El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Conceptos básicos de integración de datos: definición, técnicas, beneficios y mejores prácticas
¿Qué es la integración de datos?
Imagine que intenta dirigir una empresa sin saber qué sucede en sus equipos, sistemas o clientes. Esa es la realidad de las organizaciones que se ahogan en datos fragmentados. Los datos de los clientes se encuentran en un sistema, las métricas financieras en otro y la información operativa está dispersa en hojas de cálculo y herramientas de terceros. Sin una forma de conectar los puntos, sus datos se convierten en ruido, lo que distrae en lugar de empoderar.
Aquí es donde la integración de datos cobra protagonismo. Mantiene unido su ecosistema de datos. Si se hace correctamente, transforma el caos en claridad, lo que le brinda Una única fuente confiable de verdadY en un mundo donde cada decisión depende de datos precisos y oportunos, no se puede exagerar la importancia de combinar fuentes de datos.
En este blog, analizaremos qué es la integración de datos, cómo funciona, sus beneficios y casos de uso, así como todas las diferentes técnicas y tecnologías que se utilizan para integrar datos en el panorama empresarial actual impulsado por IA.
Definición de integración de datos
La integración de datos es el proceso de combinar datos de múltiples fuentes para proporcionar a las organizaciones una visión unificada para obtener mejores conocimientos, una toma de decisiones informada y una comprensión cohesiva de sus operaciones comerciales.
El proceso de integración de datos
La integración de datos es un componente central de la estrategia más amplia. proceso de gestión de datos, que actúa como columna vertebral de casi todas las iniciativas basadas en datos. Permite a las empresas seguir siendo competitivas e innovadoras en un panorama cada vez más centrado en los datos al optimizar análisis de datos, inteligencia empresarial (BI) y, eventualmente, toma de decisiones.
El objetivo final de la integración de datos es apoyar a las organizaciones en sus iniciativas basadas en datos mediante: romper los silos de datos y proporcionar acceso a los datos más actualizados.
Con la amplia disponibilidad de Herramientas modernas de integración de datosUnificar datos ya no es una tarea técnica, sino que trasciende el ámbito de la TI y sirve como base que permite a los usuarios empresariales, también llamados integradores ciudadanos, hacerse cargo de sus propios proyectos de datos.
Ingesta de datos vs. integración de datos vs. integración de aplicaciones
Ambos ingesta de datos y la integración de datos son procesos esenciales en la gestión de datos. Sin embargo, tienen diferentes propósitos. Mientras que la ingesta de datos se centra en llevar los datos a un entorno de almacenamiento o procesamiento, la integración de datos va más allá y unifica, transforma y prepara datos para el análisis y toma de decisiones.
Integración de aplicaciones Es otro concepto que se utiliza con frecuencia en este ámbito. En comparación con la integración de datos, la integración de aplicaciones se centra en permitir que las aplicaciones de software trabajen juntas compartiendo datos.
¿Cómo funciona la integración de datos?
En lo que respecta al proceso de integración, se puede orquestar para que se ejecute en tiempo real, en lotes o de forma continua mediante transmisión.
Generalmente, sin embargo, el proceso de integración de datos implica los siguientes pasos clave:
- Identificación de fuentes de datos
El primer paso es considerar de dónde provienen los datos y qué se desea lograr con ellos. Esto significa que deberá identificar las fuentes de datos de las que necesita integrar los datos y el tipo de datos que contienen. Por ejemplo, según su organización y sus requisitos, estos podrían incluir múltiples bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube, API, etc.
- Extracción de datos
Una vez que tengas tus fuentes en mente, necesitarás Extraer datos de cada fuente y moverlo a un área de preparación. Las organizaciones modernas utilizan inteligencia artificial Herramientas para automatizar el proceso de extracción de datos..
- Mapeo de datos
Mapeo de datos Implica definir cómo se corresponden entre sí los datos de distintas fuentes. Más específicamente, es el proceso de hacer coincidir los campos de una fuente con los de otra. Herramientas de mapeo de datos de IA automatizan este paso ya que proporcionan una interfaz de usuario intuitiva de arrastrar y soltar, lo que garantiza que los integradores ciudadanos puedan mapear datos y Construir canales de datos.
