Imagine lograr visibilidad sobre los distintos sistemas que operan en toda su organización, donde podría obtener las últimas cifras sobre oportunidades de marketing de una subsidiaria en el extranjero sin tener que pasar por varios gerentes y plataformas. Con la sincronización de datos adecuada y las herramientas y estrategias pertinentes, puede crear un entorno de inteligencia empresarial que le permita hacer exactamente eso.

Pero antes de sumergirnos en el tema, echemos un vistazo más de cerca a lo que es la sincronización de datos.

¿Qué es la sincronización de datos?

La sincronización de datos, en términos simples, es el proceso de garantizar que los datos sean consistentes en múltiples ubicaciones o sistemas. En términos prácticos, la sincronización de datos significa propagar automáticamente cualquier cambio que realice en los datos de un lugar a todos los sistemas de otras ubicaciones específicas, independientemente de sus modelos o arquitecturas de almacenamiento.

Definición de sincronización de datos

Una definición más formal de sincronización de datos sería:

La sincronización de datos es el proceso de garantizar que los datos en los sistemas, bases de datos o dispositivos de origen y destino sean consistentes, precisos y actualizados.

Imagina que tienes la misma información almacenada en diferentes lugares, como en tu teléfono, tu portátil y un servidor en la nube. La sincronización de datos es lo que mantiene estas copias de los datos idénticas, de modo que cuando haces un cambio en un lugar, se refleja automáticamente en el resto. Es como tener todas las versiones de un documento actualizadas para que sean las mismas, de modo que siempre tengas la información más reciente y precisa, sin importar dónde accedas a ella.

El objetivo de la sincronización de datos es que todos los sistemas reflejen la misma información en cualquier momento. Cuando se trata de crear una arquitectura de BI verdaderamente moderna, este tipo de armonización a nivel de toda la empresa es fundamental. Por supuesto, hay algunos elementos clave que se deben tener en cuenta antes de poder alcanzar ese objetivo.

Sincronización de datos: un catalizador estratégico para la eficiencia operativa

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¿Qué se necesita para una sincronización de datos exitosa?

En primer lugar, se necesitan canales de ingesta de datos sólidos para capturar y procesar datos en tiempo real, ya que una empresa obtiene información de muchos lugares diferentes, como sistemas de ventas, plataformas de servicio al cliente y redes sociales. Esto garantiza que cada actualización se registre y transmita de inmediato y que los paneles de inteligencia empresarial siempre muestren la imagen más actualizada.

En segundo lugar, para que los datos sean verdaderamente útiles, deben estar sincronizados de manera que todos los miembros de la organización los comprendan de la misma manera. Se pueden utilizar definiciones de datos estandarizadas para mantener una visión coherente de los datos en toda la empresa. Son como un diccionario común para los datos de la empresa, lo que garantiza que los términos críticos para la empresa signifiquen lo mismo en todos los departamentos y sistemas. Como complemento, gestión de metadatos Crea un catálogo detallado de sus datos (en esencia, datos sobre datos). Esto incluye información sobre de dónde provienen los datos, qué significan, cómo se utilizan y su calidad.

En tercer lugar, implementar tecnologías avanzadas estrategias de resolución de conflictos—que a menudo aprovecha el aprendizaje automático— ayuda a conciliar discrepancias cuando varios sistemas intentan actualizar y sincronizar la misma información simultáneamente. En entornos empresariales complejos, los datos suelen actualizarse desde varios lugares a la vez, lo que puede generar información contradictoria.

Por último, para que todos los componentes de un sistema de inteligencia empresarial funcionen juntos sin problemas, deben poder comunicarse entre sí. Puede lograr una integración perfecta mediante plataformas de datos modernas que ofrecen conectividad a diversas fuentes y destinos. Datos y Integración de API garantiza que todos los sistemas se comuniquen de manera efectiva, respaldando un entorno de BI unificado y preciso.

Sincronización de datos en las empresas modernas

La sincronización de datos es particularmente importante en entornos que dependen de análisis en tiempo real y de toma de decisiones basada en inteligencia artificial, donde incluso pequeñas discrepancias pueden generar errores o demoras en la obtención de información.

