¿Qué es la integración de datos? Definición, beneficios y mejores prácticas

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es un componente central del proceso más amplio de gestión de datos y sirve como columna vertebral de casi todas las iniciativas basadas en datos. Garantiza que las empresas puedan aprovechar todo el potencial de sus activos de datos de forma eficaz y eficiente. Les permite seguir siendo competitivos e innovadores en un panorama cada vez más centrado en los datos al optimizar el análisis de datos. business intelligence (BI)y, eventualmente, la toma de decisiones.

Pero ¿qué significa exactamente la integración de datos?

Definición de integración de datos

La integración de datos es un proceso estratégico que combina datos de múltiples fuentes para proporcionar a las organizaciones una visión unificada.

 

El objetivo final de la integración de datos es apoyar a las organizaciones en sus iniciativas basadas en datos brindándoles acceso a los datos más actualizados. En otras palabras, la integración de datos significa desglosar silos de datos y proporcionar a las empresas una única fuente de verdad (SSOT). El concepto de SSOT implica que los datos deben ser precisos, consistentes y fácilmente disponibles para su uso en toda la organización, un requisito crítico para tomar decisiones comerciales efectivas.

La integración de datos no es simplemente una tarea técnica. Más bien, trasciende el dominio de TI y sirve como base que permite a los usuarios empresariales hacerse cargo de sus propios proyectos de datos.

Ingestión de datos versus integración de datos

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 los datos para el análisis y la toma de decisiones.

Estas son las principales diferencias entre los dos procesos:

 

Integración de aplicaciones frente a integración de datos

Integración de aplicaciones es otro concepto que se utiliza con frecuencia en este espacio. Es importante diferenciar entre integración de aplicaciones e integración de datos, especialmente porque las dos a menudo se complementan para lograr operaciones fluidas.

Mientras que la integración de aplicaciones se centra en permitir que las aplicaciones de software trabajen juntas compartiendo datos, la integración de datos se centra en consolidar y armonizar datos de fuentes dispares para el análisis y la toma de decisiones. Una vez más, tenemos una tabla a continuación para resumir la integración de aplicaciones versus la integración de datos:

 

¿Cómo funciona la integración de datos?

El proceso de integración de datos puede ser un desafío, especialmente si se trata de múltiples fuentes de datos. Cada fuente puede tener su propio formato, estructura y estándares de calidad, por lo que es esencial establecer una estrategia sólida de integración de datos.

Además, deberá planificar su proyecto de integración de datos para garantizar la precisión y puntualidad de los datos durante todo el proceso. Superar estos desafíos a menudo implica el uso de especialistas herramientas de integración de datos que agilizan el proceso y proporcionan un conjunto de datos unificados y confiables para la toma de decisiones y el análisis informados.

En lo que respecta al proceso de integración de datos, se puede realizar en tiempo real, por lotes, vía streaming, etc. Sin embargo, generalmente el proceso de integración de datos implica los siguientes pasos clave:

1. Identificar fuentes de datos

El primer paso es considerar de dónde provienen tus datos y qué quieres lograr con ellos. Esto significa que deberá identificar las fuentes de datos desde las que necesita integrar los datos y el tipo de datos que contienen. Por ejemplo, dependiendo de su organización y sus requisitos, estos podrían incluir bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube, API, etc.

2. Extracción de Datos

Una vez que tenga sus fuentes de datos en mente, deberá diseñar un plan de extracción de datos eficiente para extraer datos de cada fuente. Las organizaciones modernas utilizan tecnologías avanzadas. herramientas de extracción de datos para acceder y recuperar información relevante. Estas herramientas funcionan con algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) y automatizan todo el proceso de extracción, incluido extracción de datos de documentos.

3. Transformación de datos

Transformar los datos extraídos es el siguiente paso en la integración de datos. Es posible que tenga datos en varios formatos, estructuras o incluso idiomas cuando sus fuentes de datos son dispares. Deberá transformarlo y estandarizarlo para que sea coherente y cumpla con los requisitos del sistema o base de datos de destino.