- Mejora de la calidad de los datos
Al consolidar datos, encontrará que a menudo contienen errores, duplicados o valores faltantes. Gestionar la calidad de los datos En esta etapa se asegurará de que solo datos en buen estado ingresen a los sistemas de destino. Implica verificar que los datos no estén completos, tengan imprecisiones u otros problemas y resolverlos mediante herramientas automatizadas de calidad de datos.
- Transformación de datos
Es posible que tenga datos en varios formatos, estructuras o incluso idiomas cuando sus fuentes de datos sean dispares. Deberá transformar y estandarizar estos datos para que sean consistentes y cumplan con los requisitos de su sistema o base de datos de destino. Las organizaciones utilizan herramientas especializadas para transformar datos ya que el proceso es tedioso si se hace manualmente. proceso de transformación de datos normalmente incluye aplicar uniones de árboles y filtros, fusionar conjuntos de datos, normalizar/desnormalizar datos, etc.
- Carga de datos
El siguiente paso consiste en cargar datos en un repositorio central, como una base de datos o un almacén de datos alojado en la nube. Cargar solo datos saludables en este sistema de almacenamiento central garantiza un análisis preciso, lo que a su vez mejora la toma de decisiones comerciales. Además de que los datos sean precisos, también es importante que estén disponibles lo antes posible. Hoy en día, las organizaciones emplean con frecuencia almacenes de datos basados en la nube o lagos de datos para beneficiarse del rendimiento, la flexibilidad y la escalabilidad ilimitados de la nube.
- Analisis
Una vez que sus datos estén integrados, estarán listos para su uso. Según sus requisitos, es posible que deba utilizar una combinación de varias herramientas, como software de inteligencia empresarial, herramientas de generación de informes o plataformas de análisis de datos para acceder y presentar los datos integrados.
El proceso de integración de datos no termina aquí, los conocimientos adquiridos pueden impulsar ajustes en su estrategia general de integración de datos.
Beneficios de la integración de datos
Además de proporcionar una vista unificada de los datos de toda la organización, la integración de datos los beneficia de múltiples maneras.
Toma de decisiones mejorada
La integración de datos elimina la necesidad de una conciliación de datos que requiere mucho tiempo y garantiza que todos dentro de la organización trabajen con información consistente y actualizada. Con los silos de información eliminados y un SSOT a su disposición, los ejecutivos de nivel C pueden analizar rápidamente tendencias e identificar oportunidades. En consecuencia, toman decisiones más informadas y a un ritmo mucho más rápido.
En ahorro de costes
El ahorro de costos es un beneficio innegable de la integración de datos. La inversión inicial en tecnologías de integración de datos se ve compensada por los ahorros a largo plazo y la mayor rentabilidad que genera. La integración de datos agiliza los procesos, reduciendo la duplicación de esfuerzos y los errores causados por fuentes de datos dispares. De esta manera, su organización estará mejor posicionada para asignar y utilizar sus recursos de manera eficiente, lo que resultará en menores gastos operativos.
Por ejemplo, una empresa minorista no sólo obtiene visibilidad en tiempo real de su inventario al integrar sus datos de ventas en una única base de datos, sino que también reduce los costos de mantenimiento del inventario.
Mejor calidad de datos
El hecho de que los datos pasen por rigurosos pasos de limpieza, como creación de perfiles y validación, aplicación de reglas de calidad de datos, corrección de valores faltantes, etc., significa que puede tomar decisiones comerciales críticas con mayores niveles de confianza.
Aumentar la eficiencia operativa
Al fusionar distintas fuentes de datos en un único sistema coherente, las tareas que antes requerían horas de trabajo manual ahora se pueden automatizar. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también reduce el riesgo de errores que, de otro modo, obstaculizarían el proceso. tubería de datosComo resultado, su equipo puede centrarse en tareas más estratégicas mientras la integración de datos agiliza los procesos rutinarios.