Los métodos modernos de sincronización de datos han evolucionado mucho más allá de la simple replicación de datos. Por ejemplo, ahora se utiliza la inteligencia artificial para mejorar la resolución de conflictos. Cuando varias fuentes intentan actualizar el mismo dato simultáneamente, los algoritmos de IA ayudan a determinar qué cambio debe priorizarse. Mientras tanto, se emplea la tecnología blockchain para verificar integridad de los datos y garantizar que cada modificación sea transparente y a prueba de manipulaciones.

Otra innovación clave es el uso del streaming cambiar la captura de datos (CDC) Monitorizar y capturar continuamente los cambios de datos, lo que permite actualizaciones inmediatas en todos los sistemas. Esta actualización en tiempo real es vital para los entornos informáticos distribuidos, donde los datos se distribuyen en varios servidores y plataformas. Los avances en la informática de borde y el aprendizaje federado han introducido marcos descentralizados que reducen la latencia a medida que los datos se procesan más cerca de la fuente, al tiempo que se siguen aplicando estándares de seguridad y cumplimiento de los datos.

A medida que las organizaciones operan cada vez más en entornos híbridos y de múltiples nubes, la sincronización de datos ahora se extiende más allá de los tradicionales Tuberías ETLIncorpora arquitecturas impulsadas por IA y API-primero integraciones para garantizar actualizaciones bidireccionales fluidas en ecosistemas dispares.

Cómo funciona la sincronización de datos

Continuemos con el ejemplo del informe de oportunidades de marketing mencionado anteriormente para comprender cómo funciona la sincronización de datos. Normalmente, habría algún tipo de captura de datos de cambios (CDC) en funcionamiento entre las filiales base de datos (probablemente una plataforma dedicada como HubSpot) y sus sistemas objetivo.

Cuando se realizan actualizaciones en la fuente, es decir, cuando el equipo de marketing agrega un nuevo cliente potencial, actualiza la información de contacto o cambia el estado de un cliente potencial en HubSpot, el objeto CDC leerá estos cambios y comparará el conjunto de datos actual con los datos ingresados ​​previamente almacenados en bases de datos y aplicaciones vinculadas. Esta comparación es crucial por un par de razones.

En primer lugar, filtra automáticamente los registros duplicados. Es posible que un cliente potencial se haya ingresado en HubSpot y también de forma manual en otro sistema. CDC reconoce la duplicación y evita crear dos entradas para el mismo cliente potencial. En segundo lugar, también identifica las discrepancias entre los conjuntos de datos de HubSpot y los demás sistemas (por ejemplo, es posible que el número de teléfono de un cliente potencial se haya actualizado en HubSpot, pero aún no en el sistema de ventas). Estas actualizaciones y modificaciones se aplican a los registros disponibles en el destino.

De manera similar, suponga que tiene una sincronización de datos bidireccional en vigor. En ese caso, cualquier cambio realizado en los datos de marketing en el destino se procesaría mediante la calculadora diferencial y se conciliaría con lo que está disponible en su sistema de origen.

Para resumir, así es como se ve el proceso de sincronización de datos:

Cambio de detección

El sistema siempre está atento a la base de datos o aplicación de origen para detectar cambios. Puede utilizar activadores de base de datos, lectura de registros o comprobar marcas de tiempo.

Captura de cambios

Cuando se produce un cambio (nuevo registro, actualización, eliminación), el sistema CDC obtiene los detalles, incluidos qué cambió, cuándo y el nuevo valor.

Cambiar la puesta en escena/cola

Los cambios capturados suelen almacenarse en un lugar de almacenamiento temporal, denominado área de preparación o cola. Es como un búfer que garantiza que los cambios se procesen correctamente y en orden, incluso si los sistemas de destino están temporalmente lentos o fuera de línea.

Transformación de datos (opcional)

A veces, el formato de los datos en el origen es diferente del que se necesita en el destino. La sincronización puede incluir un paso para transformar los datos, convirtiéndolos o asignándolos para que se ajusten a las necesidades del sistema de destino.

Cambiar aplicación

Por último, los cambios capturados y transformados se aplican a los sistemas de destino. Esto significa actualizar, insertar o eliminar registros en la base de datos de destino para que coincidan con la fuente.

