma unificada. Esto incluye reunir datos de una amplia variedad de sistemas de origen con formatos dispares, eliminar duplicados, limpiar datos según las reglas comerciales y transformarlos al formato requerido. La capa de integración de datos apunta al cambio entre datos integrados sin procesar.

Sin embargo, la integración de datos empresariales (EDI) también cubre varias áreas en la gestión de big data, como la migración de datos, la integración de aplicaciones y la gestión de datos maestros. Las herramientas sin código ayudan a los usuarios comerciales a acceder a datos de diferentes fuentes en tiempo real y a buscar en los lagos y repositorios de datos comerciales para obtener inteligencia comercial más rápido.

Integración de datos | Las mejores herramientas de integración de datos

Considere el siguiente ejemplo de integración de base de datos: los datos de dos fuentes (archivo y base de datos) se combinan y se envían a un destino de base de datos. Las reglas de calidad de los datos se aplican a la columna del teléfono y los campos con errores se registran por separado.

ejemplo de integración de datos de un flujo de datos

Ejemplo de integración de datos explicado a través de un flujo de datos de muestra

Una empresa que utilice este flujo de datos o software de integración de datos puede garantizar que todos los errores dentro de los campos requeridos se manejen adecuadamente y que los datos que fluyen hacia el destino final de la base de datos sean procesables.

La necesidad de integración de datos en diferentes industrias es amplia y varía según las necesidades de la empresa y el volumen y la complejidad de los datos. Por ejemplo,

  • A centro de salud puede necesitar herramientas de integración para consolidar y administrar sus datos de múltiples fuentes en tiempo real relacionados con pacientes y empleados. Por lo tanto, tener herramientas de integración de datos en tiempo real puede acelerar los procesos de una organización de atención médica.
  • An negocio de compra y venta de vehículos en línea puede necesitar herramientas de integración de datos en tiempo real para actualizar millones de registros diariamente y reducir el tiempo de incorporación del cliente de meses a horas al asignar los datos del cliente a la base de datos de la empresa.
  • An oficina de inversiones puede necesitar herramientas de integración en tiempo real para mapear los datos de dotación de la institución desde sistemas de origen dispares (incluidos los sistemas internos y administradores de dinero externos) en un programa de software de seguimiento para el análisis de riesgos.

Para cada caso de uso de integración de datos comerciales, se puede construir un proceso para automatizar las tareas manuales y optimizar los procesos para mayor precisión. Y aunque las necesidades específicas pueden variar, en esencia, el sistema de integración de datos cubre los procesos de combinación, limpieza y movimiento de datos desde la (s) fuente (s) hasta el destino, todo lo cual se puede hacer utilizando diferentes enfoques.

Enfoques comunes de integración de datos

Técnicas de integración de datos. han evolucionado a lo largo de los años de soluciones manuales a automatizadas. Dependiendo de las distintas necesidades comerciales, el proceso de integración de datos de fuentes dispares se puede implementar utilizando cualquiera de estos enfoques.

1. Manual

La técnica de integración de datos manual implica que un usuario recopile manualmente datos de sistemas de origen dispares, aplique reglas de calidad para limpiarlos y los cargue en las bases de datos de destino. También implica la codificación manual para cada nuevo caso de uso para facilitar el mapeo de conjuntos de datos.

2. Middleware

En un software de middleware, se crea una "canalización" virtual entre varios sistemas que permiten la comunicación bidireccional. Esta conectividad agiliza las tareas de integración.

3. Virtualización de datos / Federación de datos

La virtualización de datos adopta un enfoque completamente diferente al de mover datos físicamente hacia y desde bases de datos. En este proceso, herramientas de virtualización de datos no mueva datos a través de los sistemas; en cambio, una capa de abstracción proporciona una vista unificada de los sistemas dispares, dejando los datos exactamente donde están físicamente. Los analistas de datos pueden solicitar información a través de la capa virtual, que contiene los metadatos para acceder a las fuentes. Este proceso permite a las empresas obtener acceso en tiempo real a sus datos sin exponer los detalles técnicos de los sistemas de origen y realizar rápidamente cambios en toda la empresa en la capa virtual en lugar de consolidar primero los datos en un solo lugar o implementar cambios en cada fuente por separado. . Este enfoque de integración no admite el movimiento de datos masivos, aunque puede ejecutarse junto con los procesos ETL o ELT.

4. Datos Integración almacén / datos físicos.

Esta técnica incluye datos que se mueven desde el sistema de origen a un almacén de datos u otro destino físico como un lago de datos. Las empresas prefieren este proceso debido a la facilidad y flexibilidad para almacenar, ver y administrar todos sus datos en una ubicación centralizada.