Seguridad de datos mejorada
Es mucho más fácil proteger datos consolidados en un solo lugar que proteger varias ubicaciones de almacenamiento. Por tanto, la seguridad es otro de los aspectos que beneficia enormemente a las organizaciones. Moderno software de integración de datos Le permiten proteger los datos de toda la empresa de varias maneras, como aplicando controles de acceso, utilizando métodos avanzados de cifrado y autenticación, etc.
Técnicas de integración de datos.
Las técnicas de integración de datos hacen referencia a las distintas formas de unificar los datos. Según los requisitos de su empresa, es posible que tenga que utilizar una combinación de dos o más enfoques de integración de datos. Estos incluyen:
Extraer, transformar, cargar (ETL)
Extraer, transformar y cargar (ETL) ha sido durante mucho tiempo la forma estándar de integrar datos. Esta estrategia de integración de datos implica extraer datos de múltiples fuentes, transformar los conjuntos de datos en un formato consistente y cargarlos en el sistema de destino. Las organizaciones utilizan herramientas ETL automatizadas para simplificar y acelerar las tareas de integración de datos.
Extraer, cargar, transformar (ELT)
Similar a ETL, la extracción de datos es el primer paso en el ELT (extraer, cargar y transformar) proceso. EsEs una técnica de integración de datos bastante reciente. Sin embargo, en lugar de transformar los datos antes de cargarlos, estos se cargan directamente en el almacenamiento de datos Tan pronto como se extrae, la transformación se lleva a cabo dentro del almacén de datos, utilizando su capacidad de procesamiento.
Cambiar captura de datos (CDC)
Cambiar la captura de datos Es una forma de integrar datos identificando y capturando solo los cambios realizados en una base de datos. Permite replicar de manera eficiente y selectiva las actualizaciones en tiempo real o casi en tiempo real en todos los sistemas, lo que garantiza que las aplicaciones posteriores permanezcan sincronizadas con los últimos cambios en los datos de origen.
Integración de datos empresariales
Cuando se trata de integrar datos en una organización, no hay nada más amplio que esto. La integración de datos empresariales es una estrategia holística que proporciona una visión unificada de los datos para mejorar la toma de decisiones basada en datos y mejorar la eficiencia operativa a nivel empresarial.
Por lo general, está respaldado por una variedad de tecnologías, como herramientas ETL, API, etc. La elección de la tecnología depende de las necesidades específicas de integración de datos de la empresa, la infraestructura de TI existente y los objetivos comerciales.
Federación de datos
La federación de datos, también conocida como acceso a datos federados o integración de datos federados, es un enfoque que permite a los usuarios y aplicaciones acceder y consultar datos de múltiples fuentes diferentes como si fueran un sistema de fuente de datos único y unificado. Proporciona una forma de integrar y acceder a datos de varios sistemas sin centralizarlos físicamente ni copiarlos en un único repositorio. En cambio, los datos permanecen en su ubicación original, a la que los usuarios pueden acceder y consultar mediante una interfaz unificada.
Sin embargo, la federación de datos puede presentar algunos desafíos de rendimiento. Por ejemplo, a menudo depende de la recuperación de datos en tiempo real de múltiples fuentes, lo que puede afectar los tiempos de respuesta de las consultas.
Virtualización de datos
Virtualización de datos permite a las organizaciones acceder y manipular datos de fuentes dispares sin moverlos físicamente. Proporciona una vista unificada y virtual de los datos en bases de datos, aplicaciones y sistemas. Piense en ello como una capa que abstrae estas fuentes de datos subyacentes, lo que permite a los usuarios consultar y analizar datos en tiempo real.
La virtualización de datos es una técnica de integración de datos valiosa para las organizaciones que buscan mejorar la agilidad de los datos sin las complejidades de los procesos ETL tradicionales.
Integración de software intermedio
En términos simples, la integración de middleware es una estrategia de integración de datos que se centra en permitir la comunicación y la transferencia de datos entre sistemas, lo que a menudo implica la transformación, el mapeo y el enrutamiento de datos. Piense en ella como un mediador que conecta diferentes aplicaciones de software, lo que les permite funcionar juntas como una unidad cohesiva.