Resolución de conflictos (si es necesario)

Como ya hemos comentado, con la sincronización bidireccional o con varias fuentes, pueden surgir conflictos si se modifican los datos en distintos lugares al mismo tiempo. El proceso de sincronización tiene reglas para decidir qué cambio es el más adecuado y cómo solucionar las diferencias, manteniendo la precisión de los datos.

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Estrategias de sincronización de datos

Puede sincronizar sus datos de varias maneras, aunque la sincronización unidireccional es la estrategia más utilizada en todos los sectores. A continuación, se muestran las diferentes estrategias de sincronización de datos que utilizan las organizaciones:

Sincronización completa (actualización completa)

También llamada actualización completa, la sincronización completa consiste en reemplazar por completo los datos del sistema de destino con una copia nueva del sistema de origen. Es el método de sincronización más fácil de configurar y comprender. Básicamente, el proceso incluye borrar los datos antiguos en el destino y cargar el conjunto de datos completo desde el origen. La sincronización completa se utiliza normalmente cuando:

• El volumen de datos es relativamente pequeño: Si trabaja con una cantidad limitada de datos, el coste adicional de transferir todo el conjunto de datos será insignificante.
• La integridad de los datos es fundamental: Garantiza una coherencia total entre el origen y el destino, ya que siempre se empieza con una copia nueva y fiable.
• Carga inicial de datos: A menudo se utiliza para la primera sincronización para llenar un sistema de destino con datos.
• Se necesitan actualizaciones poco frecuentes: Si sus datos cambian con muy poca frecuencia, es probable que una actualización completa sea suficiente.

Dicho esto, la sincronización completa es ineficiente en los casos en que se trata de grandes conjuntos de datos, ya que transferirlos en poco tiempo consumirá muchos recursos y tiempo. Dependiendo del volumen de datos, también es probable que acabe consumiendo un ancho de banda significativo si las sincronizaciones son frecuentes.

Sincronización incremental (sincronización delta)

La sincronización incremental solo transfiere los cambios realizados desde la última sincronización. Estos cambios suelen ser incrementos o deltas, por lo que también se la conoce como sincronización delta. La sincronización incremental se basa en CDC para identificar y rastrear los cambios en los conjuntos de datos y se utiliza cuando:

• El volumen de datos es grande: La sincronización incremental es mucho más eficiente para conjuntos de datos grandes, ya que solo transfiere una fracción de los datos.
• Se necesitan actualizaciones casi en tiempo real: Los cambios se pueden sincronizar con mayor frecuencia, lo que proporciona una vista más actualizada de los datos en los sistemas de destino.
• El ancho de banda es una preocupación: Reduce significativamente el uso del ancho de banda de la red en comparación con la sincronización completa.
• La integración continua de datos es un requisito: La sincronización incremental es ideal para escenarios donde se necesita un flujo continuo de actualizaciones de datos.

En comparación con la sincronización completa, la sincronización incremental suele ser más compleja de implementar. También requiere una sobrecarga para rastrear y capturar los cambios en la fuente y, si el mecanismo de cambio falla, existe el riesgo de perder las actualizaciones y la coherencia de los datos.

Sincronización unidireccional

Como sugiere el nombre, en la sincronización unidireccional, los datos fluyen en una sola dirección, desde una fuente designada (maestro) a uno o más destinos (esclavos). Esto significa que los cambios se realizan solo en la fuente y se propagan a los sistemas de destino. La sincronización unidireccional se utiliza cuando:

• Necesita una autoridad de datos centralizada: Tiene una única fuente de datos autorizada y desea distribuir o replicar estos datos a otros sistemas, como almacenes de datos, réplicas de lectura o sistemas de respaldo para informes, acceso de solo lectura o propósitos de respaldo.
• Se utilizan sistemas de informes y análisis: Rellenar depósitos o almacenes de datos para BI y generar informes desde sistemas operativos.
• La copia de seguridad y la recuperación ante desastres son fundamentales: Creación de copias de seguridad de una base de datos principal en una ubicación secundaria.

La sincronización unidireccional de datos puede ser restrictiva en lo que respecta a la colaboración, ya que los cambios solo se realizan en los sistemas de origen. Según la frecuencia de sincronización, es posible que los destinos no tengan los datos más actualizados en todo momento. Por último, la sincronización unidireccional no es la estrategia adecuada cuando varios sistemas necesitan modificar el mismo conjunto de datos.