Las organizaciones utilizan herramientas de transformación de datos ya que el proceso puede volverse tedioso si se realiza manualmente. La transformación de datos generalmente incluye la aplicación de filtros y uniones de árboles, la fusión de conjuntos de datos, la normalización/desnormalización de datos, etc.

4. Mejora de la calidad de los datos

Al integrar datos, encontrará que a menudo contienen errores, duplicados o valores faltantes. Un robusto gestión de la calidad de los datos framework garantizará que solo datos en buen estado pueblan sus sistemas de destino. Implica verificar que los datos estén incompletos, inexactos y otros problemas y resolverlos utilizando métodos automatizados. herramientas de calidad de datos.

5. Asignación de datos

Mapeo de datos Implica definir cómo se corresponden entre sí los datos de diferentes fuentes. Más específicamente, es el proceso de hacer coincidir campos de datos de una fuente con campos de datos de otra. Por lo tanto, es un paso de gran importancia en la integración de datos. Las herramientas de mapeo de datos automatizan este paso ya que brindan una interfaz de usuario intuitiva con función de arrastrar y soltar, lo que garantiza que incluso los usuarios sin conocimientos técnicos puedan mapear datos y crear fácilmente canalizaciones de datos.

6. Carga de datos

Una vez que haya mapeado correctamente sus datos, el siguiente paso consiste en cargarlos en un repositorio central, como una base de datos o un almacén de datos. 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 o lagos de datos basados ​​en la nube para beneficiarse del rendimiento, la flexibilidad y la escalabilidad sin límites de la nube.

Tipos de integración de datos

Los tipos de integración de datos generalmente se refieren a los diferentes técnicas de integración de datos útil en diferentes escenarios. También se les conoce como estrategias o métodos de integración de datos.

Por otra parte, tecnologías de integración de datos consulte las plataformas, herramientas o soluciones de software que facilitan la integración de datos.

Técnicas y estrategias de integración de datos

Estas son las diferentes formas de integrar datos. Dependiendo de los requisitos de su negocio, es posible que deba utilizar una combinación de dos o más técnicas de integración de datos. Éstas incluyen:

Extraer, transformar, cargar (ETL)

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. Considere la posibilidad de utilizar herramientas ETL automatizadas para acelerar la integración de datos y acelerar el tiempo de obtención de información.

Extraer, cargar, transformar (ELT)

Similar a ETL, excepto por la secuencia del resto del proceso, la extracción de datos es el primer paso en ELT, que es una técnica de integración de datos bastante reciente. En lugar de transformar los datos antes de cargarlos, por ejemplo, en un almacén de datos, los datos se cargan directamente en el sistema de destino tan pronto como se extraen. La transformación tiene lugar dentro del almacén de datos, utilizando la potencia de procesamiento del sistema de almacenamiento.

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 valiosa de integración de datos para las organizaciones que buscan mejorar la agilidad de los datos sin las complejidades de la tecnología tradicional. Procesos ETL.

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 transformación, mapeo y enrutamiento de datos. Piense en ello como un mediador que se encuentra en el medio y conecta diferentes aplicaciones de software, permitiéndoles 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 mover datos de forma segura 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.

Por ejemplo, digamos que tiene una base de datos de precios de productos y realiza cambios a estos precios en una ubicación central. Ahora, supongamos que desea actualizar automáticamente estos nuevos precios en todos los lugares donde se necesitan estos datos, como su sitio web, su aplicación móvil y sus herramientas de ventas internas. En este caso, la propagación de datos puede ser una solución viable.

Tecnologías de integración de datos

Los consumidores tienen muchas opciones hoy en día cuando se trata de 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.

Cambiar herramientas de captura de datos: 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 para integración de datos. Estas soluciones proporcionan la infraestructura y las herramientas necesarias para construir y mantener almacenes de datos utilizados como sistemas de destino para la 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 datos 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.

Ahorro en Costos

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 la elaboración de perfiles y la validación de datos, la aplicación de reglas de calidad de datos, la corrección de valores faltantes, etc., significa que puede tomar decisiones comerciales críticas con mayores niveles de confianza.