Por ejemplo, puede conectar su antigua base de datos local con un almacén de datos en la nube moderno mediante la integración de middleware y de forma segura. mover datos a la nube.
Propagación de datos
La propagación de datos es cuando la información o las actualizaciones se distribuyen automáticamente de una fuente a otra, asegurando que todas las partes relevantes tengan acceso a los datos más actualizados.
Tecnologías de integración de datos
Las tecnologías de integración de datos se refieren a las plataformas, herramientas o soluciones de software que facilitan la integración de datos. En la actualidad, los consumidores tienen muchas opciones en lo que respecta a las tecnologías de integración de datos. Desde herramientas ETL básicas hasta herramientas completas plataformas de integración de datos, existe una solución para cada negocio.
Las siguientes son las tecnologías de integración de datos más utilizadas:
Herramientas ETL: Las herramientas ETL extraen, transforman y cargan datos en el sistema de destino. En su mayoría, se trata de herramientas independientes que se centran específicamente en el aspecto ETL de la integración de datos.
Plataformas de integración de datos: Las plataformas de integración de datos son soluciones de alta gama que proporcionan un conjunto de productos para simplificar y agilizar la integración de datos de un extremo a otro.
Soluciones de integración de datos en la nube: Se trata de soluciones especializadas diseñadas para simplificar la integración de datos en entornos basados en la nube.
Herramientas de captura de datos modificados: Estas herramientas capturan y replican cambios en los datos de origen para mantener actualizados los sistemas de destino casi en tiempo real.
Herramientas de migración de datos: Herramientas de migración de datos le permite integrar datos moviendo conjuntos de datos de un lugar a otro sin problemas.
Soluciones de almacenamiento de datos: No es exactamente una tecnología a integrar datos, sino una tecnología usado for integración de datos. Herramientas automatizadas de almacenamiento de datos Proporcionar la infraestructura y las herramientas necesarias para Diseñar y construir almacenes de datos utilizados como sistemas de destino para la integración de datos.
¿Cuáles son los desafíos en la integración de datos?
El proceso de integración de datos puede ser un desafío, especialmente si trabaja con múltiples fuentes de datos. Las fuentes pueden tener distintos formatos, estructuras y estándares de calidad, por lo que es esencial establecer una estrategia de integración de datos sólida. Además, deberá planificar su proyecto de integración para garantizar la precisión y la puntualidad de los datos durante todo el proceso. Estos son los desafíos que puede esperar encontrar:
- Las fuentes de datos cambian constantemente (cada tanto aparecen más) y el volumen sigue aumentando. Así como la integración de datos es un proceso continuo, garantizar que sus sistemas puedan manejar mayores cargas y nuevas fuentes de datos también es un desafío constante.
- El manejo de datos provenientes de diversas fuentes y en distintos formatos es el desafío más común al que se enfrentan los equipos. La integración de datos tan heterogéneos requiere una transformación adecuada y un mapeo preciso para garantizar la interoperabilidad.
- Mantener la calidad de los datos también puede ser un desafío. Es posible que se enfrente a problemas como valores faltantes, duplicados o datos que no cumplen con los estándares predefinidos. Limpieza de datos para resolver estos problemas Puede llevar mucho tiempo, especialmente si se hace manualmente. Estos problemas crean cuellos de botella en el proceso. Oleoducto ETL, lo que afecta las aplicaciones y los informes posteriores.
- La dependencia de un proveedor se produce cuando una organización se vuelve muy dependiente de la tecnología, los productos o los servicios de un único proveedor de servicios, hasta el punto de que cambiar a una solución alternativa se vuelve desafiante y costoso. El problema subyacente de este desafío es que a menudo es demasiado tarde antes de que las organizaciones se den cuenta de que tienen este problema.
- Mantenimiento del flujo de datos es un desafío importante, ya que incluye el mantenimiento y la optimización constantes de los sistemas integrados para garantizar que funcionen de manera eficiente y brinden información precisa y actualizada. Con el tiempo, las fuentes cambian, surge nueva información y los requisitos comerciales evolucionan. Tales circunstancias requieren ajustes en el proceso de integración.
