Integración de datos: Cómo funciona y métodos

El proceso de integración de datos es uno de los componentes principales en el proceso general de gestión de datos, empleado con mayor frecuencia a medida que la integración de grandes cantidades de datos y la necesidad de compartir datos existentes continúan creciendo.

Los arquitectos de integración de datos desarrollan programas de software de integración de datos y plataformas de integración de datos que facilitan un proceso de integración de datos automatizado para conectar y enrutar datos desde sistemas de origen a sistemas de destino. Esto se puede lograr a través de una variedad de técnicas de integración de datos, incluyendo:

• Extraer, Transformar y Cargar: se recopilan copias de conjuntos de datos de fuentes dispares, se armonizan y se cargan en un almacén de datos o una base de datos.
• Extraer, Cargar y Transformar: los datos se cargan tal cual en un sistema de grandes datos y se transforman en un momento posterior para usos analíticos particulares.
• Captura de cambios de datos: identifica los cambios de datos en las bases de datos en tiempo real y los aplica a un almacén de datos u otros repositorios.
• Replicación de datos: los datos de una base de datos se replican en otras bases de datos para mantener la información sincronizada para usos operativos y de copia de seguridad.
• Virtualización de datos: los datos de diferentes sistemas se combinan virtualmente para crear una vista unificada en lugar de cargar datos en un nuevo repositorio.
• Integración de datos en streaming: un método de integración de datos en tiempo real en el que se integran continuamente diferentes flujos de datos y se alimentan en sistemas analíticos y almacenamiento de datos.

Cómo funciona la integración de datos

Uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones es tratar de acceder y comprender los datos que describen el entorno en el que operan. Cada día, las organizaciones capturan cada vez más datos, en una variedad de formatos, de un número cada vez mayor de fuentes de datos. Las organizaciones necesitan una forma para que los empleados, usuarios y clientes puedan capturar valor de esos datos. Esto significa que las organizaciones deben ser capaces de reunir los datos relevantes donde sea que se encuentren con el fin de apoyar la generación de informes y los procesos empresariales de la organización.

Pero, los datos requeridos a menudo se distribuyen entre aplicaciones, bases de datos y otras fuentes de datos alojadas en las instalaciones, en la nube, en dispositivos IoT o proporcionados por terceros. Las organizaciones ya no mantienen los datos simplemente en una base de datos, en su lugar mantienen datos maestros y transaccionales tradicionales, así como nuevos tipos de datos estructurados y no estructurados, en múltiples fuentes. Por ejemplo, una organización podría tener datos en un archivo plano o podría querer acceder a datos desde un servicio web.

El enfoque tradicional de la integración de datos se conoce como el enfoque de integración de datos físicos. Esto implica el movimiento físico de los datos desde su sistema de origen a un área de preparación donde se realiza la limpieza, mapeo y transformación antes de que los datos se muevan físicamente a un sistema de destino, por ejemplo, un almacén de datos o un centro de datos. La otra opción es el enfoque de virtualización de datos. Este enfoque implica el uso de una capa de virtualización para conectarse a los almacenes de datos físicos. A diferencia de la integración física de datos, la virtualización de datos implica la creación de vistas virtualizadas del entorno físico subyacente sin necesidad de mover físicamente los datos.

Una técnica común de integración de datos es la Extracción, Transformación y Carga (ETL) donde los datos se extraen físicamente de múltiples sistemas de origen, se transforman en un formato diferente y se cargan en un almacén de datos centralizado.

Qué es la integración de big data

La integración de big data se refiere a los procesos avanzados de integración de datos desarrollados para gestionar el enorme volumen, variedad y velocidad del big data, y combinar estos datos de fuentes como datos web, redes sociales, datos generados por máquinas y datos de la Internet de las cosas (IoT), en un solo marco.

Las plataformas de análisis de big data requieren escalabilidad y alto rendimiento, lo que enfatiza la necesidad de una plataforma común de integración de datos que admita el perfilado y la calidad de los datos, y genere información al proporcionar al usuario la vista más completa y actualizada de su empresa.

Los servicios de integración de big data emplean técnicas de integración en tiempo real, que complementan las tecnologías de ETL tradicionales y agregan contexto dinámico a los datos que se transmiten continuamente. Las mejores prácticas para la integración de datos en tiempo real abordan su naturaleza sucia, en movimiento y temporal: se requiere más estimulación y pruebas por adelantado, se deben adoptar sistemas y aplicaciones en tiempo real, los usuarios deben implementar motores de ingestión paralelos y coordinados, establecer resiliencia en cada fase del canalización en anticipación de fallos de componentes, y estandarizar fuentes de datos con APIs para obtener mejores información.

¿Por qué es importante la integración de datos?

