Visión general

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es un grupo de procesos técnicos y empresariales, como ETL, réplica de datos y virtualización de datos, que combinan datos de fuentes dispares en un conjunto de datos significativo y valioso para la inteligencia empresarial y la analítica de negocio. Una solución de integración de datos completa proporciona datos de varias fuentes locales y en la nube para apoyar una línea de trabajo de datos confiable y lista para el negocio para DataOps.

Las soluciones de integración de datos de IBM, como la integración de datos en la plataforma IBM Cloud Pak® for Data, ofrecen soluciones escalables y multinube para acelerar su ruta hacia la IA. Extraiga grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, transfórmelos a cualquier formato y cárguelos en el almacén de datos corporativo o a fuentes en la nube.

Los productos de integración de datos de IBM también se pueden utilizar de forma autónoma o como servicios gestionados en IBM Cloud®.

Descubra por qué IBM ha sido nombrada líder en el Cuadrante Mágico de Gartner para Herramientas de integración de datos 2021.

Andre De Locht explica la integración de datos

Datos decodificados en 30 segundos: ¿Qué es la integración de datos? (00:30)

IBM ocupa el segundo lugar en el caso de uso de tejido de datos

Vea por qué en Recursos críticos para herramientas de integración de datos de Gartner 2021.

Casos de uso de integración de datos

Integración de datos de clientes

esquema de una persona dentro de un hexágono

Conecte datos de bases de datos y sistemas distribuidos para impulsar la gestión de relaciones con los clientes (CRM) y ofrecer lo que estos desean o necesitan.

Integración de datos de cuidado de la salud

portapapeles de gráficos médicos

Combine datos clínicos, genómicos, radiológicos y de imágenes para obtener insights rápidamente y facilitarlos para el tratamiento de pacientes, el estudio de cohortes y el análisis de salud de la población.

Integración de big data

hexágonos dentro de otros hexágonos

Utilice almacenes de datos sofisticados que ofrecen una vista unificada de big data de numerosas fuentes para simplificar los procesos de inteligencia empresarial.

¿Por qué elegir las soluciones de integración de datos de IBM?

Plataforma de código abierto

Obtenga escala y seguridad empresarial con una plataforma de integración de datos que se ejecuta en Red Hat® OpenShift®.

Automatización basada en IA

Acelere la entrega y reduzca el TCO con la automatización de tareas basada en IA.

Implementación multinube

Aproveche la tecnología de contenedores para ejecutar la integración de datos en entornos híbridos y multinube.

IBM DataStage

Líder en ETL, IBM® DataStage® es una herramienta de integración de datos altamente escalable para diseñar, desarrollar y ejecutar trabajos que mueven y transforman datos en las instalaciones y en la nube.

Con una arquitectura moderna basada en contenedores, IBM DataStage for IBM Cloud Pak for Data combina esta integración de datos líder de la industria con DataOps, gestión y analítica en una sola plataforma de datos e IA. Ofrezca datos confiables a escala en entornos híbridos o multinube.

Obtenga más información

Técnicas de integración de datos

La integración de datos es fundamental para ayudar a las empresas a consolidar los datos en una única vista confiable para realizar análisis y, principalmente, impulsar el negocio. Por ejemplo, una vista unificada de los datos de clientes puede impulsar estrategias de marketing más exitosas. Se utilizan diferentes técnicas en el proceso de integración de datos, incluyendo:

  • Extraer, transformar y cargar (ETL): extraer, transformar y cargar datos de varias fuentes en un único almacén de datos que luego se carga en un almacén de datos más grande u otro sistema de destino. Al transformar, o limpiar y preparar, los datos brutos en un área de transferencia en lugar del sistema de origen, mejora el rendimiento y reduce la posibilidad de que se corrompan los datos.
  • Extraer, cargar y transformar (ELT): extraer y cargar datos brutos de las ubicaciones de origen en el almacén de datos de destino, donde luego se puede transformar cuando sea necesario. A menudo, el sistema de destino para ELT es un data lake, que puede albergar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, o un almacén de datos en la nube. Este método es ideal para apoyar la inteligencia artificial (IA), el machine learning, la analítica predictiva y las aplicaciones que utilizan datos en tiempo real.
  • Réplica de datos: proporcionar características complementarias, como la sincronización o la distribución de datos en tiempo casi real, utilizando la captura de datos basada en registros de bajo impacto.
  • Virtualización de datos: sintetizar el acceso a datos de múltiples fuentes mediante la creación de una vista virtual para los usuarios de la empresa que necesiten acceder y consultar datos.