Sincronización bidireccional

En comparación con la sincronización unidireccional, la sincronización bidireccional permite que los cambios fluyan en ambas direcciones y entre varios sistemas. La sincronización bidireccional normalmente requiere una resolución de conflictos sofisticada, especialmente en situaciones en las que se modifican los mismos conjuntos de datos en ambos sistemas al mismo tiempo. Se utiliza cuando:

• Es necesario que varios sistemas tengan la misma autoridad: Si los datos se pueden crear o modificar en múltiples sistemas y todos los sistemas necesitan reflejar el estado más reciente, la sincronización bidireccional se vuelve necesaria.
• Operando en entornos colaborativos: Se utiliza en escenarios donde varios usuarios o equipos necesitan trabajar con los mismos datos de diferentes sistemas y necesitan ver los cambios de los demás.
• Se utilizan sistemas distribuidos: Para mantener la coherencia de los datos en sistemas distribuidos geográficamente.

La estrategia de sincronización bidireccional es considerablemente compleja de implementar, especialmente porque es necesaria la resolución de conflictos, lo que en sí mismo es un desafío para diseñar e implementar. Si la resolución de conflictos no se implementa correctamente, existe un alto riesgo de que se produzcan errores en los conjuntos de datos.

Sincronización de fusión

La sincronización por combinación es una forma avanzada de sincronización bidireccional, ya que no solo sincroniza los datos en ambas direcciones, sino que también intenta combinar de manera inteligente los cambios realizados en diferentes sistemas en un conjunto de datos unificado y consistente. Se utiliza cuando:

• Trabajar con modelos de datos complejos: Cuando tiene estructuras y relaciones de datos complejas donde la simple sobrescritura en sincronización bidireccional podría provocar pérdida o corrupción de datos.
• La edición colaborativa con datos complejos implica: Escenarios en los que varios usuarios podrían estar editando diferentes partes del mismo objeto de datos complejo simultáneamente.
• Resolución de conflictos complejos: Cuando necesita una resolución de conflictos sofisticada que vaya más allá de simples reglas basadas en marcas de tiempo o prioridad de fuente.
• Integración de datos de múltiples fuentes: Se puede utilizar para fusionar datos de múltiples fuentes dispares en una única vista unificada.

La sincronización por combinación es la estrategia de sincronización que requiere un mayor rendimiento y es la más compleja de implementar. Requiere un diseño cuidadoso de las reglas de combinación y de las estrategias de resolución de conflictos para garantizar la integridad de los datos.

Ventajas de la sincronización de datos

Muy bien, ahora que hemos cubierto los conceptos básicos de la sincronización de datos, aquí hay algunas formas en que su organización puede beneficiarse de la implementación de la sincronización de datos en sus sistemas:

1. Usted se asegura de que una Versión única de la verdad (SVOT) Está disponible para todos los procesos clave. Ya sea que se trate de estados financieros, cifras de ventas o detalles de producción de sus unidades de fabricación, todos los encargados de tomar decisiones crearán informes y paneles de visualización a partir del mismo conjunto de datos.
2. Puede reducir los duplicados, los errores y otras inconsistencias sincronizando los datos entre dos sistemas o más; Siempre que los datos de origen estén validados, tendrá una mayor calidad de datos en toda su empresa.
3. Tiene un conjunto duplicado actualizado de sus datos de origen en varias ubicaciones. Si experimenta una pérdida de datos crítica en un área, se puede corregir rápidamente mediante la sincronización de datos bidireccional desde una base de datos vinculada.
4. Puede abrir vías para la colaboración entre diferentes departamentos alineando las aperturas de su infraestructura de datos. Suponga que el equipo de marketing puede hacer referencia a los mismos datos que el equipo de ventas. En ese caso, pueden solucionar problemas emergentes de manera proactiva mediante la creación de campañas más enfocadas en segmentos de destino específicos o mejorar la transferencia de marketing a ventas para tipos particulares de clientes potenciales.
5. Puede evitar gran parte del esfuerzo manual que implica mover datos actualizados de un sistema a otro al cambiar a un sistema de extremo a extremo. plataforma de integración de datos como uno Astera. Este software le permite comenzar a automatizar las tareas de sincronización de datos que, de otro modo, obstaculizarían sus procesos de generación de informes. Recuerde, incluso si está ejecutando flujos de trabajo manualmente, aún necesita encontrar tiempo para ejecutar, monitorear y solucionar problemas de estos procesos. Una solución de sincronización de datos automatizada elimina ese esfuerzo. 