Si las empresas desean seguir siendo competitivas y relevantes en su mercado necesitan adoptar procesos de bog data y todos sus beneficios y retos.

La integración de datos admite consultas en estos gigantes conjuntos de datos que benefician prácticamente todo. Desde la inteligencia y administración empresarial, análisis de datos de clientes, hasta el enriquecimiento de datos y obtención de información necesaria en tiempo real.

Uno de los usos más importantes que permiten las soluciones a la medida de integración de datos, es la gestión de la data comercial y de los clientes que tienes.

Por ejemplo,

Al consolidar y administrar la información de tus clientes de manera estructurada, automáticamente podrás brindar un mejor servicio al cliente, al conocer datos esenciales para la gestión de los prospectos y los clientes que ya tienes.

La integración de datos del cliente (CDI por su sigla en inglés) puede ayudarte a crear un sistema de gestión de datos más eficiente que permita a tu equipo acceder fácilmente y consultar los datos del cliente según las necesidades comerciales.

Esta integración de datos proporciona una gran herramienta a los negocios para analizar los indicadores clave de desempeño o KPI, riesgos financieros, operacionalización de fabricación de productos o incluso, su cadena de suministro y distribución.

De ahí que es súper recomendable que haga parte de tu estrategia de analítica web.

¿Qué hacen las herramientas de integración de datos?

Hay múltiples softwares y plataformas de integración de data que se han venido desarrollando para adecuar el uso de la información, con técnicas que permiten la integración de datos automatizada.

Estos softwares permiten conectar datos desde su fuente de origen hasta su destino, y pueden tener múltiples objetivos:

• Extraer, transformar y cargar: recopilación y dinamización de copias de conjuntos de datos de fuentes variadas en una base de datos (Database).
• Extraer, cargar y transformar: los datos se toman tal cual se encuentran distribuidos en un sistema de big data y se transforma posteriormente para analítica web con características específicas delimitadas.
• Change Data Capture: es una herramienta que permite identifica actualizaciones y cambios en los datos en tiempo real y los consolida directamente en un almacén de datos.
• Recopilación de datos: datos que se replican de una base a otra para mantener la información actualizada y sincronizada para uso operativo y para copias de seguridad.
• Virtualización de datos: los datos que se encuentran en diferentes sistemas y se combinan de forma virtual para cargarlos en una base unificada sin necesidad de generar nuevos repositorios o bases de datos.
• Integración de data en tiempo real: como su nombre lo indica, es el método que permite cargar y actualizar los datos ubicados en diferentes servidores y que se integran continuamente de acuerdo con los cambios que se den en ese mismo momento, en un sistema de análisis o de almacén de datos.

5 métodos para la integración de datos

Como mencionamos antes, la capacidad de integrar data ha ido en un crecimiento paulatino en los últimos tiempos, ya que se han desarrollado múltiples herramientas que ahora permiten acceder a los datos que se encuentran en diferentes servidores y que se compone de miles de millones de casillas de información (lo que se conoce como Big Data).

Veamos 5 formas de hacer data integration:

1. Integración Manual de Datos

Como su nombre lo indica, quienes administran los datos realizan manualmente todas las fases de integración, desde la recuperación hasta la consolidación y presentación.

2. Integración de Datos Middleware

El middleware representa sistemas de software que facilita la comunicación entre los sistemas heredados y los actualizados para acelerar la integración, el monitoreo y las operaciones de los datos.

3. Integración basada en aplicaciones

Las aplicaciones de softwares identifican, localizan, recuperan e integran datos, haciendo que los datos de diferentes fuentes y sistemas sean compatibles entre sí.

4. Integración de acceso uniforme

Esta técnica recupera y consolida los datos para ser vistos de manera uniforme sin necesidad de migrarlos a un solo lugar, así que los deja en su fuente original.

5. Integración de almacenamiento común

Un enfoque que recupera y muestra los datos de manera uniforme como la integración de acceso que mencionamos antes, pero también hace una copia de los datos y los almacena en un lugar destino.

Conclusión

Como se puede observar, la integración de datos es un capacidad que se está fortaleciendo cada vez más para que las empresas puedan hacer uso de información contenida en sistemas big data.

Se pueden aplicar para conocer más los comportamientos del cliente, la inteligencia empresarial, el diseño de estrategias de marketing, conocer riesgos financieros y en general, consolidar datos para usos efectivos de la información.

La integración de datos facilita la optimización de los procesos de alcance de metas, ya sean comerciales o de otras áreas, como la investigación en salud, finanzas, gestión de clientes, etc.

Tiene especial relevancia en la actualidad, y es probable que cada vez se desarrollen más herramientas que permitan llevar acciones de integración de datos web mucho más rápidas y accesibles.

viernes, 24 de marzo de 2023