Eficiencia operativa mejorada

Con fuentes de datos dispares fusionadas 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 de datos. Como 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 en comparación con proteger varias ubicaciones de almacenamiento. Por tanto, la seguridad es otro aspecto de la integración de datos 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.

Desafíos de integración de datos

Antes de continuar, tomemos un momento para darnos cuenta de que combinar varias fuentes de datos es en sí mismo un desafío importante. Estos son los desafíos que puede esperar encontrar durante la integración de datos:

Volumen de datos en aumento

Las fuentes de datos siguen cambiando (aparecen más de vez en cuando) y el volumen sigue aumentando. Así como la integración de datos es un proceso continuo, garantizar que sus sistemas puedan manejar mayores cargas de datos y nuevas fuentes de datos también es un desafío continuo. El gran volumen de datos que puede necesitar integrar puede sobrecargar la infraestructura y los recursos de su organización si carece de una solución escalable.

Compatibilidad

Tratar con datos provenientes de diversas fuentes y en diferentes formatos es el problema más común que enfrentan los equipos de datos. La integración de datos tan heterogéneos requiere una transformación y un mapeo cuidadosos para garantizar que puedan funcionar juntos de manera coherente. También implica conciliar estructuras de datos y tecnologías dispares para permitir una interoperabilidad perfecta.

Calidad de los Datos

Mantener la calidad de los datos también puede ser un desafío al integrarlos. Es posible que enfrente problemas como valores faltantes, duplicados o datos que básicamente no cumplen con los estándares predefinidos. Limpiar y transformar datos para resolver estos problemas puede llevar mucho tiempo, especialmente si se hace manualmente. Estos problemas crean cuellos de botella en el proceso de integración de datos, lo que potencialmente afecta las aplicaciones y los informes posteriores.

Dependencia de un proveedor

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

Mantener el proceso de integración de datos es un desafío importante, ya que incluye el mantenimiento y la optimización continuos de los sistemas integrados para garantizar que funcionen de manera eficiente y brinden información precisa y actualizada. Es uno de esos desafíos que no recibe tanta atención como algunos de los demás. Con el tiempo, las fuentes de datos pueden cambiar, es posible que haya nuevos datos disponibles y los requisitos comerciales pueden evolucionar. Tales circunstancias requieren ajustes en el proceso de integración, de ahí la importancia del mantenimiento.

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.

Definir objetivos claros

La integración de datos a menudo implica procesos complejos, diversas fuentes de datos e importantes inversiones en recursos. Por eso, antes de embarcarse en el proyecto de integración de datos, es fundamental definir objetivos claros desde el principio. Hacerlo proporciona una hoja de ruta y un propósito para todo el esfuerzo. También ayuda a establecer expectativas y garantizar que el proyecto de integración de datos ofrezca un valor comercial tangible.

Seleccione el enfoque de integración adecuado

Hay varios métodos de integración de datos para elegir, incluidos ETL, integración basada en API y transmisión de datos en tiempo real. Seleccione el enfoque que mejor se alinee con los objetivos de su organización y las fuentes de datos. Una institución financiera, por ejemplo, necesita agregar datos de varias sucursales y sistemas para detectar fraudes en tiempo real. En este caso, la transmisión de datos en tiempo real garantizará una detección rápida, protegiendo a la institución de pérdidas financieras y daños a su reputación.

Tome en serio la calidad de los datos

Sus esfuerzos de integración de datos solo producirán los resultados deseados si los datos integrados están en buen estado. Es un caso simple de “basura dentro basura fuera." Implemente controles de calidad de datos, procesos de limpieza y validación para mantener la coherencia y precisión de los datos.

Hazlo escalable

Considere los requisitos de escalabilidad y rendimiento de su organización. A medida que crecen los volúmenes de datos, su arquitectura de integración debería poder manejar mayores cargas sin degradar el rendimiento. Opte por una arquitectura de integración escalable que pueda manejar 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.

Preste atención a la seguridad y el cumplimiento

Implemente sólidas medidas de seguridad, cifrado y controles de acceso para garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento de las regulaciones pertinentes, como GDPR y la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés). Asegúrese de que su organización cumpla con los estándares regulatorios y de la industria al integrar datos.

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