Casos de uso de sincronización de datos

Su estrategia de sincronización de datos debe diseñarse en función de la arquitectura de datos de su organización y de los requisitos futuros. En función de estas limitaciones, puede organizar su proceso de sincronización de datos de diferentes maneras con la ayuda de herramientas de sincronización de datos. A continuación, se presentan diferentes casos de uso de sincronización de datos:

Mantener la disponibilidad de los datos

Supongamos que dirige una compañía de seguros que procesa todas sus reclamaciones a través de mainframes heredados. En los últimos años, su hardware puede haber comenzado a desarrollar fallas que hacen que se desconecte de manera intermitente, lo que lleva a la pérdida de datos críticos. 

Para resolver este problema, es posible que desee configurar un proceso de sincronización de datos en la nube para que su OLTP Los datos se respaldan en un entorno de almacenamiento de datos remoto y escalable, como Amazon Redshift o Google Big Query. En este caso, conviene configurar la sincronización de datos unidireccional en un disparador basado en el tiempo para que las actualizaciones transaccionales se repliquen de forma rutinaria en la nube. 

CConsolidación de unidades de negocio

Consolidar tablas de empleados dispares con Astera

Supongamos que tiene varias unidades comerciales que operan a nivel internacional y que todas producen el mismo tipo de datos. Probablemente desee configurar un proceso de sincronización de datos que pueda recoger actualizaciones en tiempo real de los diversos centros regionales de su empresa y aplicar reglas de validación para garantizar que las entradas estén en un formato estándar. Luego, la salida podría cargarse de forma incremental en una base de datos centralizada. 

Este sistema ofrecería una vista actualizada de unidades de negocio dispares que luego se puede utilizar para comparar desempeños y realizar mejoras en diferentes regiones. 

Creación de una vista de 360 ​​grados de un proceso empresarial

A veces, un conjunto de datos no proporciona una imagen completa de un proceso empresarial. Tome su departamento de ventas como ejemplo. Un simple informe sobre su generación de ingresos durante el último trimestre puede decirle si su rendimiento ha mejorado o no, pero no le dirá por qué. 

Para obtener estos conocimientos, debe traer datos de otras fuentes. Por lo tanto, es posible que desee obtener cifras de tráfico y conversión de sus canales en línea para tener una mejor idea de cómo la participación del cliente contribuye a las ventas. O bien, podría intentar integrar las encuestas CSAT de los canales de atención al cliente en sus informes para poder analizar qué áreas de su producto están recibiendo comentarios positivos y negativos. 

Una estrategia de sincronización de datos adecuada le permitiría recopilar datos actuales de fuentes dispares, como sistemas CRM, plataformas de análisis y herramientas de encuestas, en períodos definidos, y cargarlos en un almacén de datos. 

Los atributos clave relacionados con los ingresos, el tráfico, la participación y la satisfacción promedio del cliente podrían cargarse en tablas de dimensiones que cambian lentamente (SCD). Esta tabla identificaría cambios en los valores y agregaría una nueva fila con un campo de fecha de inicio y finalización efectivo para mostrar qué registros están activos en este momento.

Flujo de datos básico que muestra conjuntos de datos dispares cargados en una tabla SCD en Astera

Automatice sus tareas de sincronización de datos con Astera

Astera es una plataforma de gestión de datos totalmente automatizada y basada en IA. Ofrece una funcionalidad avanzada de captura de datos modificados que le permite identificar actualizaciones, eliminaciones y modificaciones en los sistemas de origen en función de desencadenantes basados ​​en eventos o en el tiempo, lo que a su vez da como resultado una sincronización de datos eficiente. 

Aplíquelos a la tabla de origen seleccionada y Astera creará un registro de cambios que coincida con su estructura. Con cada carga posterior, los cambios se registrarán en campos de metadatos adicionales. El motor ETL recogerá estos cambios y los aplicará a su objeto de destino. Es rápido, poderoso y eficiente. 

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