Hay dos enfoques para este método: ETL (extraer, transformar, cargar) y ELT (extraer, cargar, transformar). Ambas técnicas emplean los tres procesos individuales de extracción, transformación y carga de datos en un destino. Sin embargo, la principal diferencia es dónde El área de preparación reside en el proceso de transformación de datos.

  • ETL (Extracto, Transformación, Carga)
integración de datos - ETL (extraer, transformar, cargar)

El diagrama muestra el flujo del proceso de integración de datos ETL

En este enfoque de integración de datos ETL, los datos se extraen, se aplica la lógica de transformación y los datos resultantes se cargan en la base de datos de destino o en el destino del lago de datos. Debido a la amplia disponibilidad de marcos y herramientas que admiten ETL, este enfoque es ideal para empresas que necesitan integrar y procesar grandes volúmenes de datos, aunque el tiempo de procesamiento es mayor para volúmenes más grandes.

  • ELT (Extracto, Carga, Transformación)
Integración de datos: ELT (extraer, cargar, transformar)

El diagrama muestra el flujo del proceso de integración de datos ELT

En esta técnica, los datos extraídos se cargan primero en el destino objetivo y la lógica de transformación se aplica dentro de la base de datos o el almacén de datos. Debido a que la infraestructura ETL se elimina de la ecuación y la transformación ocurre directamente dentro de la base de datos, la potencia total consumida por el sistema y la latencia de los datos se reducen significativamente.

Cómo elegir la mejor herramienta de integración de datos: tipos de herramientas de integración

La lista de herramientas EDI o de integración de datos empresariales (EDI) comunes que se utilizan para consolidar datos de varias fuentes de datos en un almacén de datos incluye:

  1. Integración de datos en las instalaciones

Las herramientas de integración de datos en las instalaciones se lanzan localmente, utilizando los servidores de una empresa, y suelen ser utilizadas por empresas que procesan volúmenes de datos heredados y / o mayores.

¿Quién usa las herramientas de integración de datos locales?

Las empresas que requieren un control total sobre la herramienta y tienen arquitectos de big data para configurar flujos de trabajo a medida que surja la necesidad.

  1. Integración de datos basada en la nube

Las herramientas de integración de datos basadas en la nube se alojan en servidores de terceros y suelen ser soluciones iPaaS (plataforma de integración como servicio). En la mayoría de los casos, estas soluciones están basadas en la web. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que las personas a menudo se confunden entre ETL y iPaaS. iPaaS, un tipo de tecnología de integración de datos, se considera "el sucesor" de ETL.

¿Quién usa las herramientas de integración basadas en la nube?

Las mejores herramientas ETL basadas en la nube ayudan a las empresas con un caso de uso simple, donde sus macrodatos se enrutan a un flujo de trabajo y los datos transformados se cargan en los destinos preferidos.

¿Cómo ayudan las herramientas de integración de datos a las empresas?

Con la afluencia masiva de información proveniente de múltiples sistemas de origen, las empresas necesitan manejar de manera proactiva las cinco V de los datos: valor, variedad, velocidad, veracidad y volumen. Con una sólida herramienta de integración de datos, una empresa puede extraer la mayor cantidad posible, estandarizar la variedad de información, manejar la velocidad de los datos a tiempo, mejorar la veracidad y procesar fácilmente los volúmenes de datos. Estas son algunas de las formas en que las herramientas que utilizan las empresas de integración de datos ayudan a hacer crecer sus negocios.

  1. Tiempo de valorización más rápido:

Las empresas utilizan herramientas de integración accesibles para crear una única fuente de verdad para sus datos y acelerar sus procesos internos, obteniendo información valiosa más rápidamente. Por ejemplo, Randolph-Brooks Federal Credit Union quería migrar sus datos heredados, limpiarlos y convertirlos en varios formatos. ¿Qué les habría llevado? una semana, solo los tomo Medio día Con una herramienta de integración. Del mismo modo, la integración de datos sanitarios puede ayudar a los médicos a tomar decisiones en las que el tiempo es crítico.

  1. Decisiones comerciales más inteligentes y mejor informadas

Un enfoque de integración de datos inteligente permite a las empresas administrar, medir, monetizar y tomar decisiones específicas basadas en datos de calidad mejor. Con las mejores herramientas de integración, los usuarios comerciales pueden acceder directamente a los datos que necesitan sin tener que solicitarlos constantemente a TI, obtener una vista completa del comportamiento de sus clientes y utilizar información estratégica de sus datos limpios para obtener una ventaja sobre la competencia.