Retos de la integración de datos

Muchas organizaciones se enfrentan a una avalancha de datos procedentes de distintos sistemas, como bases datos relacionales o servicios de datos de streaming. La inteligencia empresarial necesaria para una mejor toma de decisiones está oculta dentro de todos esos datos, pero se deben seguir procesos de integración de datos sólidos para asegurarse de que los datos se gestionan y son confiables. Sus esfuerzos de integración pueden verse obstaculizados por:

Latencia de datos en entornos multinube
Mover cantidades de datos a través de entornos multinube y data lakes puede ser lento y puede impedir que utilice esos datos en tiempo real dentro de sus aplicaciones o sistemas operativos.

Complejidad y costo de múltiples herramientas
La gestión de múltiples herramientas de integración de datos requiere mucho tiempo para sus recursos y puede ser costoso para su empresa.

Procesos y flujos de trabajo manuales
Las tareas manuales como la codificación manual y el diseño de trabajos pueden retrasar la creación de aplicaciones y las actualizaciones. Los procesos manuales también deben diseñarse para cada entorno de nube, por lo que si está trabajando con varias nubes, esto aumenta el tiempo y los costos de desarrollo.

Falta de calidad y gestión de los datos
Los datos procedentes de tantas fuentes diferentes pueden ser difíciles de gestionar y pueden poner en riesgo a su empresa. Los datos limpios y confiables también son necesarios para modelos de IA eficaces.

Integración de datos en la nube

Los repositorios de datos incluyen entornos locales, de nube y de data lake. A menudo, las empresas también utilizan nubes de diferentes proveedores para satisfacer necesidades específicas de almacenamiento o implementación de aplicaciones. La práctica de integrar datos en todos estos entornos para tener una vista unificada es la integración de datos en la nube.

La complejidad de la integración de datos en la nube requiere un enfoque modernizado. Una solución robusta de integración de datos multinube debería:

  • Simplificar y acelerar la sincronización de diversas fuentes de datos a través de entornos multinube híbridos,
  • Localizar tiempos de ejecución más cercanos a las fuentes de datos,
  • Utilizar los servicios de analítica e IA incorporados en distintas plataformas en la nube,
  • Automatizar el diseño de trabajos y contar con conectores preintegrados para acceder más rápido a las fuentes de datos,
  • Incluir la calidad de los datos en línea para la gestión y la conformidad.

IBM DataStage for IBM Cloud Pak for Data puede ofrecer este enfoque modernizado.

Integración de datos vs. integración de aplicaciones

La integración de datos y la integración de aplicaciones pueden parecer similares, pero de hecho, los conceptos son muy diferentes. La integración de datos es la práctica de localizar y extraer información de fuentes de datos dispares y entregarla en una estructura y vista unificada. La integración de aplicaciones enlaza directamente varias aplicaciones independientes para que puedan trabajar entre sí, a menudo a través de API modernas o arquitecturas orientadas a servicios tradicionales. Los datos y los flujos de trabajo se fusionan y optimizan, lo que ayuda a reducir la distancia entre los sistemas locales y las aplicaciones basadas en la nube.

Integración de datos vs. migración de datos

La migración de datos es simplemente el proceso de transferir datos entre tipos de almacenamiento. Esto puede incluir el traslado de datos de entornos locales a la nube. Sin embargo, la integración de datos es más compleja, ya que los datos pasan por el proceso ETL o ELT para ser preparados para el análisis.

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