Superar estos desafíos hoy significa utilizar herramientas especializadas impulsadas por tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA).
Mejores prácticas de integración de datos
La integración de datos implica mucho más que combinar fuentes de datos y cargarlos en un repositorio centralizado: una integración de datos exitosa requiere una planificación cuidadosa y el cumplimiento de las mejores prácticas.
- Defina objetivos claros antes de embarcarse en un proyecto de integración de datos. De esta manera, se obtiene una hoja de ruta y un propósito para todo el esfuerzo. También ayuda a establecer expectativas y garantizar que el proyecto genere un valor comercial tangible.
- Seleccione la técnica de integración que mejor se alinee con sus objetivos organizacionales y fuentes de datos.
- Implementar controles de calidad de datos, limpieza y validación para mantener la coherencia y la precisión. Sus esfuerzos solo producirán los resultados deseados si los datos integrados están en buen estado. Es un caso simple de "basura dentro basura fuera."
- Opte siempre por una arquitectura de integración escalable que pueda gestionar el crecimiento de los datos sin cuellos de botella en el rendimiento. Esto puede implicar el uso de sistemas distribuidos, soluciones basadas en la nube o tecnologías de almacenamiento de datos diseñadas para la escalabilidad.
- Asegúrese de que su organización cumpla con los estándares regulatorios y de la industria, como (el “RGPD”). y la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés) Al integrar datos, implemente medidas de seguridad robustas, encriptación y controles de acceso.
Casos de uso de integración de datos
Inteligencia empresarial (BI) y almacenamiento de datos: Utilice la integración de datos para reunir información de distintas fuentes y sistemas operativos en un almacén de datos central. Esto le proporciona una visión unificada, lo que hace que los informes y los análisis sean más eficientes. De esta manera, podrá tomar mejores decisiones basadas en datos y obtener información sobre el rendimiento de su negocio.
Gestión de la relación con el cliente (CRM): Integre datos de clientes desde diferentes puntos de contacto, como sistemas de ventas, marketing y soporte. Esto le ayuda a mejorar el servicio al cliente, personalizar las interacciones y orientar sus esfuerzos de marketing de forma más eficaz.
Integración del comercio electrónico: Conecte y sincronice datos entre sus plataformas de comercio electrónico, sistemas de gestión de inventario y otros sistemas backend. Esto garantiza información precisa del producto, niveles de inventario y un procesamiento de pedidos optimizado.
Gestión de la cadena de suministro: Integre datos en toda su cadena de suministro, desde adquisiciones y fabricación hasta distribución y logística. Esto mejora la visibilidad de todo el proceso de su cadena de suministro, reduciendo las ineficiencias y optimizando los niveles de inventario.
Integración de la atención sanitaria: Integre datos de pacientes desde registros médicos electrónicos (EHR), sistemas de laboratorio y otras aplicaciones de atención médica. Integración de datos de atención médica le permite tener una visión integral de la información del paciente, lo que conduce a una mejor atención al paciente y resultados del tratamiento.
Integración de recursos humanos (RRHH): Integre datos de recursos humanos de varios sistemas, incluidos nóminas, contratación y gestión de empleados. Esto garantiza información precisa y actualizada de los empleados, optimizando los procesos de recursos humanos y los informes de cumplimiento.
Fusiones y adquisiciones (M&A): Cuando su organización experimente fusiones o adquisiciones, utilice la integración de datos para fusionar información de sistemas dispares y lograr una transición sin problemas. Esto incluye combinar bases de datos de clientes, sistemas financieros y otros datos operativos.
Integración de Internet de las cosas (IoT): Conecte e integre datos de sus dispositivos IoT a sistemas centrales para su análisis. Esto es particularmente útil en industrias como la manufactura, la agricultura y las ciudades inteligentes, donde los datos de sensores y dispositivos son cruciales para la toma de decisiones.
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Autores:
khurram haider