  1. Mantener datos de calidad y mejorar los ingresos.

La calidad de los datos se correlaciona directamente con el impacto positivo o negativo en las decisiones comerciales. Cuando los datos están actualizados, limpios y detallados, las empresas pueden mejorar sus ingresos hasta un 66%. Con una base de datos de alta calidad de la que extraer información, las decisiones comerciales se estructuran mejor para cumplir sus objetivos sin verse obstaculizadas por datos de mala calidad. Sin embargo, Las herramientas de calidad de datos basadas en la nube ofrecen además un acceso móvil y seguro a los datos que pueden ayudar a la recuperación ante desastres y la colaboración. 

Elección de las mejores herramientas de integración de datos empresariales

Al evaluar las plataformas de integración de datos empresariales, es imperativo asegurarse de que la solución ofrece una gran cantidad de capacidades de integración de datos que facilitarán su viaje de datos. A continuación, se muestran algunas características, basadas en casos de uso comunes, que debe buscar en un software de integración de datos:

  1. Sincronización de datos bidireccional y multidireccional.

En muchos casos de uso, los datos no solo deben transformarse en un destino, también deben actualizarse en los sistemas para mantener la coherencia y garantizar la autenticidad de los datos en toda la red empresarial. Una herramienta de integración de datos debería poder ofrecer una sincronización precisa y oportuna entre los sistemas conectados.

sincronización multidireccional

Muestra de sincronización de datos multidireccional en Centerprise

  1. Automatización del flujo de trabajo

La integración de datos generalmente no es un trabajo de una sola vez. Los conjuntos de datos entrantes generalmente deben limpiarse, transformarse, sincronizarse y ponerse a disposición de los usuarios previstos varias veces. Los flujos de trabajo basados ​​en disparadores permiten a los científicos de datos automatizar tareas repetitivas y simplificar el proceso de integración. Los usuarios pueden programar fácilmente un flujo de trabajo para ejecutarlo en un momento específico o activarlo una vez que se cumple un criterio de evento específico.

automatización del flujo de trabajo

Muestra de automatización del flujo de trabajo en. Centerprise

  1. Procesamiento rápido de datos

Las empresas pueden asignar más tiempo y recursos en el escalamiento empresarial y otras decisiones basadas en los ingresos, una vez que disminuyen el tiempo habitual que llevan las tareas de integración y reemplazan con soluciones más rápidas. Una herramienta de integración robusta debe poder procesar volúmenes de datos de manera rápida y eficiente, sin consumir demasiado tiempo en ninguna parte del proceso.

Para las industrias donde el procesamiento y análisis de volúmenes de datos es crítico y tiene un impacto directo en sus clientes, como en finanzas y salud, esta función puede facilitar gran parte de las tareas de integración y garantizar que la latencia de los datos se minimice a un nivel manejable.

  1. Soporte para sistemas y formatos de múltiples fuentes.

Las empresas trabajan con múltiples formatos y fuentes de datos, incluidos formatos heredados y modernos y fuentes estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas. Una herramienta de integración superior debería ofrecer soporte a todos estos para proporcionar una solución completa.

Flujo de datos con múltiples fuentes.

Muestra de flujo de datos con múltiples fuentes en. Centerprise

  1. Limpieza y perfilado de datos.

Los campos que faltan, los duplicados y los datos no válidos son problemas importantes de calidad de los datos que dificultan el efecto de estrategias empresariales inteligentes y, en su lugar, generan experiencias negativas de los clientes y oportunidades perdidas. La limpieza de datos es un componente del proceso de integración que identifica y elimina los datos incorrectos y garantiza que los analistas de negocios tengan la información más actualizada para obtener información y en la que basar sus estrategias.

perfil de datos

Muestra de perfiles de datos en. Centerprise

  1. Vistas previas de datos instantáneos

Al crear modelos de datos complejos y flujos de trabajo, es importante poder obtener una vista previa de los datos de entrada o salida en cualquier nodo del flujo antes de la ejecución. Las vistas previas de datos permiten una mejor flexibilidad y visibilidad en las asignaciones y permiten a los usuarios verificar problemas en varias instancias y corregirlos antes de ejecutar todo el flujo.

Una vez que los datos están limpios y actualizados, los analistas de negocios necesitan perfiles de datos para extraer estadísticas valiosas, perspectivas y resúmenes de la base de datos que pueden utilizar en decisiones comerciales informadas. Ambas características son imprescindibles en una herramienta de integración.

vistas previas de datos instantáneos

Muestra de vista previa de datos en Centerprise

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